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ChatGPT能自己跑代碼了:提需求直接輸入運(yùn)行結(jié)果,網(wǎng)友內(nèi)測后直呼“魔法”

人工智能
一旦ChatGPT寫的東西有bug,就必須立刻重啟新會話,否則它的錯誤就會開始成倍疊加:這種感覺就像是它試圖在掩飾什么,非常奇怪。

拋給ChatGPT一個需求,它只能給你一堆運(yùn)行效果未知的代碼?

現(xiàn)在,只需一個小改動,ChatGPT不僅能直接把你的文字需求變成代碼,還能幫你跑一遍,把輸出結(jié)果返還給你!

這個秘訣就是代碼解釋器插件。

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作家Andrew Mayne(現(xiàn)已加入OpenAI)拿到了內(nèi)測資格,并上手試了試,效果讓他直呼“魔法”——

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讓ChatGPT寫個AI人臉檢測程序,Andrew Mayne上傳自己的照片后,很快就被檢測了出來:

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再試試讓它寫個迷宮生成算法,并把通路做成吃豆人動畫,完全沒問題:

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有網(wǎng)友看到這篇內(nèi)測文章后感嘆:

這太瘋狂了,它將改變一切。

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來看看Andrew Mayne在內(nèi)測中都發(fā)現(xiàn)了什么神奇“魔法”。

發(fā)現(xiàn)了什么神奇“魔法”?

作為當(dāng)前最受矚目的ChatGPT插件之一,代碼解釋器是一個在沙盒、防火墻執(zhí)行環(huán)境中工作的Python解釋器,包含一些臨時磁盤空間。

簡單來說,只需要給ChatGPT輸入一句話,它不僅能寫出代碼,還能借助解釋器跑通代碼、給出每一行代碼的解釋,將結(jié)果輸出給你:

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生成的內(nèi)容也是多種多樣,從文字、圖像和聲音的處理,到棋類游戲引擎和簡單的AI算法,ChatGPT都能搞定。

文字圖像聲音處理

先來看看圖像的生成和處理效果。

例如,把ChatGPT把克蘇魯圖像轉(zhuǎn)換成ASCII:

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生成戴著帽子叼著煙斗的貓(有點(diǎn)抽象):

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生成網(wǎng)站二維碼:

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做一份比較簡單的動畫也沒問題,例如“暴風(fēng)雪”:

再來聽聽聲音。

例如,生成謝潑德音調(diào)(一段聽起來像是在不斷升高或降低的音調(diào),但其實(shí)只是一段音調(diào)的無限循環(huán)):

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不僅給出了解釋,還生成了一段音調(diào),聽起來似乎真有點(diǎn)那個意思了:

ChatGPT生成的謝潑德音調(diào)音頻:?00:0000:10?

最后是文字處理,以O(shè)CR算法為例,這是個將圖片識別成一段文字的算法:

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上傳一張舊照片后,AI很快識別出了對應(yīng)的文字并轉(zhuǎn)換成了.txt文件,看起來也還不錯:

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那么,再進(jìn)一步,試試用ChatGPT寫算法?

寫AI算法

除了開頭提到的人臉識別算法,是ChatGPT基于OpenCV生成的以外,Andrew Mayne這次還嘗試了NLP算法。

具體來說,就是給出一半的句子,讓AI預(yù)測下一個詞,ChatGPT很快給出了代碼:

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看起來不錯,生成效果如何?

Andrew Mayne試了一句:

They went to the……(他們?nèi)チ恕?/p>

通常這里應(yīng)該接一個地點(diǎn)名詞,例如沙灘或教堂等等。然而,ChatGPT寫的AI算法在思考一通后,接了個“shoulders”???

They went to the shoulders.(他們?nèi)チ思绨颍?/p>

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對此Andrew Mayne調(diào)侃,不用擔(dān)心ChatGPT寫出個GPT-4了。

生成游戲引擎

最后是生成游戲引擎,Andrew Mayne表示“完全沒問題”,但并未給出ChatGPT具體的步驟。

這是生成一個跳棋引擎的效果(此外,還能生成象棋引擎):

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還可以讓它生成一個細(xì)胞自動機(jī)(Game of Life):

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寫的程序并非100%正確

有網(wǎng)友看完后表示,代碼解釋器插件很好地填補(bǔ)了ChatGPT“數(shù)學(xué)差”的漏洞:

ChatGPT幾乎沒啥數(shù)學(xué)技能,但它能輕松地通過生成Python代碼來完成這件事。

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但也有不少網(wǎng)友在這次演示中,發(fā)現(xiàn)了不少Bug。

例如,雖然都是能運(yùn)行的Python程序,仔細(xì)一看基本都有顯而易見的小錯誤,包括:

  1. 生成謝潑德音調(diào)的方法是錯誤的,不僅得調(diào)振幅,還得調(diào)頻;
  2. 生成的謝潑德音調(diào)本身也有問題,正常來說最后一個音應(yīng)該與第一個音相同,使得循環(huán)可以無限期地繼續(xù);
  3. 用細(xì)胞自動機(jī)生成二維碼圖像,其實(shí)是反過來用二維碼圖像倒推出細(xì)胞自動機(jī)(不過,這里作者也承認(rèn)他“教”ChatGPT作弊了)
  4. 行星軌道模擬中的軌道都是圓形軌道,從科學(xué)角度來說應(yīng)該是很明顯的橢圓形。
  5. 圖形生成其實(shí)也有小bug,不一一列舉。

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不過,“這些顯而易見的bug反而不需要太擔(dān)心。”

有網(wǎng)友感覺,真正需要擔(dān)心的是ChatGPT“疊加錯誤”的問題。

一旦ChatGPT寫的東西有bug,就必須立刻重啟新會話,否則它的錯誤就會開始成倍疊加:

這種感覺就像是它試圖在掩飾什么,非常奇怪。

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最后,雖然ChatGPT已經(jīng)能寫出象棋引擎了,不過有眼尖的網(wǎng)友發(fā)現(xiàn),它依舊不會下象棋。

例如,突然用馬吃掉自己的兵。(手動狗頭)

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參考鏈接:
[1]https://andrewmayneblog.wordpress.com/2023/03/23/chatgpt-code-interpreter-magic/
[2]https://news.ycombinator.com/item?id=35312609
[3]https://twitter.com/peteskomoroch/status/1639894112307679232?

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 量子位
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