人工智能（Artificial intelligence）已成为目前最前沿流行的话题之一，人工智能就在我们身边：自动驾驶的汽车；电子邮件分类，一旦您收到电子邮件，Gmail 就会自动将其分类到不同的盒子中并进行欺诈检测；一旦进行银行交易，系统就会运行欺诈检测算法。
什么是AI？
我们希望计算机能像人类一样通过视觉感知，观看图片并识别其中的不同物体甚至生物的情感；通过语音识别，能像人类一样分析相关的语言语境。即简单来说，人工智能的目标是创造能够模拟人类智能的机器。
AI 通常可以分为两类：弱人工智能（Narrow/Weak AI）和强人工智能（General AI）。这两种类型的人工智能在发展和应用中具有不同的特点和应用范围。弱人工智能在当前技术水平下已经得到广泛应用，而强人工智能仍然是研究和探索的方向之一，尚未完全实现。
弱人工智能是针对特定任务或领域开发的人工智能系统，其能力有限，只能执行特定的任务。这些任务可能包括语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统等。弱人工智能在特定领域表现出色，但在其他领域则可能表现较差或无法执行任务。例如自动驾驶的汽车只关注于驾驶，但不能分类邮件。
强人工智能是指具有与人类智能相当或超越人类智能水平的人工智能系统。这种人工智能具有广泛的认知能力，可以在各种任务和领域中执行任务，具有学习、推理、创造和自我改进的能力。强人工智能目前仍然是科幻作品中的概念，尚未在现实世界中实现。
生成式人工智能
生成式人工智能是人工智能的一个子集，指的是使用人工智能来创建新内容，如文本、图像、音频和视频。要使用生成式人工智能，需要向系统提供提示，系统会根据给出的内容生成响应。提示是提供给用户或系统以启动或指导流程的一条信息。它可以是问题、陈述或指令集。系统接受提示并使用它生成输出，例如文本、图像、音频或视频。
目前比较有名的生成式人工智能产品包括：
文本生成： GPT-3（OpenAI）、LaMDA（Google）、WuDao 2.0（百度）、Jurassic-1 Jumbo（AI21 Labs）等。
图片生成： DALL-E 2（OpenAI）、Imagen（Google）、VQGAN + CLIP（Google AI / OpenAI）、Disco Diffusion（Stability AI）等。
音乐生成： MuseNet（Google）、Amper（OpenAI）、Mubert（Soundraw）、SoundHound AI等。
视频生成： Imagen Video（Google AI）、VQGAN + CLIP Video（Google AI / OpenAI）、Disco Diffusion Video（Stability AI）等。
代码生成： GitHub Copilot（Microsoft）、DeepCode（IntelliSense）、TabNine（AI21 Labs）、CodeFormer（Google AI）等。
这些产品都具有各自的优势和特点，可以满足不同用户的不同需求。
生成测试数据
作为一个测试人员，OpenAI能否运用到测试工作中呢？除了可以帮忙生成测试用例外，还可以考虑让生成式人工智能帮忙生成一些测试数据。
比如数据库相关测试，可以询问GPT：我想在关系表中存储有关课程、学生、注册和评论的信息，你能帮我设计一个关系表结构吗？
有相关关系表结构后，可以询问GPT：可以生成DDL和测试数据吗？
生成学习步骤清单
每次想要学习一些新的内容时，可能不知道从何学起，这个时候也可以询问GPT，让它给予一些建议：我怎样才能学习Docker？给我一份包含 10 个分步练习的清单。
ChatGPT：
当学习Docker时，最好的方法之一是通过实际的分步练习来掌握它。以下是一个包含10个分步练习的清单，可以帮助你逐步学习和掌握Docker：安装Docker：下载并安装适用于你操作系统的Docker。你可以在Docker官方网站上找到安装指南和文档。
运行第一个容器：使用 docker run 命令在Docker中运行一个简单的容器，例如一个NGINX Web服务器容器。检查NGINX是否成功运行，并通过浏览器访问NGINX的欢迎页面。
构建自定义镜像：创建一个简单的Dockerfile，用于构建一个自定义的镜像。例如，可以创建一个包含Hello World应用程序的镜像。使用 docker build 命令构建你的镜像。
管理镜像和容器：使用 docker images 命令查看本地镜像列表，使用 docker ps 命令查看正在运行的容器列表。使用 docker stop 和 docker rm 命令停止和删除容器。
使用Docker Compose：创建一个简单的Docker Compose文件，定义一个包含多个服务的应用程序。例如，一个包含Web服务器和数据库服务器的应用程序。使用 docker-compose up 命令启动应用程序，并检查各个服务是否正常运行。
数据管理：学习如何在容器中管理数据。尝试使用Docker卷（volumes）来持久化容器中的数据，并确保数据不会丢失。
网络配置：学习如何配置Docker容器的网络。尝试将容器连接到不同的网络，并测试容器之间的通信。
多阶段构建：使用多阶段构建功能来优化你的镜像。尝试减小镜像的大小并提高构建效率。
Docker Registry：学习如何使用Docker Registry存储和共享你的镜像。你可以使用Docker Hub或搭建私有的Registry。
实际应用场景：尝试在实际项目中应用Docker。将你的应用程序Docker化，并尝试在生产环境中部署和管理它。通过这些分步练习，你将逐渐掌握Docker的基本概念和技能，并能够应用它来简化软件开发和部署过程。
