一.AIGC是什么?AIGC(即ArtificialIntelligenceGeneratedContent),中文譯為人工智能生成內(nèi)容。簡單來說,就是以前本來需要人類用思考和創(chuàng)造力才能完成的工作,現(xiàn)在可以利用人工智能技術(shù)來替代我們完成。在狹義上,AIGC是指利用AI自動生成內(nèi)容的生產(chǎn)方式,比如自動寫作、自動設(shè)計等。在廣義上,AIGC是指像人類一樣具備生成創(chuàng)造能力的AI技術(shù),它可以基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)和生成算法模型,自主生成創(chuàng)造新的文本、圖像、音樂、視頻、3D交互內(nèi)容等各種形式的內(nèi)容和數(shù)據(jù)。二.AIGC發(fā)展歷史AIGC的發(fā)展歷程可以分成三個階段:早期萌芽階段(上世紀(jì)50年代至90年代中期),沉淀累積階段(上世紀(jì)90年代至本世紀(jì)10年代中期),快速發(fā)展階段(本世紀(jì)10年代中期至今)。在早期萌芽階段(1950s~1990s)由于技術(shù)限制,AIGC有限于小范圍實驗和應(yīng)用,例如1957年出現(xiàn)了首支電腦創(chuàng)作的音樂作品《依利亞克組曲(IlliacSuite)》。然而在80年代末至90年代中期,由于高成本和難以商業(yè)化,AIGC的資本投入有限,因此未能取得許多斐然進(jìn)展。作者:HOTAIGC鏈接:源:簡書著作權(quán)歸作者所有。商業(yè)轉(zhuǎn)載請聯(lián)系作者獲得授權(quán),非商業(yè)轉(zhuǎn)載請注明出處。 機器可以打敗人類偉大的棋手,類人機器人可以走路并且能和人類進(jìn)行互動。三明搜狗AIGC弊端
智能數(shù)字內(nèi)容編輯:智能數(shù)字內(nèi)容編輯通過對內(nèi)容的理解以及屬性控制,進(jìn)而實現(xiàn)對內(nèi)容的修改。如在計算機視覺領(lǐng)域,通過對視頻內(nèi)容的理解實現(xiàn)不同場景視頻片段的剪輯。通過人體部位檢測以及目標(biāo)衣服的變形控制與截斷處理,將目標(biāo)衣服覆蓋至人體部位,實現(xiàn)虛擬試衣。在語音信號處理領(lǐng)域,通過對音頻信號分析,實現(xiàn)人聲與背景聲分離。以上三個例子均在理解數(shù)字內(nèi)容的基礎(chǔ)上對內(nèi)容的編輯與控制。【應(yīng)用】:視頻場景剪輯、虛擬試衣、人聲分離等。3、智能數(shù)字內(nèi)容生成:智能數(shù)字內(nèi)容生成通過從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)抽象概念,并通過概念的組合生成全新的內(nèi)容。如AI繪畫,從海量繪畫中學(xué)習(xí)作品不同筆法、內(nèi)容、藝術(shù)風(fēng)格,并基于學(xué)習(xí)內(nèi)容重新生成特定風(fēng)格的繪畫。采用此方式,人工智能在文本創(chuàng)作、音樂創(chuàng)作和詩詞創(chuàng)作中取得了不錯表現(xiàn)。再比如,在跨模態(tài)領(lǐng)域,通過輸入文本輸出特定風(fēng)格與屬性的圖像,不僅能夠描述圖像中主體的數(shù)量、形狀、顏色等屬性信息,而且能夠描述主體的行為、動作以及主體之間的關(guān)系。 人工智能 AIGCMINSKY和MARR的成果如今用到了生產(chǎn)線上的相機和計算機中,進(jìn)行質(zhì)量控制.
在自然語言處理技術(shù)發(fā)展之前,人類只能通過一些固定模式的指令來與計算機進(jìn)行溝通,這對于人工智能的發(fā)展是一個重大的突破。自然語言處理技術(shù)可以追溯到1950年,當(dāng)時圖靈發(fā)表了一篇論文,提出了「圖靈測試」的概念作為判斷智能的條件。這一測試包含了自動語意翻譯和自然語言生成。自然語言處理技術(shù)可以分為兩個中心任務(wù):自動語音識別和自然語言生成。自動語音識別是將語音信號轉(zhuǎn)換為文字,而自然語言生成則是將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為自然語言文本。隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展,人工智能已經(jīng)可以通過自然語言處理技術(shù)和擴散模型(DiffusionModel)來生成自然語言文本,這使得人工智能不再作為內(nèi)容創(chuàng)造的輔助工具,而是可以創(chuàng)造生成內(nèi)容。這種生成式人工智能可以用于自然語言對答、機器翻譯、自然語言摘要、聊天機器人等多個領(lǐng)域,為人們提供更加智能化的服務(wù)和體驗??傊?,隨著自然語言處理技術(shù)和擴散模型的發(fā)展,人工智能已經(jīng)可以創(chuàng)造生成自然語言文本,這將會給我們的生活和工作帶來巨大的變革。
采用后一種方法時,編程者要為每一角色設(shè)計一個智能系統(tǒng)(一個模塊)來進(jìn)行控制,這個智能系統(tǒng)(模塊)開始什么也不懂,就像初生嬰兒那樣,但它能夠?qū)W習(xí),能漸漸地適應(yīng)環(huán)境,應(yīng)付各種復(fù)雜情況。這種系統(tǒng)開始也常犯錯誤,但它能吸取教訓(xùn),下一次運行時就可能改正,至少不會永遠(yuǎn)錯下去,用不到發(fā)布新版本或打補丁。利用這種方法來實現(xiàn)人工智能,要求編程者具有生物學(xué)的思考方法,入門難度大一點。但一旦入了門,就可得到廣泛應(yīng)用。由于這種方法編程時無須對角色的活動規(guī)律做詳細(xì)規(guī)定,應(yīng)用于復(fù)雜問題,通常會比前一種方法更省力。與人類差距2023年,中國科學(xué)院自動化研究所(中科院自動化所)團(tuán)隊嶄新完成的一項研究發(fā)現(xiàn),基于人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)模型對幻覺輪廓“視而不見”,人類與人工智能的“角逐”在幻覺認(rèn)知上“扳回一局”。 盡管經(jīng)歷了這些受挫的事件,AI仍在慢慢恢復(fù)發(fā)展.新的技術(shù)在日本被開發(fā)出來,如在美國原創(chuàng)的模糊邏輯。
本詞條由“科普中國”科學(xué)百科詞條編寫與應(yīng)用工作項目審核。人工智能(ArtificialIntelligence),英文縮寫為AI。[24]它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是新一輪科技革新和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量。[26]人工智能是智能學(xué)科重要的組成部分,它企圖了解智能的實質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器,該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和行家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來,理論和技術(shù)日益成熟,應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴大,可以設(shè)想,未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品,將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能,但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué),從事這項工作的人必須懂得計算機知識,心理學(xué)和哲學(xué)等。人工智能是包括十分普遍的科學(xué),它由不同的領(lǐng)域組成,如機器學(xué)習(xí),計算機視覺等等??偟恼f來,人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。 大腦是一個龐大的記憶系統(tǒng),儲存著程度上反映世界真實結(jié)構(gòu)的經(jīng)驗,能夠記憶事件的前后順序及其相互關(guān)系。人工智能 AIGC
它應(yīng)該像大腦一樣運轉(zhuǎn)?它是否需要軀體?三明搜狗AIGC弊端
隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,AIGC(ArtificialIntelligenceGeneratedContent)已經(jīng)成為了我們生活中不可或缺的一部分。無論是在電商、辦公還是其他行業(yè)中,AIGC都可以幫助人們更高效地完成任務(wù),提高工作效率。在電商領(lǐng)域,AIGC可以生成商品標(biāo)題、描述、廣告文案和廣告圖等內(nèi)容,幫助企業(yè)更好地推廣產(chǎn)品。通過AIGC技術(shù),企業(yè)可以快速生成大量的精良內(nèi)容,提高商品的曝光率和銷售量。同時,AIGC還可以幫助企業(yè)更好地了解消費者的需求和喜好,從而更好地制定營銷策略。在辦公領(lǐng)域,AIGC可以幫助人們更輕松地完成各種任務(wù),如寫周報日報、寫方案、寫運營活動、制作PPT等。通過AIGC技術(shù),人們可以快速生成高質(zhì)量的文字內(nèi)容,減少繁瑣的重復(fù)性工作,提高工作效率。此外,AIGC還可以幫助人們更好地表達(dá)自己的想法和觀點,提高溝通效果??傊?,AIGC技術(shù)的應(yīng)用范圍非常普遍,可以幫助人們更高效地完成任務(wù),提高工作效率。未來隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和完善,相信AIGC會在更多領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。 三明搜狗AIGC弊端