GPT 的出现不是偶然的，是必然的!
谈起 ChatGPT 不得不提起 GPT，ChatGPT 是基于GPT 模型开发的一种AI交互智能机器人产品，可完成文案编写、代码编写和信息获取等任务。GPT是生成式预训练模型，主要基于 Transformer，目前的最新版本GPT 4.0是多模态大模型的主要代表。GPT由OpenAI实验室于2018 年提出，它是一种基于 Transformer 架构的预训练模型，通过海量文本、图像、音频和视频等训练，实现多模态融合、知识推理和发现。
GPT 的出现是必然的，并非偶然，主要原因有以下几个方面:
1.硬件的快速发展，特别是 GPU、TPU 等处理器加速了大模型的训练;
2云计算和大数据技术的发展，云原生和大数据技术为大模型落地提供了基础;
3海量结构化和非结构化多模态数据源源不断地产生;
4.深度学习、知识图谱和强化学习等 AI 技术的发展，为大模型实现提供了核心驱动力;
5应用场景和需求为 GPT 落地提供了土壤。这些因素促进了大模型 GPT 的产生
GPT 技术威胁论存在吗?
的确存在。有矛就有盾。那么，人类应该怎么解决这些问题?译者认为“打败魔法的永远是魔法”，需要从 AI 道德和法律层面来约束使用新技术的主体，同时要研发更好的技术来遏制 AI存在的漏洞和风险。
本书基于 GitHub 的 Copilot 或 OpenAI的 ChatGPT，采用交互方式，实现人与AI之间的对战和博弈，并对 AI的回答做了深入分析。这里，译者想提醒读者，对战和博弈不是人与 AI 的对抗，更多的是两者的思想交流，Copilot或ChatGPT作为一种编程工具，来辅助人类完成更复杂的任务和计算，最终与AI达成“和解”
人机共生
AI 技术可能会代替人类的一些工作，甚至做的比人类要好，这是不可否认的客观事实，毕竟大模型背后是从人类已有的知识库中挖掘和分析出的结果，知识储备量远超普通人。但并不意味着人类就只能“躺平”无能为力了;相反，我们要在利用好 AI的基础上，对生活、学习和工作中遇到的问题进行深度思考，形成自己的认知。此外，译者建议放下 AI 助手，多出去走走，多感受大自然的美好，给自己放个假，这才是治愈精神内耗的良药。
本书主要内容
《Copilot和ChatGPT编程体验：挑战24个正则表达式难题》呈现了两方竞争的格局。一方是专业程序员David Q. Mertz，是网络上最受欢迎的正则表达式教程的作者。另一方则是强大的AI编程工具OpenAI ChatGPT和GitHub Copilot。
比赛规则如下：David编写了24个正则表达式难题，并展示如何解决每个难题。David解题后，会让AI工具重解一遍。AI工具给出的结果令David大为惊叹。哪方的结果更正确？哪方编写的代码更简洁优雅？哪方更机智地利用了鲜为人知的正则表达式库特性？
阅读本书，你将找到答案。
《Copilot和ChatGPT编程体验：挑战24个正则表达式难题》还列出AI最佳实践，展示如何通过智能提示语获得更好的结果。最终，无论你是否使用AI，都将能熟练解决自己的正则表达式难题。
名人推荐
AI编程工具已经问世，正在改变编程的现在和未来。如果你懂正则表达式，就拿起本书，了解有关AI 编程工具的全部内容。如果你不懂正则表达式，那么，无论如何，学会它，感受一下AI 编程工具的效用。
——Daniel Zingaro博士，就职于多伦多大学，Algorithmic Thinking一书的作者
作为“增强智能”的坚定拥护者，我热情拥抱ChatGPT和Copilot等工具。本书通过24个难题，展示了人与AI之间的对战和博弈，让我清楚地了解到人类和机器的优缺点。我将本书强烈推荐给希望将AI用于业务的人士，以利用AI优势并做好消除潜在风险的准备。
——Koo Ping Shung，数据科学家
本书评价
有趣且富有洞察力。
——Robert Vanderwall
本书风格新颖，反映了一些正则表达式难题的严肃性和难度。本书非常有趣的一个方面是列出了AI生成的代码。作者研究了一些工具，探索了它们的优缺点，并就如何最合理地提出问题/写出查询以获得最佳解决方案给出一些非常实用的建议。有几个例子难度很大，我甚至质疑试图用正则表达式解决这些问题的人的理智程度。但反过来说，如果你能解决高难度的问题，将证明你的工具锋利无比。
虽然AI工具非常有用，但你不能只是复制和粘贴AI的解决方案。需要对AI解决方案加以调整，尤其要对边缘情形进行测试。对于那些经常使用正则表达式的人来说，本书将帮助他们加深理解程度。
深思熟虑，妙趣横生！
—— J. T.
讨论了最新AI版本如何使用大型语言模型数据库来处理模式匹配难题。这不是一本参考书、教程，甚至不是一本关于正则表达式或AI模型的教学指南；相反，本书对AI的现状进行了发人深省的探讨。
关于正则表达式和深度学习语言模型的入门书籍似乎无穷无尽，但大多数枯燥乏味。本书为那些想要进一步了解AI编程助理现状的程序员而作，但任何有兴趣了解计算机如何“思考”的人都会喜欢本书。在解决本书中的难题期间，读者不仅会加深对内容的理解，还会提高自己的思考能力。
对正则表达式的有趣探索。
—— Bob Quintus
这是一本有趣的书。附录中有一个正则表达式教程。正则表达式使用起来相当深奥和复杂，但对于涉及模式匹配的任务来说，它是程序员工具箱中一个方便的工具。
本书的一个目标是用正则表达式解决难题。介绍一个难题后，作者会提出解决方案，然后分享所使用的AI助手的解决方案。我过去用过模式匹配，但绝非专家；我觉得本书靠前的题较易理解和解决，而后面的题越来越难，令我感到惊讶。我对正则表达式(如查找)中包含的一些功能感到惊讶，也更加欣赏正则表达式的有效性。
本书的另一个明确目标是对比AI与人类对难题的反应。作者使用了GitHub Copilot和ChatGPT。这很有趣，因为今天有很多关于AI助手的新闻，我一直很好奇它们是如何与人类匹配的。根据作者的经验，AI助手似乎可很好地处理更琐碎的编程任务。总的来说，AI助手在用正则表达式解决难题方面不如David；但也有例外，AI的递归解决方案非常优雅，超过了David。我认为，从这些例子中总结的教训是，你需要对AI解决方案持怀疑态度，并确保自己理解正在解决的问题，并充分测试解决方案，以最大限度地减少意外和错误行为。
介绍如何处理正则表达式难题。
—— Elias Rangel
本书是正则表达式编程和AI 辅助编程的入门书籍。如果这是你第一次使用正则表达式，可参阅附录。这些难题十分有趣，你从中学到的技巧对解决其他类型的问题很有用。
阅读本书，分析AI处理正则表达式难题的能力，可让我们客观看待LLM编程助手解决此类问题的局限性。我使用了ChatGPT，得到与本书所列类似的结果，ChatGPT答案基本上都存在错误。
提供使用正则表达式和AI编程助手解决实际问题的知识。
—— Sush
本书不同于大多数正则表达式书籍，可谓是翘楚。为正则表达式提供了实用的用例，也突出了AI编程助理的潜力。刚接触正则表达式的开发人员可能发现跟上学习进度很有挑战性。总的来说，我认为本书对于那些对AI辅助编程感兴趣的人来说是一笔宝贵财富。
出类拔萃的书籍。
—— AES
我刚读完本书，我认为这是任何想要磨炼正则表达式技能和了解AI编程助理现状的人的绝佳资源。本书编排合理，有大量的示例和练习来帮助强化概念。书中的难题即有趣又富有挑战性，为测试你的知识和技能提供了一个绝佳机会。AI编程助理是作者详细介绍的另一个有趣的话题，很好地解释了操作方式以及如何提高编程效率。
我特别喜欢本书的一点是它关注正则表达式在现实世界中的应用。示例和案例研究都是相关的和实用的，给我留下了很多可应用于我自己的编程项目的见解。总之，强烈建议你阅读本书。这是一本引人入胜、内容丰富的读物，对新程序员和经验丰富的程序员都有好处。
以有趣的方式将两个不同的主题结合起来。
—— Mark E. Elston
首先，这是一本关于正则表达式的优秀书籍。其次，思考过程十分有趣，有助于使用ChatGPT或Copilot等工具编写良好的查询。我对这些工具几乎没有经验，David尝试提出问题来显示结果，此后又修改问题以获得更好的结果。洞察力在使用这些工具时是非常宝贵的。
优秀读物。
—— John Bannister
在学习本书之前，我对正则表达式略知一二。附录是一个非常有用的补充。我从书中获得的知识远超预期，David对AI编程的缺点、陷阱和优点的解释真的很棒。
强烈推荐。
关于正则表达式的好书。
—— Tamvakis
作为一名数据科学家，我花了很多时间学习和使用正则表达式。本书是关于这个主题的极佳资源，在我的书桌上赢得了一席之地。
