1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家在一起聚會，共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關(guān)問題，并提出了“人工智能”這一術(shù)語，它標志著“人工智能”這門新興學科的正式誕生。IBM公司“深藍”電腦擊敗了人類的世界國際象棋旗艦更是人工智能技術(shù)的一個完美表現(xiàn)。從1956年正式提出人工智能學科算起，50多年來，取得長足的發(fā)展，成為一門普遍的交叉和前沿科學?？偟恼f來，人工智能的目的就是讓計算機這臺機器能夠像人一樣思考。如果希望做出一臺能夠思考的機器，那就必須知道什么是思考，更進一步講就是什么是智慧。什么樣的機器才是智慧的呢？科學家已經(jīng)作出了汽車、火車、飛機和收音機等等，它們模仿我們身體感官的功能，但是能不能模仿人類大腦的功能呢？我們也只知道這個裝在我們天靈蓋里面的東西是由數(shù)十億個神經(jīng)細胞組成的感官，我們對這個東西知之甚少，模仿它或許是天下困難的事情了。當計算機出現(xiàn)后，人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具，在以后的歲月中，無數(shù)科學家為這個目標努力著。 1956年，被認為是 人工智能之父的JOHN MCCARTHY組織了一次學會將許多對機器智能感興趣的行家學者聚集在一起。福州搜狗AIGC

    2022年2月28日，經(jīng)典美妝超級品類日活動開啟時，京東美妝虛擬主播“小美”就出現(xiàn)在蘭蔻、歐萊雅、OLAY等超過二十個美妝品牌直播間，開啟直播首秀。虛擬人不僅五官形象由AI合成，嘴型也可以利用AI精確匹配臺詞，動作靈活且流暢，營造出較好的真實感，為用戶帶來與真人無異的體驗。不過目前的虛擬主播更多的是與真人主播形成互補，或者為沒有直播能力的的商家提供服務(wù)，還不能完全替代真人。虛擬主播要獲得更強的交互能力，更好的與觀眾互動，做出實時反饋，還需要AIGC相關(guān)技術(shù)的后續(xù)發(fā)展。3、AIGC+影視行業(yè)隨著虛擬技術(shù)的逐步到來，對影視內(nèi)容的需求也在爆發(fā)式增長。為了滿足觀眾日益刁鉆的口味和挑剔的眼光，影視行業(yè)正全力提高產(chǎn)量，迭代技術(shù)，導致整個行業(yè)的工業(yè)化程度逐漸提高，同時變得精細且復雜，同時人的局限性也逐漸凸顯。AI的應(yīng)用無疑可以降本增效，行業(yè)回歸本真。 廈門互聯(lián)網(wǎng)AIGC為什么重要我們?nèi)绾尾拍苤圃斐稣嬲饬x上的智能機器——這樣的智能機器將不再只是對人類大腦的簡單模仿。

    例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，如今計算機不但能完成這種計算，而且能夠比人腦做得更快、更準確，因此當代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復雜任務(wù)”，可見復雜工作的定義是隨著時代的發(fā)展和技術(shù)的進步而變化的，人工智能這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進展，另一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標。通常，“機器學習”的數(shù)學基礎(chǔ)是“統(tǒng)計學”、“信息論”和“控制論”。還包括其他非數(shù)學學科。這類“機器學習”對“經(jīng)驗”的依賴性很強。計算機需要不斷從解決一類問題的經(jīng)驗中獲取知識，學習策略，在遇到類似的問題時，運用經(jīng)驗知識解決問題并積累新的經(jīng)驗，就像普通人一樣。我們可以將這樣的學習方式稱之為“連續(xù)型學習”。但人類除了會從經(jīng)驗中學習之外，還會創(chuàng)造，即“跳躍型學習”。這在某些情形下被稱為“靈感”或“頓悟”。一直以來，計算機特別難學會的就是“頓悟”。

    AIGC的中心技術(shù)有哪些？（1）變分自編碼（VariationalAutoencoder，VAE）變分自編碼器是深度生成模型中的一種，由Kingma等人在2014年提出，與傳統(tǒng)的自編碼器通過數(shù)值方式描述潛空間不同，它以概率方式對潛在空間進行觀察，在數(shù)據(jù)生成方面應(yīng)用價值較高。VAE分為兩部分，編碼器與解碼器。編碼器將原始高維輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為潛在空間的概率分布描述；解碼器從采樣的數(shù)據(jù)進行重建生成新數(shù)據(jù)。VAE模型（2）生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GenerativeAdversarialNetworks，GAN）2014年IanGoodFellow提出了生成對抗網(wǎng)絡(luò)，成為早期出名的生成模型。GAN使用零和博弈策略學習，在圖像生成中應(yīng)用普遍。以GAN為基礎(chǔ)產(chǎn)生了多種變體，如DCGAN，StytleGAN，CycleGAN等。GAN模型GAN包含兩個部分：生成器：學習生成合理的數(shù)據(jù)。對于圖像生成來說是給定一個向量，生成一張圖片。其生成的數(shù)據(jù)作為判別器的負樣本。判別器：判別輸入是生成數(shù)據(jù)還是真實數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)輸出越接近于0，生成數(shù)據(jù)可能性越大；反之，真實數(shù)據(jù)可能性越大。 人們開始感受到計算機和人工智能技術(shù)的影響。

    ChatGPTChatGPT是美國OpenAI公司在2022年11月發(fā)布的智能對話模型。截止目前ChatGPT未公開論文等技術(shù)資料。大多數(shù)的技術(shù)原理分析是基于InstructGPT分析。ChatGPT與GPT-3等對話模型不同的是，ChatGPT引入了人類反饋強化學習（HFRL：HumanFeedbackReinforcementLearning）。ChatGPT與強化學習：強化學習策略在AlphaGo中已經(jīng)展現(xiàn)出其強大學習能力。簡單的說，ChatGPT通過HFRL來學習什么是好的回答，而不是通過有監(jiān)督的問題-答案式的訓練直接給出結(jié)果。通過HFRL，ChatGPT能夠模仿人類的思維方式，回答的問題更符合人類對話。ChatGPT原理：舉個簡單的例子進行說明，公司員工收到領(lǐng)導安排任務(wù)，需完成一項工作匯報的PPT。當員工完成工作PPT制作時，去找領(lǐng)導匯報，領(lǐng)導在看后認為不合格，但是沒有清楚的指出問題在哪。員工在收到反饋后，不斷思考，從領(lǐng)導的思維方式出發(fā)，重新修改PPT，提交領(lǐng)導查看。通過以上多輪反饋-修改后，員工在PPT制作上會更符合領(lǐng)導思維方式。而如果領(lǐng)導在旗艦次查看時，直接告訴員工哪里有問題，該怎樣修改。 保證美國在技術(shù)進步上帶領(lǐng)于蘇聯(lián).這個計劃吸引了來自全世界的計算機科學家，加快了AI研究的發(fā)展步伐.寧德谷歌AIGC費用

所謂智能，就是人腦比較過去、預(yù)測未來的能力。福州搜狗AIGC

    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衣服的變形控制與截斷處理，將目標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?！緫?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)中學習抽象概念，并通過概念的組合生成全新的內(nèi)容。如AI繪畫，從海量繪畫中學習作品不同筆法、內(nèi)容、藝術(shù)風格，并基于學習內(nèi)容重新生成特定風格的繪畫。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。 福州搜狗AIGC