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在当今快速发展的科技时代，人工智能技术正在逐渐渗透到各个行业中，为传统行业带来了前所未有的变革和机遇。可靠性工程师作为一个重要的技术职业，也不例外。近年来，人工智能技术在可靠性工程师领域的应用越来越广泛，ChatGPT作为其中的一员，正逐渐成为可靠性工程师的新助手和替代者。本文将介绍ChatGPT参加可靠性工程师考试的相关情况，并探讨人工智能对可靠性工程师工作的影响。
好吧，以上是chatGPT为本文编写的开头，还挺像回事的。正文开始：
最近ChatGPT已经火遍了各个领域。在可靠性领域，也有一些同行或者外行开始使用chatGPT等AI助手开展一些辅助性的工作，如计算系统的可靠度，辅助编写可靠性文档，提供可靠性建议咨询等。我也是试过几次，有的时候感觉不太靠谱，有的时候还挺像那么回事，ChatGPT在可靠性水平 如何？于是，便有了对chat GPT的可靠性水平进行测试的想法。
用什么测：
chatGPT已经通过了包括美国医师资格考试、司法考试、谷歌的程序员笔试等资格类考试，既然要测试它的可靠性水平，不如就让他考一下注册可靠性工程师考试的题目。
考虑到美国质量协会（ASQ）的注册可靠性工程师考试比较难，都是选择题，而且chatGPT的英文能力相对好一些，就准备让做一下ASQ的可靠性工程师考试样题。
（不了解美国质量协会注册可靠性工程师考试的朋友，请点击 要考个美国质量协会的注册可靠性工程师么，怎么考？听拿到证的人聊聊。）
想进一步了解ASQ注册可靠性工程师考试的，也可以看看这本书:
测试过程：
注册可靠性工程师考试样题一共是75道单项选择题，我们每5道题抽取一道，准备让chatGPT做15道题。
首先，我们让chatGPT-3.5参加考试，告诉它考试背景和题型。
然后，考试正式开始，均是英文选择题，第一题是哪些方法可以提高产品可靠性的，ChatGPT很快做出选择，并给出了具体的解释。
chatGPT很好的回答了问题，当然让他用中文作答也是可以的。
具体测试过程就不一一展示了，基本就是我出题， chatGPT给出答案和解释。
测试结果-chatGPT3.5:
比如，关于可靠性增长模型：
但chatGPT3.5在数理统计、运算上确实还不太行，错的4个题目中3个与运算相关。
如可靠性的单边置信度估计，根本就没使用卡方分布：
通过可用度计算MTTR时，计算得到26.32h，却不选26非要选择167，令人匪夷所思。
此外，还错了关于分布特征和浴盆曲线的题。
看着chatGPT3.5奇怪的错误，我觉得AI虽然懂点可靠性，但距离资深专业人士还有点差距，直到我又测试了chatGPT4。
测试结果-chatGPT4
对各种分布的特征和题目意图也更好的理解。
奇怪的是，这个并不难的关于浴盆曲线题，两代chatGPT都选不对，我怀疑是不是学习这个概念时，受到了错误的引导？
测试感受
历史文章：
要考个美国质量协会的注册可靠性工程师么，怎么考？听拿到证的人聊聊。
一张图厘清所有可靠性工程方法？差不多吧。
一张思维导图，找到“六性”所有国军标（可靠性、维修性、环境适应性、测试性、保障性、安全性）
