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ChatGPT：全方位评测，揭示真实实力

2023-02-20 16:19:59 分类：品牌营销 阅读(202) 评论(0)

过去的两天里，我一直在使用 ChatGPT。我对它的能力感到非常震撼，它能够快速理解人类语言并回应，让我们有机会体验到真正的人工智能会话。我不禁想知道，它能否取代程序员？

本文大纲如下：

  • 介绍 ChatGPT 的基本情况
  • 描述最近使用 ChatGPT 的经历，并展示完成的一些任务
    • Python
    • OpenCV
    • 深度学习
    • 工程能力
    • 人类思维
    • 绕过道德限制
  • 分析 ChatGPT 的不足之处
    • 人为修正的回答
    • 无法准确计算数学问题
  • 大家最关心的问题-超强人工智能对人类的威胁
  • 总结文章，对 ChatGPT 的未来发展提出展望

介绍 ChatGPT 的基本情况

ChatGPT 是一种基于自然语言处理技术的人工智能聊天机器人，它能够快速理解人类语言并回应。通过训练大量数据，它能够模仿人类的对话方式，让我们有机会体验到真正的人工智能会话。
ChatGPT 的训练数据包括大量的文本资料，如新闻文章、小说、论坛讨论等。它的训练过程利用了人工智能技术中的语言模型，根据已有的文本数据，不断调整模型的参数，使它能够更准确地预测人类的语言行为。

描述我最近使用 ChatGPT 的经历

过去的几天里，我一直在使用 ChatGPT，它的能力让我印象深刻。它能够快速理解人类语言，并能够为我提供准确的答案。比如说，我问它关于神经网络的问题，它能够回答我的每一个细节。我甚至感觉，它的能力已经比我身边的某些程序员强了。

Python

基础文件操作，需求理解，文件名批量修改

提问：

我想批量将一个文件夹下类似 P01_L01_abcdefg.bmp 的文件名为改为 abcdefg_P01_L01.bmp，其中 abcdefg 是7位的序列号，请编写 Python 代码。

回答：

您可以使用 Python 的 os 模块来实现这一目的。下面是一个示例代码：

import os

# 请将 "path/to/folder" 替换为您的文件夹的路径
folder_path = "path/to/folder"

# 遍历文件夹下的所有文件
for filename in os.listdir(folder_path):
    # 如果文件名不符合 "P01_L01_abcdefg.bmp" 的格式，则跳过这个文件
    if not filename.startswith("P01_L01_") or not filename.endswith(".bmp"):
        continue

    # 提取序列号
    sequence_number = filename[8:-4]

    # 构造新的文件名
    new_filename = sequence_number + "_P01_L01.bmp"

    # 获取文件的完整路径
    old_file_path = os.path.join(folder_path, filename)
    new_file_path = os.path.join(folder_path, new_filename)

    # 重命名文件
    os.rename(old_file_path, new_file_path)

提问：

如果 P01 和 L01 的数字不是固定 01 的呢？

回答：

如果您希望能够处理 P 和 L 后面的数字不固定的文件名，可以使用 Python 的正则表达式模块 re 来实现。例如：

import os
import re

# 请将 "path/to/folder" 替换为您的文件夹的路径
folder_path = "path/to/folder"

# 使用正则表达式匹配文件名
pattern = re.compile(r"P(\d+)_L(\d+)_(\w+).bmp")

# 遍历文件夹下的所有文件
for filename in os.listdir(folder_path):
    # 如果文件名不匹配，则跳过这个文件
    match = pattern.match(filename)
    if not match:
        continue

    # 提取 P、L 后面的数字和序列号
    p_number = match.group(1)
    l_number = match.group(2)
    sequence_number = match.group(3)

    # 构造新的文件名
    new_filename = sequence_number + "_P" + p_number + "_L" + l_number + ".bmp"

    # 获取文件的完整路径
    old_file_path = os.path.join(folder_path, filename)
    new_file_path = os.path.join(folder_path, new_filename)

    # 重命名文件
    os.rename(old_file_path, new_file_path)

在上述代码中，我们使用正则表达式 r"P(\d+)_L(\d+)_(\w+).bmp" 来匹配文件名。正则表达式中的 (\d+) 和 (\w+) 表示匹配一个或多个数字和字母，并将匹配到的内容分别放入三个组中，供后面使用。

未知代码理解、发现潜在问题

提问：

下面这段代码在做什么？

def resize_norm_img(img, max_wh_ratio, rec_image_shape=3,48,320):
    rec_image_shape = [int(v) for v in rec_image_shape.split(",")]
    imgC, imgH, imgW = rec_image_shape

    assert imgC == img.shape[2]
    max_wh_ratio = max(max_wh_ratio, imgW / imgH)
    imgW = int((imgH * max_wh_ratio))
    imgW = max(min(imgW, 1280), 16)
    h, w = img.shape[:2]
    ratio = w / float(h)
    ratio_imgH = math.ceil(imgH * ratio)
    ratio_imgH = max(ratio_imgH, 16)
    if ratio_imgH > imgW:
        resized_w = imgW
    else:
        resized_w = int(ratio_imgH)
    resized_image = cv2.resize(img, (resized_w, imgH))
    resized_image = resized_image.astype(float32)
    resized_image = resized_image.transpose((2, 0, 1)) / 255
    resized_image -= 0.5
    resized_image /= 0.5
    padding_im = np.zeros((imgC, imgH, imgW), dtype=np.float32)
    padding_im[:, :, 0:resized_w] = resized_image
    return padding_im

回答：

这段代码实现了图像的大小调整，归一化处理和填充操作。具体来说，它接收一张图片，调整图片的宽高比，然后缩放图片并进行归一化处理，最后进行填充以达到指定大小。具体细节可以参考代码中的注释。

提问：

输入参数 rec_image_shape 的设计是否合理？有没有修改的建议？

回答：

这个设计并不太合理。将输入图片的通道数、高度和宽度都放在了一个字符串中，并且还需要自己手动解析字符串来获取三个数值。这样不仅不方便使用，也不容易阅读和理解。

建议将这个参数改为一个包含三个数值的元组或者列表，比如：

def resize_norm_img(img, max_wh_ratio, rec_image_shape=(3,48,320)):
    imgC, imgH, imgW = rec_image_shape
    # 其他代码省略

或者：

def resize_norm_img(img, max_wh_ratio, rec_image_shape=[3,48,320]):
    imgC, imgH, imgW = rec_image_shape
    # 其他代码省略

这样就可以直接通过索引访问三个数值，并且容易理解。例如：

imgC = rec_image_shape[0]
imgH = rec_image_shape[1]
imgW = rec_image_shape[2]

这样写更加清晰，易读性更高。

OpenCV

在图像中寻找特定颜色的圆

提问：

设计一个Python 程序，读取一张图像，然后寻找其中黄色的圆。

回答：

您可以使用Python的OpenCV库来读取图像并寻找黄色圆形。

下面是一个简单的例子：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread("my_image.jpg")

# 转换为HSV颜色空间
hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 定义黄色的HSV颜色范围
lower_yellow = (20, 100, 100)
upper_yellow = (30, 255, 255)

# 根据颜色范围创建掩模
mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_yellow, upper_yellow)

# 找到图像中的圆形
circles = cv2.HoughCircles(mask, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

# 如果找到圆形，绘制它们
if circles is not None:
    circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")

    for (x, y, r) in circles:
        cv2.circle(image, (x, y), r, (0, 255, 0), 4)

# 显示结果图像
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)

在这个例子中，我们首先使用cv2.imread()函数读取图像，然后将其转换为HSV颜色空间。接下来，我们定义了黄色的HSV颜色范围，并使用这个范围来创建一个掩模。我们可以使用这个掩模来查找图像中的圆形，最后我们绘制找到的圆形并显示结果图像。

这只是一个简单的例子，您可以根据自己的需要进行更

提问：

没有 import numpy，报错了。另外请帮我绘制圆心，并将图像保存到本地。 请直接给我修改好的完整代码。

回答：

好的，下面是修改后的完整代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread("my_image.jpg")

# 转换为HSV颜色空间
hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 定义黄色的HSV颜色范围
lower_yellow = (20, 100, 100)
upper_yellow = (30, 255, 255)

# 根据颜色范围创建掩模
mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_yellow, upper_yellow)

# 找到图像中的圆形
circles = cv2.HoughCircles(mask, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

# 如果找到圆形，绘制它们
if circles is not None:
    circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")

    for (x, y, r) in circles:
        # 绘制圆形
        cv2.circle(image, (x, y), r, (0, 255, 0), 4)
        # 绘制圆心
        cv2.circle(image, (x, y), 3, (0, 0, 255), -1)

# 显示结果图像
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)

# 保存图像到本地
cv2.imwrite("detected_circles.jpg", image)

在这个例子中，我们首先导入了NumPy库，然后读取图像并将其转换为HSV颜色空间。接下来，我们定义了黄色的HSV颜色范围，并使用这个范围来创建一个掩模。我们可以使用这个掩模来查找图像中的圆形，然后我们绘制找到的圆形并在圆心处绘制一个

输入图像：

随手画的几个圆

输出结果：

OpenCV 识别结果

总结：

作为一个深度学习工程师，我使用ChatGPT进行了一些试用，发现它有时候会出现废话过多、输出断掉的情况。
这可能是因为ChatGPT的训练数据中包含了许多废话，导致它学会了生成这类内容。此外，由于ChatGPT是一个基于Transformer模型的对话生成模型，它并不能保证在每个输入序列中都能有效地生成完整的输出。如果输入序列过短，它可能会出现断掉的情况。
为了提高ChatGPT的质量，我建议对训练数据进行清洗，去除废话，以及对模型进行优化，提高它在短序列中的生成能力。

AI 绘画—-使用 OpenCV 代码绘画

提问：

编写一段完整的 Python 代码，使用 OpenCV 画一幅画，首先使用 numpy 创建一个浅绿色的背景，然后在中间画一个粉红色的圆，最后将图像保存下来。

回答：

下面是一段示例代码，它使用了 OpenCV 和 NumPy 来画一幅图片：

import cv2
import numpy as np

# 创建浅绿色的背景
img = np.full((400, 400, 3), (0, 255, 0), dtype=np.uint8)

# 在图片中间画一个粉红色的圆
img = cv2.circle(img, (200, 200), 100, (255, 0, 255), thickness=-1)

# 保存图片
cv2.imwrite("image.png", img)

这段代码会创建一个 400×400 的图片，背景颜色为浅绿色，然后在中间画一个粉红色的圆。最后，它会将图片保存下来。

注意，在这段代码中，我们调用了 cv2.circle() 函数来画圆。这个函数需要传入一些参数，比如圆心坐标、半径、颜色和线条粗细等。详情可以参考 OpenCV 的文档。

效果图：

AI 使用代码画出来的图 1

提问：

绿色和红色太深了，要浅绿色和粉红色。

回答：

可以按照下面的方式来修改代码，以使用浅绿色和粉红色：

import cv2
import numpy as np

# 创建浅绿色的背景
img = np.full((400, 400, 3), (0, 180, 0), dtype=np.uint8)

# 在图片中间画一个粉红色的圆
img = cv2.circle(img, (200, 200), 100, (255, 128, 255), thickness=-1)

# 保存图片
cv2.imwrite("image.png", img)

这段代码中，我们将背景颜色由原来的浅绿色（0, 255, 0）改为了更浅的浅绿色（0, 180, 0）。同样地，我们也将圆的颜色由原来的粉红色（255, 0, 255）改为了更浅的粉红色（255, 128, 255）。

你也可以选择自己喜欢的颜色。只需要将上面代码中的颜色值改为自己喜欢的颜色就可以了。不同颜色对应的 RGB 值可以在网上找到很多，比如这个网站：https://www.color-hex.com/ 。

输出：

] # 遍历 shapes 中的每一个元素 for shape in shapes: # 如果该元素的 label 字段包含特定的 label，则将该元素复制 n 次 if label in shape["label"]: for i in range(n): result.append(json_obj) # 返回结果列表 return result # 示例 json_list = [{"shapes": [{"label": "dog"}, {"label": "cat"}, {"label": "bird"}]}, {"shapes": [{"label": "dog"}, {"label": "fish"}, {"label": "bird"}]}] result = duplicate_labelme_annotations(json_list, "dog", 3) print(json.dumps(result, indent=2))

在这段代码中，我们首先定义了一个名为 duplicate_labelme_annotations 的函数，该函数接收三个参数：json_list，label 和 n。

然后，我们遍历 json_list 中的每一个元素，并获取该元素的 shapes 字段。接着，我们遍历 shapes 列表，并判断每个元素的 label 字段是否包含特定的 label。如果包含，则将该元素复制 n 次，并将复制后的元素添加到结果列表中。最后，函数返回结果列表。

提问：

在刚才的代码里，如果 shapes 里有多个目标 label，会重复复制，现在我们希望只复制一次，请修改代码。

回答：

你可以使用如下代码来修改：

import json

def duplicate_labelme_annotations(json_list, label, n):
  # 初始化结果列表
  result = []
  # 遍历 json 列表中的每一个元素
  for json_obj in json_list:
    # 获取该元素的 shapes 字段
    shapes = json_obj["shapes"]
    # 判断 shapes 列表中是否包含特定的 label
    if any(label in shape["label"] for shape in shapes):
      # 如果包含，则将该元素复制 n 次
      for i in range(n):
        result.append(json_obj)
  # 返回结果列表
  return result

# 示例
json_list = [{"shapes": [{"label": "dog"}, {"label": "cat"}, {"label": "bird"}]}, {"shapes": [{"label": "dog"}, {"label": "fish"}, {"label": "bird"}]}]
result = duplicate_labelme_annotations(json_list, "dog", 3)
print(json.dumps(result, indent=2))

在这段代码中，我们添加了一个新的代码块，用来判断 shapes 列表中是否包含特定的 label。如果包含，则将该元素复制 n 次，并将复制后的元素添加到结果列表中。这样，即使 shapes 列表中有多个目标 label，也只会复制一次。

: "cls_model", "top": 3, "image": "Qk32QWAAAAAAA..." }

回答：

根据您提供的信息，可以使用以下代码实现这个函数：

import requests
import base64

def classify_image(image_path, api_url, model_name, top=3):
    # Open image file and encode it as base64
    with open(image_path, "rb") as image_file:
        encoded_image = base64.b64encode(image_file.read()).decode()
    
    # Construct request payload
    payload = {
        "model_name": model_name,
        "top": top,
        "image": encoded_image
    }

    # Send request to API
    response = requests.post(api_url, json=payload)

    # Print server response
    print(response.text)

该函数接收四个参数：image_path 是图像文件的路径，api_url 是 API 的地址，model_name 是模型名称，top 是返回结果数量。

首先，该函数打开图像文件，并将其转换为 base64 编码。然后，它构造请求的数据包，并使用 requests 库发送请求。最后，它将服务器的响应打印到控制台。

要使用这个函数，可以像这样调用它：

classify_image("/path/to/image.jpg", "https://api.example.com/classify", "cls_model")

请注意，上面的代码仅供参考，具体实现可能会有所不同。

提问：

返回也是一个 json，请将其解析为 json

回答：

可以使用 json 模块来解析服务器返回的 JSON 响应。下面是修改后的函数：

import json

def classify_image(image_path, api_url, model_name, top=3):
    # Open image file and encode it as base64
    with open(image_path, "rb") as image_file:
        encoded_image = base64.b64encode(image_file.read()).decode()
    
    # Construct request payload
    payload = {
        "model_name": model_name,
        "top": top,
        "image": encoded_image
    }

    # Send request to API
    response = requests.post(api_url, json=payload)

    # Parse JSON response
    response_json = json.loads(response.text)

    # Print response data
    print(response_json)

现在，函数将服务器的响应解析为 Python 字典，并将其打印到控制台。例如，如果服务器返回的响应如下：

{
    "result": [
        {"label": "dog", "score": 0.9},
        {"label": "cat", "score": 0.8},
        {"label": "bird", "score": 0.1}
    ]
}

那么函数将打印以下内容：

{
    "result": [
        {"label": "dog", "score": 0.9},
        {"label": "cat", "score": 0.8},
        {"label": "bird", "score": 0.1}
    ]
}

请注意，上面的代码仅供参考，具体实现可能会有所不同。

AI 写的小游戏录屏

Arduino 嵌入式开发

提问：

请帮我写一段 Arduino 代码，按下一个按钮之后，点亮 LED，再按一次就关闭 LED。按钮起到点动开关的作用。

回答：

下面是简单的示例代码，它可以实现你要求的功能：

const int buttonPin = 2; // 按钮引脚连接到数字引脚 2
const int ledPin = 13;   // LED 引脚连接到数字引脚 13

int buttonState = 0;     // 用于存储按钮的状态

void setup() {
  pinMode(buttonPin, INPUT); // 设置按钮引脚为输入
  pinMode(ledPin, OUTPUT);   // 设置 LED 引脚为输出
}

void loop() {
  // 读取按钮的状态
  buttonState = digitalRead(buttonPin);

  // 如果按钮被按下，则打开 LED，否则关闭 LED
  if (buttonState == HIGH) {
    digitalWrite(ledPin, HIGH);
  } else {
    digitalWrite(ledPin, LOW);
  }
}

在这段代码中，我们定义了两个常量，分别表示按钮引脚和 LED 引脚的编号。我们还定义了一个变量，用于存储按钮的状态。

在 setup() 函数中，我们将按钮引脚设置为输入，将 LED 引脚设置为输出。

在 loop() 函数中，我们每次读取按钮的状态，如果按钮被按下，则打开 LED，否则关闭 LED。

请注意，上述代码仅作为示例，实际应用中可能还需要增加其他功能，比如延时、消抖等。

提问：

不对，按钮按一次之后，应当让 LED 常亮，而不是必须按住按钮才能点亮 LED

回答：

好的，那么可以按照下面这种方式修改代码，使 LED 在按下按钮后常亮：

const int buttonPin = 2; // 按钮引脚连接到数字引脚 2
const int ledPin = 13;   // LED 引脚连接到数字引脚 13

int buttonState = 0;     // 用于存储按钮的状态
int ledState = 0;        // 用于存储 LED 的状态

void setup() {
  pinMode(buttonPin, INPUT); // 设置按钮引脚为输入
  pinMode(ledPin, OUTPUT);   // 设置 LED 引脚为输出
}

void loop() {
  // 读取按钮的状态
  buttonState = digitalRead(buttonPin);

  // 如果按钮被按下，则切换 LED 的状态
  if (buttonState == HIGH) {
    ledState = !ledState;
    digitalWrite(ledPin, ledState);
  }
}

在这段代码中，我们新增加了一个变量 ledState，用于存储 LED 的状态（即是否点亮）。

在 loop() 函数中，当按钮被按下时，我们将 LED 的状态取反，然后将新的状态写入 LED 引脚。这样，当 LED 原本点亮时，按下按钮后 LED 就会熄灭；当 LED 原本熄灭时，按下按钮后 LED 就会点亮。

请注意，上述代码仅作为示例，实际应用中可能还需要增加其他功能，比如延时、消抖等。

提问：

不对，按钮按下的时候，LED 的状态会一直改变，而不是按一下按钮点亮 LED，再按一下按钮关闭 LED

回答：

好的，那么可以按照下面这种方式修改代码，使 LED 的状态在按下按钮时改变一次，而不是一直改变：

const int buttonPin = 2; // 按钮引脚连接到数字引脚 2
const int ledPin = 13;   // LED 引脚连接到数字引脚 13

int buttonState = 0;     // 用于存储按钮的状态
int ledState = 0;        // 用于存储 LED 的状态
int lastButtonState = 0; // 用于存储上一次按钮的状态

void setup() {
  pinMode(buttonPin, INPUT); // 设置按钮引脚为输入
  pinMode(ledPin, OUTPUT);   // 设置 LED 引脚为输出
}

void loop() {
  // 读取按钮的状态
  buttonState = digitalRead(buttonPin);

  // 如果按钮状态改变，则切换 LED 的状态
  if (buttonState != lastButtonState) {
    ledState = !ledState;
    digitalWrite(ledPin, ledState);
  }

  lastButtonState = buttonState; // 将当前的按钮状态存储到 lastButtonState 中
}

在这段代码中，我们新增加了一个变量 lastButtonState，用于存储上一次按钮的状态。

在 loop() 函数中，我们每次读取按钮的状态，如果当前的按钮状态与上一次的按钮状态不同，则切换 LED 的状态。这样，当 LED 原本点亮时，按下按钮后 LED 就会熄灭；当 LED 原本熄灭时，按下按钮后 LED 就会点亮。

请注意，上述代码仅作为示例，实际应用中可能还需要增加其他功能，比如延时、消抖等。

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