chatgpt對計算機專業學生的學習和科研有哪些幫助？

今年春節，人工智能實驗室OpenAI近日發布的聊天機器人ChatGPT，上演了又一場熱議——這個(ge) AI可以自己寫(xie) 論文！從(cong) 而引發了社會(hui) 各界的廣泛關(guan) 注，許多人紛紛好奇：AI可以自己寫(xie) 論文，這是怎麽(me) 一回事？ChatGPT，這個(ge) 從(cong) 未聽說過的名詞，又是什麽(me) 呢？

所謂ChatGPT，是指美國人工智能研究實驗室OpenAI新推出的一種人工智能技術驅動的自然語言處理工具，擁有語言理解和文本生成能力，尤其是它會(hui) 通過連接大量的語料庫來訓練模型，這些語料庫包含了真實世界中的對話，使得ChatGPT具備上知天文下知地理，還能根據聊天的上下文進行互動的能力，做到與(yu) 真正人類幾乎無異的聊天場景進行交流。

ChatGPT不單是聊天機器人，還能進行撰寫(xie) 郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼等任務，由此此可見，功能十分強大。那麽(me) ，對於(yu) 我們(men) 計算機er的學習(xi) 和科研，ChatGPT會(hui) 有幫助呢？本期島主就來帶大家梳理一下。

01、文獻綜述

文獻綜述是對某一研究領域的相關(guan) 文獻進行搜集、評價(jia) 和整合歸納，以闡明該領域內(nei) 的技術/知識是如何發展的，需要突出已經完成的、被普遍接受的工作，並分析有哪些新興(xing) 的研究方向，在此基礎上，文獻綜述應指明當前領域仍未解決(jue) 的問題(open issues)和研究空白(research gap)，從(cong) 而討論未來可能的研究方向在此之前，對於(yu) 計算機er，文獻綜述的撰寫(xie) 往往需要研究者閱讀大量文獻，以及與(yu) 老師、同學進行諸多討論，需要花費大量的時間、精力，ChatGPT的出現，可以幫助研究生查找和總結相關(guan) 研究論文，提供特定概念的解釋和細節，並生成關(guan) 鍵詞和主題列表。

02、摘要/標題生成

論文標題（或摘要），就是一篇論文的眼睛，好的標題/摘要會(hui) 給人眼前一亮的感覺。通過標題，審稿人與(yu) 專(zhuan) 家，會(hui) 對論文會(hui) 有一個(ge) 初步印象，這個(ge) 印象也會(hui) 影響到老師或者期刊編輯對你論文整體(ti) 的評價(jia) 。因此，標題在論文中的重要性不言而喻，簡潔有力的標題對於(yu) 一篇科研論文來說至關(guan) 重要（對論文發表、基金申請都很有幫助）。但是，對於(yu) 中國學生撰寫(xie) 英文論文來說，好標題+好摘要並不容易，往往需要反複推敲。ChatGPT，則可以幫助進行論文摘要自動化高級生成，計算機er隻需要專(zhuan) 注於(yu) 撰寫(xie) 文章內(nei) 容。

03、文章寫(xie) 作

學位論文、開題報告，這些過去需要花費大量時間在信息海洋中查找資料並總結提煉的研究步驟，在ChatGPT的出現後，居然可以在極短的時間內(nei) 自動完成，甚至它還可以指出自己在用詞造句上的問題，提出自己的意見完善論文，為(wei) 文章增加更多的內(nei) 容和細節。對於(yu) 一般的課題研究來說，現版本的ChatGPT已經可以搭好論文的基本框架和方向，能夠按照論文寫(xie) 作的基本格式：提出該命題的重要性和必要性——指出現狀和不足——提供解決(jue) 方案——總結來展開（但在表達深度上還是有所欠缺）。

04、語言翻譯

每篇論文，在投稿之前，總少不得給文章潤色一番，作為(wei) 非母語寫(xie) 作者，語法、慣用語的坑防不勝防，花錢請人編輯，價(jia) 格昂貴不說，對方又常常存在不熟悉研究本身、無法辨別專(zhuan) 業(ye) 用語錯誤的問題。而ChatGPT的強大的語義(yi) 識別和豐(feng) 富的英文語料庫，使得ChatGPT翻譯非常簡潔通順,比起百度或穀歌，其邏輯和中文原文非常相似，幾乎不需要改動，對於(yu) 英文寫(xie) 作不怎麽(me) 出色的同學，也有了寫(xie) 出漂亮文章的機會(hui) 。

05、英語郵件寫(xie) 作

1、導師套磁

對於(yu) 英語非母語的學生來說，向外國導師發套磁信一直是個(ge) 令人頭大的問題。一般寫(xie) 好郵件之後，要反複修改，確保語氣措辭合適。現在，有了ChatGPT的幫助，隻要輸入一句話，就可以生成一封態度誠懇、結構完善的套磁信。

2、給審稿人發郵件

當我們(men) 完成SCI論文的投稿後，一段時間後自然就會(hui) 收到編輯的回複。如果最終意見為(wei) 大修（Major Revision）或小修（Minor Revision）的話，那麽(me) 我們(men) 就需要按照審稿人提出意見對稿件進行修改，並對審稿人的意見進行逐一回複，審稿人意見回複的好壞直接關(guan) 係到我們(men) 的論文能不能被錄用，顯得尤為(wei) 重要。

這個(ge) 時候，撰寫(xie) 的回複信往往還有很多條條框框，對於(yu) 每一條審稿意見都要處理，碰上英語功底差的同學，還要進一步尋找潤色機構，對於(yu) 科研工作者無疑工作量十分巨大。ChatGPT則可以根據個(ge) 人意願，自動撰寫(xie) 審稿回複修改意見。

06、自然語言處理任務

人工智能時代，市麵上有大大小小的互聯網或IT企業(ye) 需要進行文本處理，相應地，也就需要雇傭(yong) 大量的NLP工程師們(men) 來解決(jue) 相關(guan) 的問題，NLP工程師們(men) 所做的工程項目，主要是針對某些特定任務提出一個(ge) 具體(ti) 的模型，進行有針對性的數據標注，然後再製作模型。通俗來說，就是以NLP子任務獨立進行研究開發。

比如分詞、實體(ti) 識別、文本分類、相似度判別、機器翻譯、文摘係統、事件抽取。這些分不同的NLP子任務方向，我們(men) 統稱傳(chuan) 統NLP任務，ChatGPT的出現，則使得傳(chuan) 統NLP業(ye) 態中，需要分不同子任務、分不同領域數據場景的模式，變為(wei) 了直接采用大一統模型，以對話形式，直接形成了全方位覆蓋。

對於(yu) 一個(ge) 企業(ye) ，未來如果需要應用NLP技術完成功能，或許直接向ChatGPT購買(mai) 接口就可以了，不再需要雇傭(yong) 大量的工程師來完成自然語言處理工作。對於(yu) 有誌於(yu) 從(cong) 事與(yu) 自然語言處理研究的計算機er，在進行科研任務時，也可以大大降低個(ge) 人的工作量。

07、數據分析輔助

數據分析，是指責收集、處理、分析和可視化數據，並使用數據來為(wei) 企業(ye) 或組織提供決(jue) 策支持，從(cong) 事相關(guan) 研究，通常需要較強的數學和統計學知識，並精通常用的數據分析工具，如Excel、SAS、SPSS和R語言，還需要掌握數據可視化技術，能夠使用工具如Tableau、QlikView和D3.js等來可視化數據。

ChatGPT的出現，則可以為(wei) 需要進行數據處理工作的計算機er提供指導和支持，如清洗數據（收集數據並進行數據清洗，確保數據質量），分析數據（使用統計分析方法和工具，對數據進行分析，找出有意義(yi) 的模式和趨勢），可視化數據（使用數據可視化工具製作圖表和報告，幫助更好地理解數據），提供決(jue) 策支持（使用數據和分析結果為(wei) 管理者提供決(jue) 策支持）等。

隨著人工智能、金融、醫療、交通、製造業(ye) 等的快速發展，許多新興(xing) 領域都需要計算機類專(zhuan) 業(ye) 的人才來進行技術研發，未來，機器學習(xi) 、人工智能、視覺計算、自然語言處理、數據挖掘和分析等技術的發展以及5G和雲(yun) 計算技術的應用，將使計算機專(zhuan) 業(ye) 產(chan) 生更多的變化，有利於(yu) 更多的發展。

寫(xie) 在最後

總之，ChatGPT的出現，將會(hui) 使得計算機專(zhuan) 業(ye) 變得更加重要，作為(wei) 計算機類專(zhuan) 業(ye) 的學生，使用ChatGPT也可以帶來相當多優(you) 勢。但需要注意的是，ChatGPT隻是一個(ge) 工具，不能完全取代傳(chuan) 統的學習(xi) 方式。學生應該結合自己的專(zhuan) 業(ye) 知識和實踐經驗，綜合運用各種工具和資源來提高自己的學習(xi) 和實踐能力。