聊天机器人的历史

聊天机器人的的概念

20世纪最重要的数学家和计算机科学家之一，也被认为是人工智能（AI）的创始人之一。人工智能之父艾伦·图灵（Alan Turing）；那时候号称“计算机科学之父”的图灵在1950年发表了一篇具有划时代意义的论文，题为《计算机器与智能》（Computing Machinery and Intelligence）。他提出了一个很有哲理的“模仿游戏”，也就是我们大名鼎鼎的“图灵测试”。这个测试的意思是当你在不面对面的时候，跟对方进行文字聊天，你能不能准确地判断出对方是人还是机器人。如果很难分辨出来，那么这个机器就可以说是具有一定程度的智能。

聊天机器人的出现

这个“图灵测试”既简单又易懂，又具体，还具有发展价值，因此吸引了一大批计算机科学家向它发起冲击。最开始时只是一个非常简单的指令，通过一些语言技巧，尽量让你感觉到你是在和一个人对话。ELIZA是最早的聊天机器人之一，基于简单的规则，可以模拟粗略的人类对话。ELIZA的出现引起了轰动，成为了当时计算机科学的标志性成就之一。它的开发者非常聪明，将ELIZA设定为心理治疗师，一般心理咨询师都是少说话，多倾听。因此，当ELIZA问对方例如：“你有什么想法？”时，对方就会说很多。又比如，当ELIZA问对方“你今天心情怎么样？”时，对方也会说很多。这样就造成了少说就少错的情况。因此，一些人误以为ELIZA在听你在说，然后跟你沟通，同时你认为正在与一个人聊天，而不是一个聊天机器人。其他的后面都是一些很简单的语法代码，比如“IF”、“but”、“then”等等的代码。比如，当对方和ELIZA提到“妈妈”这个词时，类似这类的关键词出现的时候，ELIZA就会说“跟我说说你的家庭”，也就是主动询问。他们把编好的语言，通过关键词来提取，然后询问对方。

聊天机器人的进阶

到了1995年，机器人聊天中又出现了一个新的后辈，A.L.I.C.E（Artificial Linguistic Internet Computer Entity）。A.L.I.C.E利用自然语言处理和机器学习技术，可以更加自然地模拟人类交流，让聊天机器人开始更加智能化。虽然和现在的Chat GPT没法比，但日常的一些对话都能应付。但是不管是ELIZA还是ALICE，它们本质上都是一种叫做“模式匹配”的技术。当它们听到一个关键词时，就会调取一个已经预设好的预案。比如，如果你问它“你好”，它会回答你“你吃了吗”之类的话。即使到了现在，一些购物网站、银行等聊天机器人仍然基于这种模式。比如你说退货，它就会给你发送关于退货的流程等一些信息，或问 ATM，它说会给你发送一些关于你附近ATM 的位置地图信息。这种匹配模式虽然还不是智能，但也大量的节省了人力上的成本与重复性的回答。
但是这种匹配模式，就算你规则写得再多、再复杂，预设再多，也不可能穷尽所有的答案，更不可能创造新的答案。因此，要想通过“图灵测试”，仅仅依靠这种模式匹配是不可能实现的。这就引出了一个语言学习中的新领域——“机器学习”。

聊天机器人新的领域-“机器学习”

所谓机器学习就是让机器去学习-就是说我不给你人为规定一些规则和回答。就给你一大堆的现成例子。让计算机从数据中学习，进而预测未知的结果。在这个过程中，机器学习算法会从数据中自动学习规律和模式，并据此调整自身的参数和权重，以适应新数据的输入和输出。**“机器学习”**技术和应用很广泛，例如图像识别、自动驾驶汽车、机器翻译、语音助手和智能推荐系统等。
基于这个理念，到了2001年，就有一个曾经非常流行的聊天机器人叫做“SmarterChild”。它使用了一些比较先进的“机器学习”模型，让聊天变得更自然。同时，在2000年的时候，也兴起了一大堆的聊天软件与平台。那么这个“SmarterChild”就采集了这些各大平台，收集了大量的数据，这让全世界的人都可以和它进行简单的对话。但是，这个“SmarterChild”虽然有了一个基础简单的对话，但是要通过“图灵测试”还是有一定的距离。你只要多说几句话，就能发现这是一个机器人。

“机器学习”新领域-人工神经网络的出现

人工神经网络-新秀“循环神经网络”

机器学习文字领域新机制的出现-“自注意力机制”

直到2017年，Google 发表了一篇论文，提出了新的机器学习框架，叫做“自注意力机制”（Transformers）。这是一种深度学习模型，自注意力机制的结果就是可以让机器同时学习大量的文字。原来的“循环神经网络”只能单个词单个词地学习，但是“自注意力机制”出现后，文字学习就可以同时进行，这样训练的速度和效率都大大提高了。有了“自注意力机制”，机器学习在文字领域就像开了挂一样。现在很多自然语言处理模型都是建立在“自注意力机制”上的。Google 的 BERT 和 ChatGPT 中的 “T” 都是指 Transformers “自注意力机制”。

OpenAI GPT的诞生

在2015年，马斯克、彼得蒂等几位大佬一起注资10亿美元成立了非盈利组织OpenAI，旨在进行人工智能方面的研究。OpenAI也是Chat GPT的母公司。后来在2018年，马斯克发现他的公司也需要在这方面大量投资，比如“自动驾驶”，所以他退出了OpenAI。其原因主要是因为OpenAI是非盈利组织，研究成果都是公开的。但其他OpenAI的大佬们反应非常迅速。在2017年，Google提出了新的机器学习框架（Transformers），OpenAI立即在此基础上进行研究与学习。
2018年，OpenAI发表了一篇论文，推出了一个新的语言学习模型——GPT（Generative Pre-trained Transformer），它是一种基于Transformer模型的预训练语言模型。在训练时不需要特定的任务，通过无监督的方式进行训练，不像以前的机器学习需要人为给它预设标签或指令与监督。只要有大量的文本数据，就可以预先训练语言模型。经过预训练后的GPT模型，可以用于多种NLP任务，例如文本分类、命名实体识别、问答系统等。

OpenAI GPT的更新换迭代

GPT-3-人工反馈机制的加入

自从OpenAI得到微软给予的算力后，效果非常好，就已经有点现在Chat GPT的雏形，在业界带来了很大的轰动。但这个纯机器训练出来的GPT-3。有点问题，就是有时回答的很好，有时就表现不好，总的来说就是发挥不稳定。不管你如何加大数据参数量，GPT-3的提升有改进都非常有限。这个主要是它在机器训练时没有一反馈的机制，没有人告诉他这个答案是错的，或是对的。也无法知道这个回答是对你是好的或是不好的。所以在OpenAI 在GPT-3训练的时候加入了一个人工反馈机制，就是“人工反馈的强化学习”。所以你在和Chat GPT 聊天的时候会你感觉有时他给你的回答很细，有时就很简短粗略。

Chat GPT 正式诞生

随着人工反馈机制的加入后GPT训练的效果和效率都有显著的提升，在2022年3月推出了GPT-3.5将对话进行了进化处理。然后在2022年11月正式推出了Chat GPT 。这Chat GPT的推出引起了很大的轰动。从股票、金融、科技上等股票或投资方面都向着AI智能方向靠拢。哪我们先来说说，现阶段的Chat GPT 的优点和缺点

Chat GPT 的缺点

1. Chat GPT 在处理一些复杂的问题时可能会出现回答不准确或混淆的情况，需要不断地优化和调整。
2. Chat GPT 在处理敏感信息和隐私问题时，需要进行更加严格的保护和控制，以避免信息泄露和滥用。
3. Chat GPT 的自我学习和智能化特性，也会带来一定的不确定性和风险，需要进行更加细致的监控和管理。
4. Chat GPT 在处理一些特定领域的问题时，可能需要更加专业化和深入的知识和技能，需要进行不断的学习和提升。

总结

Chat GPT在博彩市场的应用越来越受到关注。实际上，Chat GPT在博彩领域中的应用可以拓展到许多不同的方面。Chat GPT能够模拟人类大脑中神经元之间的交互，能够非常自然、流畅地回复人类的语言，提高了对话的真实感。同时，Chat GPT能够根据不同的应用场景和需求进行灵活的设置和应用，非常适用于博彩行业。例如，在博彩私域转化、炒群、SEO写作、客服工作、情感交流以及角色扮演（比如宝妈、单身女性、TI男等）方面。下一篇，天成包网小编将和你一起深入研究，Chat GPT如何配合博彩业的推广与客服工作。天成包网在业界深耕16年之久，是一家老牌的包网公司，拥有超过千家博彩平台服务经验，也收获了众多博彩业大佬的信任。天成包网收集并时时关注业界动态，以协助包网客户提供全面的包网方案，让你有更多的精力投入到市场推广与博彩玩家的转化中去。选择天成包网，是你选择博彩包网公司的最佳选择。