本书专注于ChatGPT相关的AI发展历史、趋势及应用等。在书中，作者首先回顾了AI的历史发展和ChatGPT技术的发展历程，重点讲述影响人工智能的关键人物和核心技术。然后，作者分析了ChatGPT对社会各个领域的影响和技术的本质与价值，并探讨了其对具体职业的影响。为了方便读者拿来即用，本书按场景列出了绝大部分使用ChatGPT的场景和提示语模板，分领域介绍了产品和案例，读者不仅能快速尝试AI产品，也能从AI的成功创新中获得启发。最后，作者还探讨了AI和ChatGPT技术的未来发展趋势和产业前景，包括一些争议和风险分析。 本书适用于以下人群： 企业管理层和决策者，可以通过本书了解ChatGPT技术对不同领域的影响和应用，以便更好地利用AI技术优化业务流程、提高生产效率和提升营销效果等。 教育工作者和学生，可以通过本书了解AI技术的发展趋势和应用场景，从中获取灵感和启示，为未来的学习和职业规划做好准备。 对AI和ChatGPT技术感兴趣的读者，可以通过本书了解AI技术的基本原理和发展历程，以及ChatGPT技术的应用场景和未来发展趋势，从中获取更深入的认知。

第1章 ChatGPT发展简史
1.1 AI的概念和萌芽
1.1.1 什么是AI？
1.1.2 AI的分类
1.1.3 图灵测试
1.1.4 AI的萌芽
1.1.5 AI学科成立
1.2 符号主义流派的探索
1.2.1 符号主义的“推理期”（1956-1965年）
1.2.2 符号主义的低谷（1965-1970年）
1.2.3 符号主义的“知识期”（1970-1980年）
1.2.4 符号主义的“学习期”（1980-1990年）
1.3 连接主义流派的探索
1.3.1 人工神经元的探索（1943-1967年）
1.3.2 第二代神经网络（1982-1995年）
1.3.3 统计机器学习（1995-2012年）
1.4 预训练大模型时代
1.4.1 预训练大模型
1.4.2 2017年6月，6500万个参数的Transformer
1.4.3 2018年10月，3.36亿个参数的BERT
1.4.4 2019年10月，110亿个参数的T5
1.4.5 2021年1月，1.6万亿个参数的SwitchTransformer
1.4.6 2021年5月，1370亿个参数的LaMDA
1.4.7 2022年4月，5400亿个参数的PaLM
1.4.8 总结
1.5 ChatGPT简史
1.5.1 2015年12月，OpenAI创立
1.5.2 2018年6月，1.17亿个参数的GPT
1.5.3 2019年2月，15亿个参数的GPT
1.5.4 2019年3月，OpenAI重组
1.5.5 2020年5月，1750亿个参数的GPT
1.5.6 2021年1月，120亿个参数的DALL
1.5.7 2021年6月，120亿个参数的Codex
1.5.8 2022年3月，13亿个参数的InstructGPT
1.5.9 2022年11月，约20亿个参数的ChatGPT
1.6 ChatGPT生态系统
1.6.1 ChatGPT是AI时代的基础设施
1.6.2 微软加大投资发展自己的生态
1.6.3 开放ChatGPT API
1.6.4 多模态的GPT-4模型
1.6.5 ChatGPT推出插件功能
第2章 ChatGPT的本质及影响
第3章 ChatGPT使用指南
第4章 AI应用案例
第5章 ChatGPT发展前瞻
附录 AI小百科