科技AIGC用处

关于什么是“智能”，涉及到诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等问题。人了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是人工智能。人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。我们如何才能制造出真正意义上的智能机器——这样的智能机器将不再只是对人类大脑的简单模仿。科技AIGC用处

    在沉淀累积阶段（1990s~2010s）AIGC逐渐从实验性转向实用性，2006年深度学习算法取得进展，同时GPU和CPU等算力设备日益精进，互联网快速发展，为各类人工智能算法提供了海量数据进行训练。2007年出版了首部由AIGC创作的小说《在路上》（ITheRoad），2012年微软展示了全自动同声传译系统，主要基于深度神经网络（DNN），自动将英文讲话内容通过语音识别等技术生成中文。在快速发展阶段（2010s~至今）2014年深度学习算法“生成式对抗网络”（GenerativeAdversarialNetwork,GAN）推出并迭代更新，助力AIGC新发展。2017年微软人工智能少年“小冰”推出世界首部由人工智能写作的诗集《阳光失了玻璃窗》，2018年NVIDIA(英伟达)发布StyleGAN模型可自动生成图片，2019年DeepMind发布DVD-GAN模型可生成连续视频。2021年OpenAI推出DALL-E并更新迭代版本DALL-E-2，主要用于文本、图像的交互生成内容。2023年AIGC入世元年而2023年更像是AIGC入世元年，AIGC相关的话题爆破式的出现在了朋友圈、微博、抖音等社交媒体，正式被大众所关注。 福建bilibiliAIGC优缺点从图灵影响深远的奠基性研究到机器人和新人工智能的飞跃。

    借助AIGC技术，根据输入的指令，自动生成符合要求的文章、项目文案、活动方案、新媒体运营策略以及短视频拍摄脚本等。自动图像生成:利用AIGC技术，可以实现自动图像生成，如风景、建筑和角色设计，提高创作效率。智能角色表现:使得虚拟角色能够拥有智能的行为表现，让游戏和虚拟现实体验更加生动逼真。自然语言处理:可以理解和处理自然语言，实现智能对话和语音识别。虚拟现实体验:结合计算机图形学技术，创造出身临其境的虚拟现实体验，如虚拟旅游、虚拟培训和心理医疗等方面。AIGC应用场景新闻报道：AIGC可以通过自然语言处理和机器学习技术，帮助新闻机构分析海量的新闻数据，提供实时的信息监测和事件预测能力。它还可以生成自动摘要、分类和标记新闻文章，辅助记者进行快速信息筛选和挖掘。新媒体运营：AIGC可以通过分析社交媒体数据和用户行为模式，帮助企业和机构优化其社交媒体运营策略。它可以识别热门话题和趋势，推荐合适的内容发布时间和方式，并提供数据驱动的决策支持。

    智能数字内容编辑：智能数字内容编辑通过对内容的理解以及属性控制，进而实现对内容的修改。如在计算机视觉领域，通过对视频内容的理解实现不同场景视频片段的剪辑。通过人体部位检测以及目标衣服的变形控制与截断处理，将目标衣服覆盖至人体部位，实现虚拟试衣。在语音信号处理领域，通过对音频信号分析，实现人声与背景声分离。以上三个例子均在理解数字内容的基础上对内容的编辑与控制。【应用】：视频场景剪辑、虚拟试衣、人声分离等。3、智能数字内容生成：智能数字内容生成通过从海量数据中学习抽象概念，并通过概念的组合生成全新的内容。如AI绘画，从海量绘画中学习作品不同笔法、内容、艺术风格，并基于学习内容重新生成特定风格的绘画。采用此方式，人工智能在文本创作、音乐创作和诗词创作中取得了不错表现。再比如，在跨模态领域，通过输入文本输出特定风格与属性的图像，不仅能够描述图像中主体的数量、形状、颜色等属性信息，而且能够描述主体的行为、动作以及主体之间的关系。 1955年末，NEWELL和SIMON做了一个名为"逻辑航行家"（LOGIC THEORIST）的程序.

    实现方法人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法，它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟，它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。遗传算法（GENERICALGORITHM，简称GA）和人工神经网络（ARTIFICIALNEURALNETWORK，简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，结尾为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。 从而控制环境温度.这项对反馈 回路的研究重要性在于：WIENER理论上指出所有的智能活动都是反馈机制的结果。三明什么是AIGC前景

另外DAVID MARR提出了机器视觉方 面的新理论，例如，如何通过一副图像的阴影，形状，颜色，等信息辨别图像.科技AIGC用处

    诸如我们熟知的聊天对话模型ChatGPT，基于。计算机视觉（CV）预训练大模型自然语言处理（NLP）预训练大模型多模态预训练大模型微软Florence（SwinTransformer）谷歌Bert/LaMDA/PaLMOpenAI的CLIP/DALL-EOpenAI的GPT-3/ChatGPT微软的GLIPStabilityAI的StableDiffusion（1）计算机视觉（CV）预训练大模型FlorenceFlorence是微软在2021年11月提出的视觉基础模型。Florence采用双塔Transformer结构。文本采用12层Transformer，视觉采用SwinTransformer。通过来自互联网的9亿图文对，采用UnifiedContrasiveLearning机制将图文映射到相同空间中。其可处理的下游任务包括：图文检索、图像分类、目标检测、视觉对答以及动作识别。（2）自然语言处理（NLP）预训练大模型LaMDALaMDA是谷歌在2021年发布的大规模自然语言对话模型。LaMDA的训练过程分为预训练与微调两步。在预训练阶段，谷歌从公共数据数据中收集了，feed给LaMDA，让其对自然语言有初步认识。到这一步通过输入prompt能够预测上下文，但是这种回答往往不够准确，需要二次调优。谷歌的做法是让模型根据提问输出多个回答，将这些回答输入到分类器中，输出回答结果的安全性Safety，敏感性Sensible。科技AIGC用处