ChatGPT跨越認(rèn)知邊界實(shí)例分析

這篇文章主要講解了“ChatGPT跨越認(rèn)知邊界實(shí)例分析”，文中的講解內(nèi)容簡(jiǎn)單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請(qǐng)大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來(lái)研究和學(xué)習(xí)“ChatGPT跨越認(rèn)知邊界實(shí)例分析”吧！

碰到了認(rèn)知邊界

我的有的朋友跟我說(shuō)，用ChatGPT編程需要你至少要跟他對(duì)等水平，因?yàn)楝F(xiàn)階段我們還不能做到完全不需要關(guān)心它寫出來(lái)的代碼，當(dāng)你要讀懂它寫的代碼的時(shí)候，就必須能力對(duì)等。還有的朋友跟我說(shuō)，ChatGPT的不能超過(guò)你的認(rèn)知水平，你的認(rèn)知水平的上限決定了它的表現(xiàn)，比如你認(rèn)知水平不行，導(dǎo)致自己不能分解任務(wù)的時(shí)候，那么你用ChatGPT也寫不出代碼。

上面說(shuō)的都沒(méi)錯(cuò)，但是如果是以往的工具，它可能到這里就會(huì)出現(xiàn)一種分層。這種分層就會(huì)導(dǎo)致人和人的差距的鴻溝在企業(yè)里可能就會(huì)變成一種劃分職級(jí)的邊界。但是ChatGPT跟以往的工具都不同，以往的工具他沒(méi)有辦法提升你的認(rèn)知，沒(méi)有辦法提升你的水平。但是ChatGPT可以扮演多種角色，除了當(dāng)一個(gè)生產(chǎn)工具之外，它還可以當(dāng)一個(gè)教學(xué)工具。也就是說(shuō)，當(dāng)你進(jìn)入到了一種低認(rèn)知的狀態(tài)，他可以立刻轉(zhuǎn)變?yōu)榻虒W(xué)工具，讓你通過(guò)學(xué)習(xí)進(jìn)入高認(rèn)知狀態(tài)，提升你的水平。然后你就又可以一種較高認(rèn)知的水準(zhǔn)進(jìn)行工作了。

舉個(gè)例子，在我們的這個(gè)程序里：

開發(fā)最后的png_info_post_inject模塊時(shí)，我其實(shí)并不會(huì)操作png的內(nèi)嵌信息，以前也沒(méi)有過(guò)類似的經(jīng)驗(yàn)。所以一開始，我只是想當(dāng)然的認(rèn)為nodejs應(yīng)該可以吧。所以我問(wèn)了他很多的問(wèn)題，做了很多的設(shè)計(jì)，甚至改了很多遍。就是想讓他用Node.js給我做出來(lái)。經(jīng)過(guò)一系列的嘗試之后，果然就失敗了。（主要是我用的AI自己會(huì)在圖片里留一些信息，我又不想覆蓋掉，我還想它的信息和我的信息在作圖AI的軟件里都能被看到。）我又讓他給了我其他的庫(kù)或原生的寫法，都不太好用。由于我太有自信了，所以這個(gè)過(guò)程中我全程TDD，為了搭建這個(gè)測(cè)試環(huán)境還浪費(fèi)了我很多時(shí)間。

然后在這個(gè)時(shí)候我就進(jìn)入了一種迷茫的狀態(tài)。我不知道該怎么辦了。

跨越認(rèn)知邊界

幸好我現(xiàn)在的工具是個(gè)人工智能。所以我問(wèn)他：

嗯……Python，我的畫圖AI也是用的python，這個(gè)應(yīng)該可行。但是這回我學(xué)聰明了。我并不直接開始TDD。我先建了個(gè)spike文件夾。也就是調(diào)研用的。這里的代碼呢只是做一個(gè)嘗試。并不真正作為產(chǎn)品代碼使用。

其實(shí)這個(gè)動(dòng)作在TDD里面也是被講究的，你應(yīng)該先調(diào)研，調(diào)研完了之后再來(lái)tdd。你不應(yīng)該帶著對(duì)某一個(gè)知識(shí)點(diǎn)的不理解工作，并且在你的代碼里邊試驗(yàn)邊學(xué)習(xí)一個(gè)知識(shí)點(diǎn)。這種做法非常常見(jiàn)，但是其實(shí)是反模式。因?yàn)槟愕拇a里往往都有各種各樣的其他無(wú)關(guān)因素，造成了你的學(xué)習(xí)效率不高。學(xué)習(xí)一個(gè)知識(shí)點(diǎn)和將這個(gè)知識(shí)點(diǎn)用于工作，應(yīng)該是兩個(gè)階段。

所以接下來(lái)我是這么做的。我新建了一個(gè)spike文件夾。然后開始在里面實(shí)驗(yàn)我的代碼這個(gè)spike文件夾我有可能最終是不會(huì)提交到代碼庫(kù)的。

然后我在里面準(zhǔn)備了一張test.png

然后調(diào)研用python來(lái)訪問(wèn)png，但是我畢竟不太了解這個(gè)領(lǐng)域，我決定開始之前double check以下，我又問(wèn)了一遍

hmm……果然有點(diǎn)小坑，也不知道哪個(gè)是哪個(gè)，看起來(lái)PIL更基礎(chǔ)一點(diǎn)，行吧，我的功能不復(fù)雜，可能PIL就夠用了。

于是我問(wèn)：

似乎又說(shuō)PIL就是Pillow，不知道靠不靠譜啊。我們都知道，ChatGPT經(jīng)常會(huì)編造。這也是很多人不信任他的地方。別的領(lǐng)域我們不好說(shuō)，但是編程領(lǐng)域其實(shí)不太有必要不信任他。一個(gè)是你看我們可以像這樣去做一個(gè)double check。另一個(gè)就是我們可以讓他從他講的方案直接生成代碼。如果他的方案不可行，你代碼自然沒(méi)法執(zhí)行。甚至你把代碼提到ide里，它可能都會(huì)有語(yǔ)法錯(cuò)誤，對(duì)吧？我們有一套完整的IDE、編譯器和我們的電腦組成的開發(fā)環(huán)境來(lái)驗(yàn)證它輸出的內(nèi)容是不是可信的。這也是我為什么這么放心大膽用于編程的原因。

那么既然我們得到了代碼，我就可以開始試驗(yàn)了，我直接把example.png 改成了test.png，果然打印了出來(lái)，這可行！

然后就又問(wèn)了他怎么修改，怎么append，這里就不展示了，其實(shí)如果自己走一遍就會(huì)發(fā)現(xiàn)，這個(gè)里面修改可能是完全覆蓋可能是append，我前面說(shuō)，我想保留原有信息，所以我需要的是append，這個(gè)就不是那么直接可用了，跟它折騰了一會(huì)。

所以spike這一步的其中一個(gè)意義就在這里：我可以在一個(gè)非常單純的環(huán)境下隨意地測(cè)試方案是否可行，而不用帶上其他復(fù)雜的上下文，畢竟我做到這里的時(shí)候，程序也挺長(zhǎng)的了，輸入的intention.yml也挺復(fù)雜的了，每次都從頭測(cè)試也很低效。

接著我又讓他給我生成了nodejs怎么調(diào)用python，在今天之前，我也從來(lái)沒(méi)用過(guò)這個(gè)能力。這個(gè)能力spike的很快，spike完我就直接封裝了一個(gè)runPythonScript函數(shù)出來(lái)。

接著到了真正的集成點(diǎn)。我們需要把Python代碼封裝成一個(gè)node js函數(shù)，然后對(duì)我們的程序提供服務(wù)。這個(gè)時(shí)候再給大家演示一下：

所以可以看到，我們可以直接把代碼給他，不用說(shuō)太多廢話。他自己能看懂，然后讓他來(lái)抹平集成時(shí)可能出現(xiàn)的問(wèn)題。比如傳參問(wèn)題還有返回值問(wèn)題。我之前并不知道要怎么傳參和得到返回值，現(xiàn)在我知道了。

所以前面調(diào)研環(huán)節(jié)的另一個(gè)價(jià)值就體現(xiàn)出來(lái)了：你調(diào)研得到的代碼可以直接作為prompt使用，并不需要還轉(zhuǎn)化為什么自然語(yǔ)言，語(yǔ)言就是語(yǔ)言，都能作為prompt的一部分，而且啊，搞不好chatgpt還更喜歡編程語(yǔ)言，畢竟人類的自然語(yǔ)言太不嚴(yán)謹(jǐn)了。

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