每个人都在谈论 ChatGPT 及其对各个领域的影响.. 它会对 GIS 做出任何改变吗
筛选了几条比较有意思的
我已经将它用于以下用途。至今印象深刻
- 为 geopandas 和 PyQGIS 创建了几个简短的脚本。这通常效果很好，但我认为您至少需要了解 python 的基础知识才能使其正常工作。我必须手动调整脚本才能让它们工作。
- 检测报告中的所有首字母缩略词（通常手动操作有点麻烦）
- 写一篇1000字的文章
- 为 Google Earth Engine 编写一些 javascript。
它非常擅长编写 Python 脚本，因此也许它会使 GIS 的自动化变得更加容易。仍然需要人性化来确保数据/代码准确且有意义。至于设计“漂亮”的地图和其他制图原则，也许未来另一个人工智能可以做到。
我要求它编写一个 ArcGIS for Python API 脚本，以将点要素层与多边形要素层相交，并在新的要素层中报告结果。
是的，编写 python 脚本绝对有帮助。但是，您需要精通 python 才能使代码正常工作。当脚本的骨架/大纲运行时，它会加快简单任务的速度。我能够在大约 10 分钟内整理出一个花了我 2 小时的脚本。从整合脚本中获得的知识确实有助于决定采用哪个建议以及需要进行哪些小的调整。
人工智能正在进入大多数专业领域，并不是说它会在一夜之间抢走工作，而是像每一项创新一样，它将个人的生产力提高到一个人可以承担多人的工作。不难想象一个平台可以搜索数据集，将它们放在地图上并执行一些基本分析。它可能会将 GIS 技术人员的工作从执行无聊的平凡任务转变为审查和质量控制。例如 ROW 调用 metes 和 bounds，AI 可以比任何人更快地读取和转录它们。但正如其他人所说，它非常擅长脚本自动化和其他可重复的任务。您可以看到它还可以如何帮助分析师甚至不需要为项目构建自动化，他们只需要检查结果并确保它没有出错。人工智能将降低许多领域的技术知识门槛，但与此同时，它需要专家了解预期结果是什么以及如何实现这些预期结果。对于一个人来说，了解构建项目的正确顺序比知道这些工具的确切名称和位置更为重要。
FME 有两个 GPT 转换器，一个用于图像，一个用于文本提示。文字还是蛮有用的。我们使用它来输入用户提交的地址并让 GPT 以相同的格式输出它们并填写任何缺失的信息（邮政编码、城市等）。它的准确率约为 98%，比运行多个字符串替换器和正则表达式试图将数据转化为可用的东西要好得多。
IMO，在这个级别上，它可能有助于加快启动新脚本的速度，但它会在更复杂的脚本上出错或完全错过。通常，我会谷歌如何做某事，如果找不到好的例子，可能会看看 API，将其放入 jupyter notebook 作为参考，然后在其他脚本中使用它。对于我从未做过的新事物，这可以在某种程度上取代该过程。只需提出您的需求，看看它会吐出什么，然后进行完善。就我个人而言，我觉得这是我们在拥有可以研究 API 的机器人并成为提供其他方式难以找到的示例的好方法之前将经历的一个短暂阶段。如果这些东西开始从头到尾编写代码，他们将不得不善于向人类询问有关输入和输出的问题，以确保它正在做人类需要的事情。到那时，编程将成为一门失落的学科，大概在 2045 年左右。
不要忘记 ChatGPT 被设计为聊天机器人，而不是 AI。提供有用或正确的建议不是它的主要功能。在目前的状态下，ChatGPT 和类似的神经网络只是略有帮助，并不是主要威胁。它可以帮助编写报告、构建代码（有时甚至编写自己的代码），有时还可以帮助您导航界面。我不是神经网络研究人员（不幸的是，这个领域很吸引人）但很明显，这种技术很可能会带来重大破坏。神经网络可以编写连贯的代码——目前让这些代码正常工作通常需要像从头开始编写一样多的调试工作，但未来的迭代不会有这个问题。如果神经网络可以使用 GDAL/OGR 和其他空间包，则非空间专业人员可以执行各种中低分析任务。这将使内部 GIS 团队完成大量工作（我已经看到 GIS 从工作中的专业技能转变为所有工程师都希望使用的通用工具）。底层总是会有很多工作：输入、收集和清理数据以及设计更高效或新颖的 GIS 工具的顶端，但许多中层工作将由普通员工承担使用神经网络而不是依赖专门的分析人员。我不知道这一切来得有多快——但它来了，最好做好准备。
短期，不。长期来看，谁知道呢……也许吧。我认为学习如何在 ChatGPT（和其他 AI 工具）上提问最终将成为必备技能。类似于谷歌搜索。大多数工作都希望您能够使用 Google 高效地搜索答案。最终，如果谷歌不直接实施，我们将有望使用像 ChatGPT 这样的人工智能工具来做同样的事情。
我会说它非常擅长 Python。最近让 ChatGPT 生成一个脚本，该脚本将为我的 ArcGIS 门户中的所有用户提取电子邮件，提供用户名的 csv。我在谷歌上问了同样的问题，不得不深入研究各种搜索结果以找到我可以实施的解决方案。
ChatGPT 为我提供了样板代码，我可以将我的 Portal URL 插入其中，而 Google 的结果将我指向 esri 文档和 gis 堆栈交换线程以进行筛选。
