作为一位AI语言模型，ChatGPT可以理解和产生语言，但它其实不能看到或感知到视觉上的内容。因此，教ChatGPT如何辨认和回复图片成了一个热门的话题，这对AI语言模型在人机交互和文娱领域的利用具有重要意义。

我们需要为ChatGPT提供一些图片数据。我们可以选择一些常见的、具有代表性的示例图片，比如飞机、花、动物等等。这些图片需要被转化成数字情势，并存储在ChatGPT的数据库中。我们可使用一些经过训练的模型，比如图象分类模型，来自动辨认和转换这些图片。

我们需要在ChatGPT的编程中添加处理图片的代码。与文本相比，图片需要更加复杂的处理，首先需要进行一系列的预处理，比如图象分割、特点提取等等。然后，我们需要将这些处理后的特点与ChatGPT的词向量空间进行对应，建立图片与文本之间的联系。我们可以将这些结构化数据输入到ChatGPT的编程中，使其能够辨认和理解图片，进而回复对应的文本信息。

我们需要对ChatGPT进行反向训练，使其能够逐步自我调剂和完善。我们可以通过让ChatGPT视察更多的图片，并根据这些图片回复相应的语言信息来实现反向训练。这个进程需要我们不断地纠正ChatGPT的回复，比如更正其毛病的回答或重新给其提供更加准确的数据。通过这样的方式，ChatGPT可以逐步学会如何辨认和回复图片，提高其在人机交互和文娱领域的利用效果。

教ChatGPT发图片是一个具有挑战性但重要的问题。通过为ChatGPT提供图片数据、编写特定的代码和反向训练等手段，我们可以帮助ChatGPT提高在视觉与语言交互的利用场景中的效果。未来，这类技术利用可以被广泛利用在聊天机器人、语音助手等多种人机交互装备中，为用户带来更好的交互体验。