ChatGPT 的發布及其提供的響應將 Conversation AI 帶回了最前沿，并通過簡單的 Web 界面讓每個人都可以使用 Conversation AI。我們看到了許多創造性的方式來使用 ChatGPT 以及它可能如何影響未來以及圍繞它是否會取代 Google 搜索引擎和工作的問題。

好吧，讓我們通過以下分析來解決這個問題。

從早期的Watson 系統到ChatGPT，對話式 AI 仍然存在一個基本問題。

缺乏領域智能。?

雖然 ChatGPT 在對話式 AI 領域無疑取得了進步，但我想從我的書中提到以下內容——真正的 AI：聊天機器人（2019 年出版）。

“人工智能可以學習，但不能思考。”

關于如何使用人工智能系統的輸出，思考總是留給人類。人工智能系統及其知識將始終局限在它所學的知識范圍內，但永遠不能在需要領域專業知識和智能的地方進行泛化（像人類一樣）。

領域智能的一個例子是什么？

舉一個簡單的例子，您要求對話式人工智能代理“為短褲和紗麗推薦服裝”。

從根本上說，任何技術人員都會將它們視為兩種不同的選擇——將服裝與短褲搭配，將服裝與紗麗搭配，或者提出澄清問題，或者暗示這些選項是不相交的，不能組合。

但是對于 ChatGPT（或任何通用對話式 AI），響應如下所示。顯然，在不了解領域和上下文的情況下，試圖填寫一些回復。這是一個非常簡單的例子，但復雜性呈指數增長，因為需要深厚的專業知識和相關性——就像醫生推薦治療方案一樣。這正是我們在使用 AI 代理解決健康問題時看到許多失敗的確切原因。他們試圖訓練通用人工智能，而不是構建領域專家人工智能系統。

這個生成式對話 AI 系統的另一個問題如下：

可解釋性——讓 AI 輸出可以解釋它是如何到達的。我在我之前的博客中對此進行了描述 – Responsible And Ethical AI

信任和推薦偏差——正確的推薦和適應性。我已經在我之前的博客中對此進行了解釋。

有關更多詳細信息，我在我的簡短電子書 –真正的人工智能：聊天機器人(2019)中解釋了這個概念。

您可以在我的網站上在線找到這本書或注冊免費視頻課程。

此博客的目的是讓人們了解 ChatGPT 及其當前的局限性。任何技術通常都有一系列限制，了解這些限制將有助于您在設計和開發解決方案時牢記這些限制。

ChatGPT 無疑會推動對話人工智能的發展，而構建它需要花費大量的時間和精力。然而，企業采用它還有很長的路要走。

為了使 ChatPT 與企業采用相關，我們需要以下內容：

• 領域適應性
• 領域情報
• 可解釋性
• 透明度
• 無偏見
• 隱私
• 可擴展性——用于訓練和推理的計算能力
• 降低環境足跡

在我看來，ChatGPT 和其他 AI 聊天機器人將類似于任何其他工具來幫助您獲取所需信息，您將利用您的思維和智慧來完成工作。

所以，高枕無憂；當前版本的 ChatGPT 不會取代任何需要思考和深厚專業知識的東西！！