ChatGPT是尽人皆知的基于AI技术的自然语言处理工具，其创造的方法已被广泛利用于聊天机器人、智能客服、问答系统和媒体内容生成等领域。那末，ChatGPT到底从哪里来，它的研究又是如何进行的呢？

在聊天机器人的历史上，有几次重大的进展，ChatGPT就是其中之一。在ChatGPT之前，几近没有聊天机器人能够真正理解对话，也没有哪一个机器人能够实现联贯的聊天体验。ChatGPT的研究者们，就为了到达这个目标而进行了不懈努力。在这篇文章中，我们将一同探究ChatGPT的研发历程，并深入探讨神经网络生成对话的奥秘。

1. ChatGPT研究概述

对话生成的重要目标，就是要解决“图灵测试”中的问题：怎么让机器人能够顺畅的与人类进行语言交换。而在过去，聊天机器人通常只由一些静态的规则组成，进行对话。这些规则被程序员书写，并将其整合到一个API中。但是，这样的机器人没法打破其文本的限制，乃至没法避免堕入循环。

这个问题其实不是没有解决方案。研究者们尝试了在机器人中追加语言理解的能力，比如告知机器人如何理解句子中的成份（名词、动词等），并以此为基础提出相应的回答。这类方法叫做“有导向生成”，但这也存在着很大的缺点，比如难以处理语言模糊的问题。

2. ChatGPT的研发

为了解决这些问题，开发ChatGPT开始凭仗AI技术的进步，这个方法使用了深度学习神经网络（deep learning neural network）来完成对话。其中最显著的例子就是在绝大多数对话机器人中都广泛采取的机器学习第一代技术。

机器学习第一代技术失败的缘由在于它们并没有足够的数据，以样本的方式进行训练，也就是说他们不能正确地猜谜，或不能从毛病中取得足够的反馈。这就是为何深度学习技术展现优势的缘由，它可以利用大量的数据生成模型，然落后行训练，使机器人的对话变得更好。

3. 控制ChatGPT

ChatGPT的研究目前还没有停止，由于我们许多人依然希望机器人能够主动地控制对话，而不用完全依托用户的输入。研究者们正在测试一种名为“控制式生成”的新技术。

控制式生成，是生成对话的新方法之一，通过对预测区别的话题中的单词，可以生成用户更希望看到的对话。而目前这个方法的研究依然处于初期阶段。

4. 未来的ChatGPT研究

在未来几年中，ChatGPT还将面临着许多区别的挑战。其中一个挑战是如何进一步提高机器人的拟人性，使其可以在语言和情感方面更加自然。

同时，产生的问题也在不断增多。怎么解决ChatGPT机器人存在的道德问题，例如自由生成的信息和机器人对过滤用户语言的存在方法，都将是未来研究的重点之一。

本文已介绍了ChatGPT在聊天机器人领域的发展，和其研究进程中的挑战和成果。对寻求研究聊天机器人历史的人来讲，我们希望这篇文章为读者提供了一些深度的理解。