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(cè)后直呼“魔法”

蕭簫 2023-03-30 16:20:12 來源：量子位

蕭簫 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

拋給ChatGPT一個(gè)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(gè)小改動(dòng)，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(gè)秘訣就是代碼解釋器插件。

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

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

再試試讓它寫個(gè)迷宮生成算法，并把通路做成吃豆人動(dòng)畫，完全沒問題：

有網(wǎng)友看到這篇內(nèi)測(cè)文章后感嘆：

這太瘋狂了，它將改變一切。

來看看Andrew Mayne在內(nèi)測(cè)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(gè)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(shí)磁盤空間。

簡(jiǎn)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：

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(jiǎn)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：

生成戴著帽子叼著煙斗的貓（有點(diǎn)抽象）：

生成網(wǎng)站二維碼：

做一份比較簡(jiǎn)單的動(dòng)畫也沒問題，例如“暴風(fēng)雪”：

再來看看聲音。

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)）：

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(gè)意思了。

最后是文字處理，以OCR算法為例，這是個(gè)將圖片識(shí)別成一段文字的算法：

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

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(shí)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(cè)下一個(gè)詞，ChatGPT很快給出了代碼：

看起來不錯(cuò)，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(gè)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(gè)“shoulders”？？？

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

對(duì)此Andrew Mayne調(diào)侃，不用擔(dān)心ChatGPT寫出個(gè)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(gè)跳棋引擎的效果（此外，還能生成象棋引擎）：

還可以讓它生成一個(gè)細(xì)胞自動(dòng)機(jī)（Game of Life）：

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。

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(cuò)誤，包括：

1. 生成謝潑德音調(diào)的方法是錯(cuò)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(gè)音應(yīng)該與第一個(gè)音相同，使得循環(huán)可以無限期地繼續(xù)；
3. 用細(xì)胞自動(dòng)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(dòng)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。

不過，“這些顯而易見的bug反而不需要太擔(dān)心?！?/p>

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

一旦ChatGPT寫的東西有bug，就必須立刻重啟新會(huì)話，否則它的錯(cuò)誤就會(huì)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。

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(huì)下象棋。

例如，突然用馬吃掉自己的兵。（手動(dòng)狗頭）

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