本文节选自本人博客：https://www.blog.zeeland.cn/archives/chatgpt-asoihgoihrx

Introduction

ChatGPT大火，在这一段时间并没有觉得ChatGPT特别厉害，最多就是一个基于生成式对话的NLP模型罢了，直到我看到了AI扮演Linux虚拟机，能管理文件&编程&开浏览器，还能跟自己「套娃」聊天 | ChatGPT新玩法，于是好奇的我打算去讨教一下ChatGPT，于是就有了以下的场面。

我和ChatGPT的对话

Q: 现在你需要给出一个详细基于CNN和Pytorch预测mnist的过程和解释，并附上一个example

ChatGPT:
让我们来讲解一下如何使用CNN和PyTorch来预测MNIST数据集。

首先，MNIST数据集是一个手写数字识别数据集，包含60000张训练图片和10000张测试图片。每张图片都是28x28像素的灰度图片，并且包含0到9的数字。

首先，我们需要安装PyTorch。要安装PyTorch，请执行以下操作：

1. 安装Anaconda（如果您还没有安装）。
2. 打开终端/命令提示符，并使用以下命令安装PyTorch：

conda install pytorch torchvision -c pytorch

安装完成后，我们可以开始编写代码。首先，我们需要导入一些必要的库，如下所示：

import torch
import torchvision
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim

然后，我们需要准备MNIST数据集。为此，我们可以使用PyTorch的 torchvision 库来下载和加载MNIST数据集，如下所示：

train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)
test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)

接下来，我们需要将数据集分成两部分，一部分用于训练，另一部分用于验证。为此，我们可以使用PyTorch中的 DataLoader 函数，

Q: 继续

ChatGPT:
好的，接下来我们需要使用PyTorch的DataLoader函数来将数据集分成训练集和验证集，如下所示：

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

现在，我们需要定义一个网络模型来进行图像分类。为此，我们可以定义一个继承自nn.Module的类，并定义其中的前向传播函数，如下所示：

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=16, kernel_size=5, stride=1, padding=2)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=5, stride=1, padding=2)
        self.fc1 = nn.Linear(32 * 7 * 7, 10)
    
    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc1(x)
        return x

这里我们定义了一个包含两个卷积层和两个池化层的网络，并使用一个全连接层将最后的特征映射到输出类别。

接下来，我们需要定义一个损失函数来计算预测和真实值之间的差距。在这里，我们使用交叉熵损失函数，如下所示：

Q: 继续

ChatGPT:
好的，接下来我们定义交叉熵损失函数，如下所示：

criterion = nn.CrossEntropyLoss()

接下来，我们需要定义一个优化器来更新网络参数。在这里，我们使用随机梯度下降（SGD）优化器，并指定学习率为0.01，如下所示：

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

现在我们已经准备好训练网络了。为此，我们需要迭代训练数据集中的每一个批次，并在每个批次上运行以下步骤：

1. 将数据输入网络，并使用前向传播函数计算预测值。
2. 计算损失函数的值。
3. 计算损失函数的梯度。
4. 使用优化器更新网络参数。

下面是完整的训练过程：

# 训练网络
for epoch in range(5):
    for batch_idx, (data, targets) in enumerate(train_loader):
        # 计算预测值
        outputs = model(data)
        # 计算损失函数
        loss = criterion(outputs, targets)
        # 梯度清零
        optimizer.zero_grad()
        # 反向传播
        loss.backward()
        # 更新参数
        optimizer.step()

最后，我们可以使用测试数据集来评估网络的性能。为此，我们可以迭代测试数据集中的每一个批次。

Q： 继续

ChatGPT:
好的，接下来我们使用测试数据集来评估网络的性能。为此，我们可以迭代测试数据集中的每一个批次，并在每个批次上运行以下步骤：

1. 将数据输入网络，并使用前向传播函数计算预测值。
2. 计算损失函数的值。
3. 计算精度。

下面是完整的评估过程：

# 评估网络
model.eval()
with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for data, targets in test_loader:
        outputs = model(data)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += targets.size(0)
        correct += (predicted == targets).sum().item()
    print('精度：{}%'.format(100 * correct / total))

这就是使用CNN和PyTorch预测MNIST数据集的一个完整示例。希望这对你有所帮助。

Summary

事实上我被震惊到了，从上文的对话可以看到，我唯一做的事情就是“继续”，所有的工作都是ChatGPT做完的，从ChatGPT介绍了数据预处理、CNN构建、训练到预测的一整套方法论，从一定程度上说，他就是一个知识渊博的人，所以是否可以将它作为一个搜索引擎+老师的复合体，使用ChatGPT进行学习呢？

我曾经一直很关注人工智能的伦理问题，包括如果人工智能拥有类人的智慧，它是否可以被定义为人等问题，我想未来几年人工智能的伦理问题会越来越凸显，事实上，我们可以看到，基本每年机器学习领域都会有一些让人意向不到的扩展面技术出来，这些技术和运用不仅在某些程度上会取代一部分人类的工作，更会催生出一些新的领域和行业，从一个方面说，这或许是创新驱动发展的一种体现？从另外一个方面来说，当前人类社会的价值观是否能够跟上这样高速发展地科技水平呢？

在未来，人工智能的伦理问题及其带来的矛盾会逐渐凸显，一方面，这是一个很好的发展机遇，另一方面，人类更需要好好地审视一下人类社会发展的意义，审视一下哲学三问，以及我们需要构建一个怎样的科技树？