ChatGPT，是美國OPEN AI研發(fā)的通用AI。自2022年11月30日發(fā)布發(fā)布以來，熱度飆升火爆出圈，多個行業(yè)的從業(yè)人員應(yīng)用后都驚呼失業(yè)之期將至。

仿真從業(yè)者真的會面臨被通用AI取代的風(fēng)險嗎？我們“一試便知”

本文以高科技行業(yè)的連接器結(jié)構(gòu)仿真為例，

實測ChatGPT的仿真認(rèn)知水平。

先介紹ChatGPT的界面：

回答很全面而專業(yè)，跟以往的所謂智能聊天軟件確實不一樣。

回答合理，連接器種類很多，難以一一列出，各行業(yè)和廠家也有各自的偏重。

鑒于前面的回答還能接受，我們直接上難度，拋給了ChatGPT一個難題：

非常遺憾，ChatGPT未能直接生成一篇完整文章。

在它給出的回答里，連接器仿真應(yīng)用中，“磨損損耗仿真”、“振動分析”都是重要應(yīng)用方向。而“應(yīng)力分析”和“動態(tài)仿真”條目的描述內(nèi)容正確，但用詞和分類不當(dāng)。

以下為常見分析類型及示例：

連接器使用過程中，反復(fù)插拔會導(dǎo)致端子磨損，進(jìn)而出現(xiàn)電氣性能不良、松脫等問題。所以磨損損耗仿真報告是連接器開發(fā)設(shè)計過程的重要輸入。

我們對ChatGPT的“考驗”逐步專業(yè)化。

哦吼，這個問題沒有難住它，ChatGPT回答得很全面。

正確，并且強(qiáng)調(diào)了材料參數(shù)準(zhǔn)確性對結(jié)果的影響。

乘勝追擊，我們進(jìn)一步詢問了ChatGPT具體應(yīng)用場景下的單元類型問題。

終于觸及了ChatGPT的盲區(qū)，只是較籠統(tǒng)的說明了適用單元的方法，但沒能給出具體適用的單元類型及名稱，并且ChatGPT翻譯用詞略不專業(yè)，這里的分層單元應(yīng)該是指多層實體單元。
那么，我們再問一個單元類型的問題確認(rèn)ChatGPT的盲區(qū)。

Chat的答案正確但不完整。
例如缺失了深受用戶歡迎的、計算效率和準(zhǔn)確性都較高的C3D8R。
事實上，用戶在建立了基礎(chǔ)仿真能力之后，通常需要進(jìn)一步對連接器端子進(jìn)行優(yōu)化仿真。

Nice~滿分回答。

ChatGPT對Tosca和Isight的功能認(rèn)知正確。

例如以下案例，只從力學(xué)角度考慮降低端子結(jié)構(gòu)的塑性變形量，可使用Tosca進(jìn)行形狀優(yōu)化，也可以使用Isight進(jìn)行尺寸參數(shù)化優(yōu)化。

綜上所述，在和ChatGPT“切磋”的過程中，我們可以得出結(jié)論：ChatGPT對連接器力學(xué)仿真分析中的應(yīng)用有較充分的了解，但在具體仿真技術(shù)細(xì)節(jié)方面還不夠深入。

當(dāng)然，以上問答僅基于這一時間點的ChatGPT能力。

事實上，在測試過程中，我們發(fā)現(xiàn)ChatGPT每個問題都會收集對話者的意見“同意”或“不同意”，即人類在使用ChatGPT時也在對其提供監(jiān)督訓(xùn)練。細(xì)分專業(yè)領(lǐng)域類的反饋信息，尤其是否定反饋，會被算法作為強(qiáng)監(jiān)督數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)，以優(yōu)化ChatGPT在此領(lǐng)域的能力。一段時間后，同樣的問題就可能給出不同的答案。

回到最開始的問題，對于AI帶來的“失業(yè)危機(jī)”，在僅此一次的短短測試中，我們并不能得出準(zhǔn)確的答案，但AI的信息獲取和整合能力日益迅猛是不容否認(rèn)的趨勢。

各位仿真工程師們，在圍觀這次“測試”之后，你們覺得：如果ChatGPT成為你的同事，你覺得它適合怎樣職級的崗位？以及，它多久之后能趕上或超越你呢？

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本文轉(zhuǎn)載自：達(dá)索系統(tǒng)