ChatGPT：生成式AI与物联网的整合及未来发展的挑战与愿景

物联网和网络物理系统3（2023）262ChatGPT：愿景和挑战Sukhpal Singh Gilla，*，Rupinder Kaurba英国伦敦玛丽皇后大学电子工程与计算机科学学院b英国伦敦国王教育学院科学系自动清洁装置保留字：聊天GPT人工智能机器学习ChatbotGPT生成式AI IoTA B标准近年来，人工智能（AI）和机器学习改变了科学探究的性质其中，虚拟助手的发展在过去几年中大大加快，ChatGPT成为一种突出的AI语言模型。在这项研究中，我们研究了ChatGPT的基础，愿景和研究挑战。本文探讨了它背后的技术背景和发展，以及它的流行应用。此外，我们还讨论了通过ChatGPT和物联网（IoT）将所有内容整合在一起的优势此外，我们通过考虑各种研究和开发的可能性来推测ChatGPT的未来，例如能源效率、网络安全、增强其对其他技术（机器人技术和计算机视觉）的适用性、加强人类与人工智能的沟通以及弥合技术差距。最后，我们讨论了ChatGPT的重要伦理和当前趋势1. 介绍在 过去的 几 年 里 ， 语 言 模型 从人工智能（AI）和自然语 言 处 理（NLP）的快速发展中受益匪浅，使它们比以往任何时候都更加准确，灵活和有用。术语“生成式AI”用于描述AI模型的子集，这些AI模型可以通过在已经收集的信息中发现相关趋势和模式来生成新信息。这些模型可以在广泛的媒体中产生作品，从书面到视觉到音频[2]。为了分析、理解和生成准确模仿人类生成结果的材料，生成式人工智能模型依赖于深度学习方法和神经网络。OpenAI的ChatGPT就是这样一个AI模型，它已迅速成为许多不同行业的流行和通用资源。 它的类人文本生成是通过它在生成预训练Transformer（GPT）架构[ 3 ]中的基础实现的。它有能力理解和产生各种各样的单词，因为它已经在大量的文本数据上进行了训练。 语言转换，摘要文本和会话生产只是可以从其创建自然听起来内容的能力中受益的一些应用。ChatGPT可以被训练来做各种各样的活动，包括语言识别，问题回答和段落完成。它也适用于构建聊天机器人和其他会话界面。简而言之，ChatGPT是一个强大的NLP模型，可以为广泛的应用程序理解和创建自然语言，包括文本制作、语言理解和互动程序[4]。这对于ChatGPT在促进科学研究方面的作用至关重要，以理解其起源和演变。 为了澄清，ChatGPT不是生成对抗网络（GAN）模型，而是建立在GPT架构上的语言模型，这与此相关。 GPT模型是为NLP活动量身定制的，包括文本生成和语言理解，而GAN更常用于包括图片生成在内的活动[5]。ChatGPT的起源在于NLP，这是人工智能的一个子领域，旨在教计算机理解和产生人类语音。开发ChatGPT的动机是建立一个强大且灵活的AI语言模型，可以帮助进行各种活动，例如文本制作，翻译和数据分析。1.1. 动机和我们的贡献为了解决NLP先前序列到序列模型的一些局限性，ChatGPT构建在Transformer架构的基础 这种创新的设计使得像OpenAI的GPT系列这样强大的语言模型成为可能，其中包括GPT-2和GPT-3，这是ChatGPT之前的版本[6]。GPT-3.5架构是ChatGPT的基础;它是OpenAI的GPT-3模型的改进版本。尽管GPT-3.5的变量更少，但在NLP的许多领域都产生了出色的结果，例如语言理解，文本生成和机器学习。* 通讯作者。电子邮件地址：s.s. qmul.ac.uk（S.S. Gill），rupinderchem@gmail.com（R. Kaur）。https://doi.org/10.1016/j.iotcps.2023.05.004接收日期：2023年5月3日;接收日期：2023年5月9日;接受日期：2023年5月10日2023年5月11日网上发售2667-3452/©2023作者。由爱思唯尔公司出版我代表科爱通信公司，公司这是CC BY许可证下的开放获取文章（creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表物联网和网络物理系统期刊主页：www.keaipublishing.com/en/journals/S.S.吉尔河，巴西-地Kaur物联网和网络物理系统3（2023）262263翻译[6]。ChatGPT在大量文本数据上进行了训练，并对创建对话式回复的目标进行了微调，使其能够对用户查询创建与人的查询奇怪相似的回复这项工作的主要目标是。介绍ChatGPT的路线图和前景。研究ChatGPT加强人类与AI沟通的能力。讨论ChatGPT的显着功能，它的流行应用和道德。检查通过ChatGPT和物联网将所有内容整合在一起的优势。● 为了突出ChatGPT的当前趋势研究挑战&1.2. 文章结构本文的其余部分结构如下：第2介绍了ChatGPT的背景。第3节讨论ChatGPT的显著功能。第4给出了ChatGPT应用程序的路线图第5节讨论了通过ChatGPT和物联网（IoT）将所有内容整合在一起的优势。第六部分重点介绍了未来的研究方向和机会。此外，第7节介绍了当前的趋势，第8节讨论了重要的道德规范。最后，第9节结束了本文。2. 背景和基础革命性的模型GPT-2，GPT-3，以及最终的ChatGPT是由OpenAI开发的，OpenAI一直处于AI创新的前沿[51OpenAI在GPT-3发布后继续进行研究和开发工作，最终产生了基于GPT-4架构的ChatGPT [7]。 ChatGPT针对会话任务进行了优化;它在上下文理解、答案创建和一致性方面优于GPT-3[51]。 OpenAI在GPT-3发布后扩展了其研究和开发活动，最终产生了基于GPT-4模型的ChatGPT [52]。ChatGPT针对会话活动进行了优化;它在上下文理解，答案创建和连贯性方面优于GPT-3 [2]。GPT模型的开发是为了创建连贯和类似人类的自然语言文本，包括短语，段落和完整的论文[53]。 为了在文本分类和问题回答等后续任务中表现良好，GPT模型必须首先在大量文本数据上进行预训练。 在无监督的预训练中，模型在大量文本数据上进行训练，包括教科书或在线数据，而不使用标签或评论。GPT模型被教导通过检查训练数据中在它之前出现的单词来预测文本序列中的下一个单词。在NLP领域，这被称为语言建模工作[3]。该模型通过对大量文本数据进行训练，来识别和概括语言趋势，包括语法、词汇和逻辑。 如果GPT模型在预训练后得到一个较小的标记数据集，则可以通过更新其权重和偏差来修改单个下游作业，以更好地匹配该任务[4]。例如，如果需要在下游执行文本的分类，则可以训练模型以确定哪个标签最适合特定的输入文本。图1显示了GPT从第一个版本（GPT-1）到最新版本（ChatGPT）的时间轴。2.1. 谷丙转氨酶-1它是GPT编程语言的初始版本，并于2018年向公众提供[7]。该系统的基础是Transformer神经网络架构，该架构专门用于语言建模和机器翻译等NLP应用使用语言建模工作，GPT-1首先对大量文本数据进行了预训练，这些文本数据包括文档，论文和在线内容。该模型被教导根据前面的单词预测文本字符串中的下一个单词。大量的文本数据集作为GPT-1获取单词模式及其相互连接的训练场[8]。GPT-1可能会被优化以执行特定的下游任务，包括语言翻译，情感分析和初始训练后的文本分类。例如，为了训练模型准确预测文本输入的情感，它需要访问文本数据的标记数据集。 与GPT模型的后续迭代相比，GPT-1的1.17亿的有限参数集似乎相当适度[8]。尽管规模不大，但GPT-1证明了对大量文本数据进行预训练的有效性，通过在需要NLP的广泛任务中取得出色的结果来提高对语言的理解2.2. GPT-2它是对GPT-1的实质性改进，是其发布时最伟大的语言模型之一。它包含15亿个参数[9]。GPT-2经过语言建模工作的预先训练，从大量文本资源（如教科书、文章和在线内容）中获取数据。 就像GPT-1一样，这个模型被编程为通过查看之前的内容来猜测文本中接下来的内容。另一方面，GPT-2生成了更长、更有凝聚力的文本序列，并在任务和上下文中表现出更强的概括性GPT-2在初始训练后可能会被细化为一些下游任务，包括文本分类，情感分析和问答[10]。2.3. GPT-3它比它的前身GPT-2更重要，更有效，有1750亿个参数[10]。 使用语言建模工作，GPT-3在大量文本数据（包括书籍，文章和在线内容）上进行了训练。 该模型被教导根据前面的单词预测一串文本中的下一个单词，此后它被用于生成令人信服的、听起来自然的散文。GPT-3的多功能性在于它能够处理多个NLP任务，同时需要特定于工作的训练数据。 这些任务包括文本分类、情感分析和问题回答。这是因为模型可以从预训练数据中提取各种语言元素和模式，使其能够推广到各种各样的活动和上下文。此外，GPT-3还具有许多尖端功能，包括多任务学习和少量学习，这些功能允许系统以最少的训练数据来挑选和掌握新的工作。由于它的许多有用的功能，GPT-3是一种可以应用于许多不同领域的NLP语言模型聊天机器人、语言翻译、内容制作以及代码生成只是使用GPT-3的众多实际应用中在语言建模工作中，ChatGPT已经被预...Fig. 1. GPT从第一个版本（GPT-1）到最新版本（ChatGPT）的时间轴。●●●●S.S.吉尔河，巴西-地Kaur物联网和网络物理系统3（2023）262264在大量的文本数据集上训练[1]。 这些数据包括书籍、论文和在线内容。ChatGPT能够在讨论中有效地生成逻辑和真实的回复，因为它是预先训练的，可以掌握自然语言中短语和单词之间的模式和联系[2]。图 2显示了ChatGPT的一般架构，当客户端与ChatGPT交互以询问查询时，平台能够使用自然语言理解（NLU）推断用户的目的。从基础知识库中获取适当的数据。自然语言生成（NLG）然后基于该生成的响应总结对客户端的响应保存讨论历史记录，以便将来的交互可以响应并针对个人进行定制为了提高未来答案的质量，强化学习用于收集客户反馈并采取适当的行动。2.4. 谷丙转氨酶-4它最近由OpenAI发布，其中包括深度学习可扩展性的实质性进步[7]。这种新模式是一种综合的多维语言框架，它吸收图像和文本并产生书面结果。GPT-4在各种专业和学术标准上都表现出了人类水平的表现，即使它在日常情况下可能不如人类那么富有[13]。例如，与GPT-3.5相比，它在虚拟法律考试的测试中获得了最高10%的参与者分数[12]。GPT-4的真实性、可操控性和保持在规定的限制范围内仍然有机会得到增强，但在使用OpenAI的对抗性评估程序和ChatGPT的经验教训进行了六个月的改进后，该模型实现了有史以来最好的效率[57]。文本生成、问题回答、语言翻译和情感评估只是GPT模型证明自己是最先进的NLP任务中的一部分。聊天机器人，帮助客户和材料生产只是文献中确定的一些实际应用[1，2，5]。3. ChatGPT的功能：超越视角由于其复杂和灵活的设计，ChatGPT可用于各种NLP任务。它能够彻底改变人类与机器交互方式的一些方式如下[ 2，4-ChatGPT最重要的功能如下所述。3.1. 认知理解ChatGPT掌握会话上下文的能力是其最大的优势之一。ChatGPT与客户的真实和有趣的对话是其理解语句和词语的重要性的能力的结果。3.2. 生成语言ChatGPT的语言生成技能是一流的;生成的内容是合乎逻辑的，适当的，没有语法错误。 它可以用于编写材料，总结和修改等任务，因为它擅长创建文本。3.3. 改变任务ChatGPT在各个行业和学科中的灵活性使其成为各种应用的有用工具 它可以被微调以服务于各种目的，包括但不限于客户服务，文件生成，辅导，口译等。 由于它的可扩展性，ChatGPT可以被程序员用来构建专门的应用程序。3.4. 多语言ChatGPT的语言灵活性使其适合国际部署，并扩大了其潜在用户群。它能够翻译文本，分析用户情绪，并以多种语言制作材料，这一切都是通过这一功能实现的。3.5. 生长的能力由于其模块化设计，ChatGPT在处理资源和周转时间方面都可以扩展由于其增长能力，它可以用于各种规模的任务，从个人努力到企业范围的计划。3.6. 短机会与无机会训练为了在没有长时间培训的情况下掌握不熟悉的职责，ChatGPT能够零距离快速学习。该框架可以在少量获取知识的情况下仅用几个场景来获取新的任务，而在零镜头教学中，它可以为以前没有遇到过的任务创建回复。此功能缩短了创建周期，图二. ChatGPT的一般架构S.S.吉尔河，巴西-地Kaur物联网和网络物理系统3（2023）262265减少了对大标记数据集和大量细化的需求。3.7. 调整ChatGPT的调整功能是必不可少的，使程序员能够根据各种应用程序定制模型ChatGPT的回复更精确和相关，因为模型是使用专门为预期用例设计的较小数据集进行训练的微调ChatGPT的能力允许程序员构建非常专业的建议。3.8. ChatGPT的快速发展在使用ChatGPT等AI模型时，优化消费者的参与度并促进富有成效的交互在很大程度上取决于快速实施。消费者可以通过快速编程来指导AI模型产生更准确，相关和有用的回复。4. 应用：路线图和展望由于其适应性和卓越的NLP技能，ChatGPT已在学术研究社区之外找到了 在本节中，我们将讨论ChatGPT如何用于各种应用程序（如图所示）。3）说明该平台如何能够彻底改变业务流程，加强协作，并激发新的想法。4.1. 医学研究和健康ChatGPT在医学和医疗保健中的效用[14]在于它能够(i) 通过分析患者记录、健康状况和指示来辅助诊断，支持以研究为基础的实践，（iii）以简单易行的方式向患者提供医学知识和指导，以及（iv）鼓励医学专家之间的互动。此外，ChatGPT可用于创建可以帮助患者评估的机器人，这是医疗专业人员评估患者疾病严重程度并决定需要进行何种治疗的过程[15]。此外，ChatGPT可以用来创建工具，帮助医生诊断患者并提供护理[16]。ChatGPT能够通过分析个人数据和问题来帮助医生诊断和治疗患者[35]。最后，ChatGPT可以用来创建改善医疗保健教育的工具。4.2. 贸易和收入ChatGPT在商业和金融领域的适用性可以分为几个类别[17，18]：（i）自动准备会计文档和市场评估片段;（ii）对消费者评级和评论进行情感分析，以指导新产品开发和广告策略;（iii）根据用户风险历史和货币目标自动生成个性化投资建议;（iv）帮助制定企业计划，广告抵押品和其他创建的材料;以及（v）个性化支出建议的年龄。ChatGPT可用于创建机器人，用于客户支持，可以回答问题，提供建议，甚至完成购买。 大量的财务信息可以通过ChatGPT进行分析，以揭示趋势和模式以及对当前市场和走势的看法。 ChatGPT能够分析经济数据并提供投资建议，这对公司和金融家来说是一个福音。使用ChatGPT，可以创建反欺诈和反洗钱系统。 ChatGPT可以通过分析交易数据来帮助银行和其他银行机构节省资金，以发现可能暗示非法行为的趋势。ChatGPT帮助组织和金融部门图3.第三章。ChatGPT的应用S.S.吉尔河，巴西-地Kaur物联网和网络物理系统3（2023）262266通过分析财务数据并提供有关其财务健康状况的观点。4.3. 法律支助ChatGPT可以支持律师创建具有法律约束力的文书工作，如协议，请求和宣誓书[19]。 ChatGPT可用于总结和综合法律文本，如协议，法律和法院判决。ChatGPT可以根据以前的信息和司法判例分析和预测法律冲突的结果，并根据适用的立法和判例法对法律查询提供快速准确的响应。以下是ChatGPT如何在法律行业中使用的一些示例法律领域的研究人员可以从ChatGPT分析大量数据的能力中受益，例如立法，规则和法律先例。 如果协议有任何可能导致法律麻烦的不一致或矛盾之处，ChatGPT可以帮助您找到它们。使用ChatGPT，您可以创建一个聊天机器人，提供法律建议并回答客户的常见法律问题。 法律文件，包括简报，协议和其他文书工作，都可以从ChatGPT作为写作工具的使用中受益[19]。ChatGPT可以通过分析法律事实和提出建议来帮助律师起草优秀和正确的4.4. 创新的书面和材料制作ChatGPT可用于写作、编辑和写作制作领域[21，22]，以（i）为故事产生新颖的概念，组织亮点和个性描述;（ii）通过指示创新指示和写作初始来帮助作者克服作者的障碍;（iii）根据特定的数据参数和风格个人偏好为网站、论文、Facebook和Twitter帖子生成自动数据;以及（iv）审查和修改文本以增强词汇量、简洁性和可读性。博客条目、社交网络材料和广告文本只是ChatGPT如何在内容开发过程中发挥作用的几个例子ChatGPT可以通过分析主题、声音和态度的数据，以自然语言生成有用和有趣的回复[21]。被困在灵感中的作者可以利用ChatGPT来创造创新的写作技巧。 ChatGPT通过分析有关类别、概念和故事结构的数据，为作者的写作生成原创和发人深省的建议。ChatGPT能够通过分析流行类型和故事模式的数据来提供作者关于如何改进写作的具体建议[22]。4.5. 学与教ChatGPT可用于高等教育和培训[23，24]业务，以（i）根据每个学习者的独特要求和兴趣建立个性化的教学资源和(ii) 及时指导学习者完成学业;（iii）制作有趣的学习材料，如测验，引人入胜的任务和互动视频;（iv）支持教师评估学生的作业并提出建设性的批评;以及（v）主持学生和教师之间的在线讨论和合作。 ChatGPT可用于通过分析有关学生的选择，能力和课堂改进领域的信息，为学生提供个性化的教育计划[25]。ChatGPT可以通过为学习资源和活动提供个性化建议来帮助孩子在学校取得成功例如，教师可以利用ChatGPT获得有关如何改进课程，教学方法和学习环境管理的建议。ChatGPT根据对教育最佳实践和学生学习结果的数据分析，为教师提供个性化建议。如果您正在学习一门不熟悉的语言，您可以通过获取有关如何改进单词，短语和发音的定制建议来充分利用ChatGPT。ChatGPT可以通过分析以下数据来帮助以前的成就和他们喜欢学习的方式通过分析个人教育需求的数据并为私人课程提出个性化建议，ChatGPT可用于提供虚拟辅导服务。4.6. 编码和程序故障排除ChatGPT可以接受客户输入和输出程序摘录[26]。 ChatGPT分析有关编程语言，功能和规格的信息，以便为客户提供可用于构建所需特性或功能的代码摘录。通过分析有关编程语言、计算机程序和数据结构的信息，ChatGPT可以帮助优化程序。 ChatGPT是一个工具，通过分析程序员的代码并提出解决方案来帮助程序员。通过检查有关用于编程的语言，源代码组织以及由此产生的错误通知的信息，ChatGPT可以用于帮助调试过程。ChatGPT通过建议策略和故障排除方法来帮助程序员发现和修复编程中的错误[28]。ChatGPT可用于通过分析有关编程语言、代码组织和必要功能的信息来帮助描述代码。为了帮助代码检查，ChatGPT可能会检查有关编程语言、编码规范和最佳实践的信息。ChatGPT可以通过指出可能的错误并提出解决方案来帮助程序员提高其程序的可靠性和可靠性。4.7. 新闻及传媒ChatGPT可以用来帮助写剧本，提出情节想法，甚至为电视剧，电影和玩视频游戏提出对话。ChatGPT可以通过分析有关内容类型、语音和演示的信息，以自然语言提供有趣且相关的回复。用户可以在ChatGPT的帮助下与机器人，社交网站和其他实时交互连接[30]。ChatGPT可以提供定制的解决方案，通过分析用户人口统计和行为数据来增加互动和保留电影、电视剧和音频都可以在ChatGPT的帮助下根据用户的口味推荐给 当用于配音时，ChatGPT可以为不同的声音，方言和不同的角色提供建议和灵感。配音演员可以从ChatGPT的个性化建议中受益，因为该平台分析了角色的个性和历史数据，以提供具体的指导。4.8. 商业运营通过分析有关客户的行动和愿望的信息，ChatGPT可以帮助创建潜在客户。 ChatGPT可以通过使用量身定制的产品和服务建议来增加公司的潜在客户生成和客户保留[18]。使用ChatGPT，您可以创建聊天机器人来回答客户询问，推荐产品和处理购买[31]。ChatGPT提供个性化的建议，通过分析客户行为和偏好的数据，从整体上提高客户的专业知识。大量的广告信息可以通过ChatGPT进行分析，揭示可能为后续广告策略和举措提供信息的行为和模式[6]。 ChatGPT分析有关受众，消息和语气的信息，以自然语言提供真实，有趣的回复。 作为一种广告培训工具，ChatGPT可用于为销售人员提供关于如何最好地定位产品、处理客户异议和达成交易的建议[32]。4.9. 金融机构ChatGPT可用于创建聊天机器人，供客户使用S.S.吉尔河，巴西-地Kaur物联网和网络物理系统3（2023）262267支持可以回答问题，提供建议，甚至完成购买[6]。ChatGPT能够根据消费者的需求和过去的行动提供定制建议，这是因为它收集和分析的信息可以发现洗钱和欺诈的系统可以在ChatGPT的帮助下开发[33]。ChatGPT通过分析交易数据中可能表明欺诈行为的模式，帮助银行和其他金融机构避免损失 投资于管理系统开发可以从ChatGPT的使用中受益。ChatGPT分析金融数据和提供建议的能力有助于金融公司进行明智的投资[34]。需要帮助消费者支出，储蓄或偿还债务可能会从使用ChatGPT构建的软件中受益ChatGPT通过分析财务数据和识别潜在威胁，协助金融机构4.10. 学术研究处 理 和 分析 大 量 数 据 的 能 力对 科 学 研 究 至 关重 要 [32 ， 34] 。ChatGPT已被证明在革新科学家协作和理解数据的方式方面至关重要本节讨论ChatGPT在处理和分析数据方面的用途这些应用的例子包括（i）使用NLP从科学出版物中获取数据，（ii）合成和总结大量信息，（iii）自动识别统计中的新兴趋势和模式，以及（iv）自动建模和预测。没有处理和分析大量数据的能力，科学就不可能进步 ChatGPT已被证明对促进研究人员与数据的互动和解释有着实质性的影响，从而提高了生产力并揭示了以前未知的发现。本节深入探讨ChatGPT在数据处理和解释行业中潜在的改变游戏规则的用途。 ChatGPT主要用于数据分析应用程序，例如从科学研究论文中收集数据[6]。ChatGPT使用自然语言处理算法从论文中快速识别和提取关键数据点、结果和含义。 这种能力使科学家能够有效地从许多来源获得和综合数据，加快研究过程，减少对劳动密集型传统文献评估的需求。 ChatGPT能够从多个数据源中综合知识并提供简洁的概述，这是它帮助学者理解复杂数据集的另一种方式[32]。ChatGPT通过突出数据中反复出现的主题、趋势和相互关系，帮助研究人员深入理解他们的发现[34]。4.11. 教练和辅导ChatGPT有机会通过为学生提供个性化的指导来改变学生获取科学知识的方式。ChatGPT可以通过考虑用户独特的学习偏好、优点和缺点，更好地帮助用户掌握和记住概念。这种个性化的教学方法有可能消除知识差距，并为学习者提供他们在科学，技术，工程和数学（STEM）领域取得成功所需的工具。ChatGPT的影响不仅限于学术界;它还有助于普及科学和加强课堂教学。 ChatGPT革命性的科学学习的能力已经被探索，以及它被用来传播科学素养的多种方式。ChatGPT在公众科学意识和教育方面的潜力是巨大的，可以增加公众的科学知识、参与度和兴趣。5. ChatGPT和IoT：在NLP物联网正在从根本上改变世界与自然环境的互动方式。潜在的应用范围广泛，从智能家居到互联车辆[49]。接下来，当我们在物联网设备中集成ChatGPT时，这是解释自然语言的最复杂模型之一？ 这可能是一种非凡的联系，现在的设备能够相互交谈并理解口语。在本节中，我们讨论ChatGPT和物联网的融合为技术的使用开辟了迷人的新途径[38]。即将到来的物联网时代比以往任何时候都更加充满活力，从语音控制的家庭自动化到与车辆的双向对话都有可能因此，有必要找出它的好处。短语“IoT”通常用于描述可以通过网络交换数据的互连电子设备的不断扩大的集合。联网汽车、智能家电甚至工厂设备都属于这一类[39]。来自这些设备的数据可以共享，并且可以改进自动化过程物联网的目标是提供更好的连接和远程监控设备，使我们的日常生活负担更少，更有效率[50]。简而言之，它是将互联网连接添加到普通项目的学科5.1. NLP和IoTNLP是人工智能领域，专注于英语语言的学习和创造。使用NLP的物联网设备使人类和机器更容易以一种对双方来说都更直接和简单的方式进行通信[40]。例如，假设你可以通过对智能家居设备说话来控制它们，而不是使用智能手机应用程序或物理接口。在这些设备中使用NLP使它们能够理解并对人与人之间的对话做出反应这也适用于其他物联网小工具，如汽车，工厂和机器人。物联网设备中的NLP为更高级别的交互铺平了道路，包括自然语言对话和问答。 将NLP纳入物联网允许人类与他们的小工具之间进行更有机和直接的通信[41]。简而言之，NLP和物联网是两种相互增强的创新，通过促进机器和人之间更轻松和本能的沟通，允许更复杂和复杂的参与。5.2. 将ChatGPT集成到IoT设备ChatGPT使物联网设备能够更好地理解和与人类语音互动。使用语音命令的能力是将ChatGPT与物联网设备集成的主要优势这简化了设备控制，消除了对专用应用程序或控制器的要求人类可以告诉它做一些像用自然语言与小工具交流的能力是另一个好处。这意味着这个小工具会理解你的询问，并以人形的方式回答。因此，参与可能会变得更有趣和更有针对性。此外，ChatGPT可以与物联网小工具进行更复杂和精细的通信，例如为问答和建议等任务进行定制[43]。总之，将ChatGPT集成到物联网小工具中可以实现更深入，更复杂的交互，自然语言讨论，并消除对专用应用程序或遥控器的需求。5.3. IoT和ChatGPTChatGPT有几个应用程序，包括智能家居技术中的应用程序。通过它，人类可以使用他的声音来调节音量，温度和不同家用设备的开/关状态[43]。ChatGPT也用于联网车辆。驾驶员可以使用语音命令来调节温度，播放歌曲和遵循方向。使用自然语言，乘客可以与他们的车辆就方向和天气状况等问题 除了在消费者物联网中的应用外，ChatGPT还在S.S.吉尔河，巴西-地Kaur物联网和网络物理系统3（2023）262268工业物联网领域，它可以使用语音命令或自然语言留言板来监控和管理工业机械[44]。总的来说，ChatGPT与物联网的结合可以通过语音命令和会话对话实现更轻松、更合乎逻辑的交互和设备管理，这对于智能家居设备、联网汽车和制造机械等设备尤其有用。5.4. 可思考的未来进展和影响我们正在讨论开发和将ChatGPT的NLP范式整合到物联网小工具中的潜在途径ChatGPT未来的增长可能来自于其与其他医疗技术的结合，如智能手表和其他可穿戴设备。这些小工具可以监控患者的生命统计数据，提醒他们服用药物，甚至可以只用个人自己的话与他们的医生或护士进行实时对话。 ChatGPT与智能城市网络的嵌入是另一个可能的用例。交通信号、停车计时器和公共交通网络等技术可能属于这一类。利用自然语言话语与这样的设备进行通信将更加简单和实用例如，在机器人领域，ChatGPT可以用于提高机器人以越来越拟人化的方式理解和反应人类语言的能力[46]。ChatGPT也可以用于客户服务行业，使聊天机器人和机器人助理在与客户沟通时更像人类。ChatGPT和物联网在未来的增长和使用方面具有巨大的可能性，从医疗设备和城市规划到机器人和客户支持，都有广泛的可能用例。5.5. ChatGPT和物联网对人类生活的我们在上面讨论了ChatGPT和物联网如何共同发挥作用，使技术和通信更加自然和透明。将ChatGPT集成到物联网设备中为语音控制和自然语言通信铺平了道路，这反过来又使这些小工具在日常使用中更加实用[47]。ChatGPT和物联网对日常生活产生了深远的影响，由于设备的远程控制和监控以及它们之间增强的通信，使它们变得更容易和更有效率。它还为医疗、城市规划和机器人等领域的前沿发展铺平了道路，所有这些都将大大提高我们的生活质量。ChatGPT和物联网之间的相互作用是一个重要的因素，它正在改变我们参与技术的方式，并有望在未来几年大大改善我们的生活ChatGPT、OpenAI的复杂NLP范式和物联网提供了有趣的可能性，如本节所述。 ChatGPT与物联网小工具的结合为更复杂和更复杂的对话以及更轻松简单的交互铺平了道路，消除了对补充应用程序或手持设备的需求，并允许自然语言对话。智能家居、联网汽车和工厂机械只是物联网和ChatGPT的几个实例。6. 研究机会和未来之光虽然ChatGPT在提高科学发现方面有着令人难以置信的帮助，但重要的是要认识到并解决其实施所带来的研究挑战。 图 4显示了研究机会和可能的未来方向的总结。本节将探讨这些挑战，并展望ChatGPT在科学界的未来趋势[8，11，17，25，26，29，33，34，37，38，41，45-47 ]。在科学探究领域使用ChatGPT时经常出现的问题包括以下几个方面。6.1. 一致性和精度ChatGPT在创造类人文字方面表现出了令人印象深刻的能力，但它也被发现在极少数情况下会出错或提供不准确的数据。 保持对科学发现的信任取决于人工智能生成信息的精确性和一致性。6.2. 人工智能产生的不公平用于训练ChatGPT的大量文本可能具有固有的语法错误。人工智能模型可能会无意中传播这些偏见，这可能会影响未来的研究过程。6.3. 对AI的过度依赖ChatGPT等更复杂的AI模型可能会导致研究人员自主思考和解决问题的能力下降见图4。 研究机会和未来之光。S.S.吉尔河，巴西-地Kaur物联网和网络物理系统3（2023）2622696.4. 质量保证ChatGPT可以生成出色的语言，但它也可以提供质量差或不合适的回复持续的监督、学习和改进是保持ChatGPT产生优秀内容的必要条件。6.5. 数据中的偏差ChatGPT的结果可能会受到在其上训练医疗、执法和就业等领域的不利影响可能是由于使用偏见数据进行训练以建立预测。6.6. 概化ChatGPT通常不准确，并且难以推广到新数据，因为它通常是在非常大的数据集上训练的建立新的训练技术对于增强ChatGPT的通用性至关重要。6.7. 解释性ChatGPT模型很复杂，很难理解。这可能会使推断模型的决策过程和发现任何固有的错误变得困难。6.8. 电力使用由于它们包含的信息量，ChatGPT模型消耗了大量的计算能力，并可能对生态系统产生不利影响ChatGPT模型的电源效率还有很大的改进空间。6.9. 即时反馈虽然ChatGPT可以立即生成文本，但可能需要一段时间才能响应。许多用户将受益于更快、适应性更强的ChatGPT。6.10. 安全问题不容忍和虚假信息只是ChatGPT可能产生的破坏性内容的两个例子。制定保障措施以阻止创建此类内容至关重要。6.11. 数据保护问题用户的隐私和安全可能会受到威胁，因为ChatGPT可以访问他们的信息这么多用户数据的安全和道德应用需要制定适当的政策和法律。6.12. 语言和文化偏见ChatGPT可能对某些语言和文化组合有偏见，导致不合适或有偏见的回复。为了消除这些偏见，需要在文化和语言方面更具6.13. 模型解释ChatGPT和其他AI语言模型可能会提供难以解释和辩护的结果。 如果这些模型变得更容易解释，他们如何做出决定更容易理解，并且他们提供了关于他们如何运作的细节，那么信任可能会持续下去，消费者可以根据所产生的材料做出更好的判断。6.14. 根据特定领域ChatGPT具有广泛的技能和理解，但它可能缺乏某些任务所需的特定领域专业知识的全面性 为了充分实现其承诺，人工智能语言模型必须针对特定领域、部门和用例进行有效调整和微调。6.15. 语境化知识虽然ChatGPT可以产生既符合逻辑又有意识的上下文响应，但它可能会发现很难理解更大的图景或在持续的对话过程中保持一致提高模型在更长的内容块上理解和保留意义的能力是一个必须解决的持久性问题。6.16. 事实的正确性ChatGPT和其他AI语言模型可能会产生不可靠或不准确的内容。 特别是在那些精确事实至关重要的应用中，如头条新闻、学校教育或医疗，确保生成的材料实际有效并与提供的数据兼容是一个关键问题。通过解决这些问题和挑战，人工智能科学界将能够提高包括ChatGPT在内的语言模型的效率、准确性和实用性，从而在广泛的行业中开发出更加复杂和道德的人工智能驱动的应用程序7. 目前的趋势随着越来越多的用户使用ChatGPT，它正面临着新的挑战。学生们可以通过放弃传统的学校教育而选择ChatGPT的便利性来帮助推进人工智能，并增加其未来对客户的有用性教育技术领域也将感受到ChatGPT的影响。许多教育技术公司现在为学习者提供了一个提问的机会，并解决了他们的疑问，同时还通过ChatGPT为他们提供了主题的基础知识ChatGPT有一些问题，但在实践中会很有用因此，企业热衷于实施它以获得财务收益。在不久的将来，人工智能将能够确定哪些学生将从与哪些教师的合作中受益最大，这些教师不仅可以填补知识空白，还可以提供有意义的动机，指导和建议。焦虑、希望、担忧、惊讶和恐惧的复杂组合是我们社会对快速扩张的人工智能生态系统的反应的特征，这需要在开发新的人工智能应用时进行深思熟虑。7.1. 集成计算机视觉和机器人技术当ChatGPT与其他形式的人工智能（如计算机视觉和机器人技术）相结合时，它的潜力变得最大 智能和交互式AI系统将ChatGPT的语言技能与计算机视觉和机器人的感知和有形能力相结合，可以改变人类与技术互动的方式。想象一下，未来你可以用你的母语与家庭自动化系统进行讨论，以调整温度，照明和其他小工具，或者与机器人进行讨论，帮助你做家务或完成杂货店购物等任务。增强的自然语言创建和更流畅直观的用户体验是人工智能技术的两个成果，这将使ChatGPT在导航人类交互的细微差别方面更加专业。S.S.吉尔河，巴西-地Kaur物联网和网络物理系统3（2023）2622707.2. 与IoTChatGPT和物联网具有巨大的扩展和增长潜力，其潜在应用范围从医疗保健技术到城市规划，再到机器人和客户服务。此外，将ChatGPT和物联网结合在一起是一个令人印象深刻的组合，它正在改变人们使用小工具的方式，并有机会在未来几十年内显着改善我们的生活方式。7.3. 网络安全威胁黑 客 正 在 利 用 ChatGPT 主 题 的 陷 阱 在 Facebook 、 Instagram 和WhatsApp中传播恶意软件，因为全球人们对人工智能聊天机器人的需求不断上升1Meta，Facebook的母公司，发布了一项关于伪装成ChatGPT的恶意软件在其各种平台上扩散的研究。 该公司的安全研究人员发现了10种使用ChatGPT的恶意软件，自2023年3月以来一直在攻击客户的设备。7.4. 解决生成式AI的碳足迹通过调整模型的框架，倡导节能硬件和可再生能源的使用，温室气体排放可能会在整个生成人工智能的开发过程中减少[56]。此外，可以通过优化AI模型的功能来减少无效操作的数量最后，我们通过探索在可持续性和网络安全方面进一步研究和开发的许多前景来推测ChatGPT的未来其中包括提高其对物联网等其他技术的适用性，改善人类与人工智能的对话，以及缩小技术进步之间的差距。8. 道德恐慌：伦理学在使用ChatGPT等人工智能语言模型时，计算机科学中的伦理学是一个多维度的领域，它考察了其创建，分发和使用所引起的道德和伦理问题。 以维护人类价值观和改善人民和社区生活的方法开发和实施这些技术至关重要。一个重要的伦理问题是这些技术如何通过能源使用、电子垃圾和碳排放等方式影响我们的星球。计算的环境影响可以