人工智能（AI）这词语是由MIT的John McCarthy和卡内基梅隆大学的Marvin Minsky在1956年夏季在达特茅斯学院举行的会议提出的：
“构建一种计算机程序从事目前只有人类才能够令人满意地执行的任务，因为它们需要高级心理过程，例如感知学习、记忆，组织和批判性推理“。
早期阶段里，尽管理论上的前景很吸引人，吸引了很多人和研究，但是由于缺乏数据和算力，最初的应用是几乎都是模式识别和参数优化这种简单应用。
计算机的算力一直在稳步提升的同时，移动(手机)互联网的普及在2010后产生了大量的用户数据，这是人工智能发展的一个重要条件。再加以云端计算让训练和移动应用可以在不同的终端完成，让人工智能可以获得很好的应用。
拿ChatGPT来说，它的超大规模，海量训练与巨大的数据就需要仰仗微软Azure强大的计算平台。所以有传闻微软会和OpenAI联合用ChatGPT起来对付谷歌，包括强化搜索引擎Bing和把ChatGPT集成到office系统里，包括邮件和报告写作。
但是简单地说ChatGPT是通过利用现有文本来学习创造的类似的语言，本质上是一种模仿和关联，是一种对巨大的语言数据库的开发和利用。
很多人一开始都用ChatGPT去模仿一些陈词滥调，比如一些八股文一般的发言（比如年终评价和政府发言人等），也有人用它模仿考试内容或者作业类的文章写作，他也可以编出一些已经有模板的程序。但最重要的是和我们的自然语言联系起来，利用已有的程序。
比如我们在电子表格中需要对一组数据做出处理，过去的办法是我们用公式或者程序实现。现在有了ChatGPT 加持，就可以只需要我们的自然语言就可以完成。这样我们就避免了我们记忆不必要的公式或指令。
人工智能也可以被用来分析我们已有的语言风格，帮助我们更好地分析现有地语言风格。对ChatGPT不能盲目崇拜，如临大敌，也不能嗤之以鼻，更好的办法是合理地使用之。
OpenAI的CEO说的：
ChatGPT就像是思维的电子自行车。
言外之意，尽管现在依然初级，假以时日，提高后的版本会很厉害。
但是我们要知道，ChatGPT是窄功能的智能（ANI），就是只可以完成狭隘的功能，无法完成牵扯多种技能的工作。而事实上我们目前职场上即使是简单工作，比如说普通的技工都需要多种技能。
所以ChatGPT是很难对大部分现有工作形成挑战的。只不过ChatGPT威胁的是我们看重的语言能力和沟通的单项能力。如果有其它方面的知识，不用多久人工智能就可以和人在一般情况进行比较流畅的对话。但它不具备广泛的知识，也就是说它是一个偏科的机器人。
偏科到什么程度呢？如果你问它，一辆车从A到B需要2小时，五辆车从A到B需要多久。它会回答10小时。这个语言词汇智商达到147的庞然大物，数学和其他学科的变通能力是很差的。
