USACO競賽|chatGPT 來了，學(xué)生還需要學(xué)習(xí)算法嗎？

最近幾個(gè)月，chatGPT 算是火出圈了，很多人體驗(yàn)完chatGPT 之后，都覺得智能的不可思議，關(guān)鍵是這個(gè)chatGPT 不僅僅在自然語言的溝通和理解上已經(jīng)達(dá)到人類的水平，他還可以創(chuàng)作音樂，畫畫，編寫和調(diào)試電腦程序。那么既然chatGPT都這么智能了，那學(xué)生學(xué)習(xí)算法還有價(jià)值嗎？

相信這也是很多家長關(guān)心的問題，我把這個(gè)問題直接丟給了chatGPT，看看他是怎么理解人工智能和計(jì)算機(jī)算法的區(qū)別的，以下是chatGPT 的回答：

從以上chatGPT的回答來看，這個(gè)智能系統(tǒng)確實(shí)強(qiáng)大，它不僅能夠完美的理解我的問題，并且能夠生成一段觀點(diǎn)明確，條理清晰的文字來予以闡述。從它的回答中，我們可以看到算法還是非常重要的。算法訓(xùn)練的是學(xué)生的計(jì)算思維，是通過計(jì)算機(jī)高效解決問題的能力，這種能力能夠更好的與人工智能相配合產(chǎn)生更大的生產(chǎn)力。

同時(shí)，我也對chatGPT 的編程能力進(jìn)行了測試，我把2023年USACO競賽二月份銅組的第三道題目發(fā)給chatGPT，從它的分析反饋來看是能夠理解題目的，但是最終給出的代碼是錯(cuò)誤的，甚至連Sample 數(shù)據(jù)都沒能通過，說明現(xiàn)在版本的chatGPT在針對復(fù)雜問題的編程上還需要進(jìn)一步提升，但是，隨著時(shí)間的推移，也許在不久的將來，chatGPT在解答復(fù)雜算法方面，會真的比人更出色。

由于chatGPT所表現(xiàn)出來的強(qiáng)大智能性，現(xiàn)在很多人都對人工智能有恐慌，感覺有了人工智能后，年輕人已經(jīng)沒什么職業(yè)可以干了，學(xué)生當(dāng)前所學(xué)習(xí)的很多內(nèi)容也沒有了意義。但你如果從另一個(gè)維度來考慮的話，假如你手上掌握了一個(gè)超級智能的工具，能夠幫助你完成更多的事情，那么是不是有可能一個(gè)個(gè)人就能完成一項(xiàng)很龐大的項(xiàng)目？

例如原來做一個(gè)網(wǎng)站項(xiàng)目，可能是這樣分工的。你需要一個(gè)UI人員對網(wǎng)站進(jìn)行設(shè)計(jì)，一個(gè)前端人員進(jìn)行網(wǎng)頁的開發(fā)，一個(gè)后端人員進(jìn)行數(shù)據(jù)的維護(hù)和處理，三個(gè)人員最少需要一周時(shí)間才能完成工作。

那么現(xiàn)在，在chat GPT 的幫助下一個(gè)人很可能一天就能完成所有工作，你只需要解決創(chuàng)意，整合，部署等關(guān)鍵的任務(wù)，其他的任務(wù)都可以交給人工智能來完成，酷不酷？

這讓我想起第一次看鋼鐵俠電影的時(shí)候，就被他的全息智能自動(dòng)化工作臺而吸引，鋼鐵俠可以通過這個(gè)工作臺，快速的把想法變成現(xiàn)實(shí)，他的核心工作是解決系統(tǒng)中最關(guān)鍵部分的思考，剩余的工作量部分則全部交給智能系統(tǒng)來完成。

想想看，如果學(xué)生也通過這樣的方式和人工智能進(jìn)行了整合，那將會有多大的創(chuàng)造力和生產(chǎn)力？

而想深入應(yīng)用智能系統(tǒng)的關(guān)鍵首先是要理解這些智能系統(tǒng)，掌握使用計(jì)算機(jī)解決問題的能力，知道這些系統(tǒng)的邊界在哪里，也知道相比于這些智能系統(tǒng)，人類的優(yōu)勢在哪里，不斷整合系統(tǒng)資源，發(fā)揮人類的優(yōu)勢，把人腦的思維訓(xùn)練得能夠充分與智能系統(tǒng)相結(jié)合，這樣才能釋放巨大的生產(chǎn)力。

拒絕變化不如擁抱變化，在計(jì)算機(jī)剛發(fā)明不久，很多科學(xué)家就已經(jīng)在討論人工智能了，只是大家覺得這一天距離我們還有很久，但當(dāng)大家看到chat GPT之后，相信大部分人都應(yīng)該會相信，人工智能在未來的10年中將會融入到我們生活，學(xué)習(xí)，工作的方方面面，拒絕他，還是擁抱她？這個(gè)選擇應(yīng)該并不難做，而想更好的擁抱她，可以從算法學(xué)習(xí)開始！