我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
然而，儘管 GPT-4 具有卓越的功能，但它確實存在局限性，特別是在數學、規劃和目標導向任務等領域。微軟研究團隊提出，AGI 的未來迭代可能需要超越當前的下一個單字預測方式，以規避這些限制。邁向更全面的 AGI 的旅程充滿了挑戰，但 GPT-4 和 PaLM2 等模型的出現標誌著人工智慧領域有望取得進展。
過去幾十年來，人工智慧世界發生了快速轉變。它最初是研究人員的專屬領域，後來過渡到工程師的領域，現在正進入日常用戶的手中。這種演變標誌著人工智慧的動態本質及其在我們社會中不斷擴大的影響力。
從 2003 年到 2013 年，人工智慧領域由研究人員主導。這些理論科學家致力於創建可以從資料中提取Patterns的通用演算法。然後，這些Patterns充當電腦處理新資料輸入的指令。在這個時代，人工智慧這個概念更多地出現在科幻小說中，而不是實際應用中。然而，這些研究人員為人工智慧的最終發展奠定了基礎：一種對現實世界產生重大影響的工具。
隨著我們進入下一個十年，從 2013 年到 2023 年，接力棒從研究人員傳遞到人工智慧工程師。這些專業人員從研究人員那裡獲取理論成果，並將其應用於解決實際問題。雲端運算和資料處理軟體等技術進步以及資料收集的增加促進了這一轉變。人工智慧工程涉及在企業範圍內實施人工智慧解決方案，這是一項既具有挑戰性又要求很高的任務。儘管工作很複雜，但正是在這段時期，人工智慧開始從默默無聞中脫穎而出，並在科技界獲得關注。
雖然人工智慧工程師正在將人工智慧投入實際應用，但這項技術對大眾來說仍然有些新鮮。然而，隨著我們進入人工智慧用戶時代，這種看法開始改變。這個時代預計從 2023 年到 2033 年，其標誌是生成式人工智慧的興起。這項技術允許用戶迭代地指定他們希望人工智慧系統輸出的內容，使用戶能夠成為塑造人工智慧輸出的積極參與者，而不僅僅是被動的接受者。
