前言

至今,ChatGPT 现已火了很多轮,我在第一轮的时分注册了账号,惋惜的是,没有彻头彻尾好好地体验过一次。最近这一次火爆,ChatGPT 确实出圈了,各行各业的人们都在晒,趁着周末,我也小试了一把。

这篇文会介绍我运用 ChatGPT 的进程以及运用时的一些感悟,最后浅谈下我对 ChatGPT 的一些了解,不喜勿喷哈~

我的问题是:我是一个 Java 程序员,现在想了解 Python,切入点是怎样用 Python 完成 BinarySearchTree,我想在这个进程中更多的了解 Python 的语法,不重视算法完成。

下面给咱们看下我问 ChatGPT 的进程。(多图预警!!!)

ChatGPT 截图

我会挑选一些有代表性的内容展现给咱们,事实上我问了更多的语法细节

ChatGPT 教你如何用 Python 实现 BinarySearchTree

ChatGPT 教你如何用 Python 实现 BinarySearchTree

首先,ChatGPT 直接"认识"到我想知道 python 中的泛型要怎样写,并给出了相应的解说。

然后,代码上,ChatGPT 不仅给出了 BinarySearchTree 的界说,还附加了 insert 等一些操作办法,注意,这里并没有算法的完成,是 ChatGPT 知道我问题的重点在语法,不是算法完成?(细思极恐)

最后有个小瑕疵是,Comparable 需要 import,代码中没写。

咱们持续看

ChatGPT 教你如何用 Python 实现 BinarySearchTree

ChatGPT 教你如何用 Python 实现 BinarySearchTree

这里对 Optional 的上下文相关没有做好,假如仍是依据 Optional[BinaryNode[AnyTyple]] 做解说,会更好。但有一说一,仍是清楚的解决了我的问题。

至此,我迅速了解了 python 的 Class 怎样界说,泛型怎样界说,Comparable 怎样用,以及一些附加的语法(大概耗费了 1.5 小时)

然后,我开始测验自己完成办法细节,比如 contains 办法,在这个进程中仍会遇到一些小问题

ChatGPT 教你如何用 Python 实现 BinarySearchTree

这里能够看到,我的问题没有主动帮忙断句,是一段代码混着我的问题一起问的(因为我不知道怎样换行,一按 enter\command + enter 就直接提问题 – -)

可是,ChatGPT 答复的状况依然令我满意,咱们工作中遇到这种问题或许会卡一会,因为这个问题太详细了,现在的查找引擎无法解决这么详细的问题,假如身边有懂 python 的人或许会瞬间帮你答复,但现在有了 ChatGPT,这种详细的问题也能被瞬间答复了,很优异。

对 ChatGPT 的一些感悟

首先声明,我对 ChatGPT 的原理只是略知一二,技能细节还没详细调研。相信详细调研后,感悟上会少一些惊艳,毕竟咱们对不知道的、不了解的范畴会保存敬畏之心。

下面我只谈一谈我作为一个 chatGPT 用户,运用上的体验:

1、ChatGPT 成为下一代查找引擎,毋庸置疑

经过这次体验,一个最直接的感受是,我能开门见山地问我当下遇到问题,省去了将问题笼统成通用的问题的步骤,比如我就想知道 public class BinarySearchTree<AnyType extends Comparable<? super AnyType>> 用 python 要怎样写

Google 查找,你不或许直接在查找框输入 将下面 java 代码用 python 完成 public class BinarySearchTree<AnyType extends Comparable<? super AnyType>>

假如直接输入,会得到

ChatGPT 教你如何用 Python 实现 BinarySearchTree

因为 Google 无法了解你真正的诉求是什么,只会依据问题中的关键字检索出你需要的信息,所以更多的结果是 Java 完成的 BinarySearchTree

假如我便是要用 Google 解决这个问题,我或许需要问的是:

  1. Python 中怎样运用泛型
  2. Python 中的 Comparable 详细怎样运用?
  3. 依据检索的知识碎片自己加以了解并组合起来
  4. 测验写出 Python 代码
  5. 解决各种 IDE 中提示的编译问题,惋惜的是,每遇到一个问题,我又要重复上面的进程

但对 ChatGPT 来说,他好像更懂你想要问什么,省去了你在用 Google 查找的 12345 步,大大提高了解决问题的功率。

2、上下文相关能力强

顺着 ChatGPT 更懂你 的论题说,咱们遇到的问题通常不是一次性就能找到答案的,更多是一个问题链,需要一环扣一环的解决。ChatGPT 做到了在一个 Chat 中,让你的所有问题相关起来,好像他帮你笼统出了论题的主题是什么,让你不需要在问每个问题的时分都把背景告知的非常清楚,这也是一种提效。

3、未来的或许性

首先,ChatGPT 的答复并不是 100% 正确的,仍需要人去鉴别是否是自己想要的答案。但我相信随着用户越来越多,ChatGPT 会被进一步训练,持续进化,正确率会持续上升。

下一代查找引擎就不多说了,微软现已开始推出 new bing 了。

另外想说的是,ChatGPT 能赋能语音交互,进一步提效,因为 ChatGPT 还不触及图片视频范畴,而且目前文字转语音以及语音转文字的技能现已老练,假如将 ChatGPT 做成语音机器人,我觉得成为初代钢铁侠中的贾维斯不是问题。

再有便是,openAI 的部分模型是开放的,垂直业务完全能够利用模型的能力,解决当下的重复劳动问题,例如客服。

全体来说,ChatGPT 的出现让咱们获取知识的功率进一步提高,后面临很多行业都会有冲击,反正我是被这东西搞的瑟瑟发抖了。那么,咱们觉得什么样的程序员不会被 chatGPT 替代?欢迎在评论区互动。

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