南平網(wǎng)絡(luò)AIGC趨勢

    在沉淀累積階段（1990s~2010s）AIGC逐漸從實驗性轉(zhuǎn)向?qū)嵱眯裕?006年深度學習算法取得進展，同時GPU和CPU等算力設(shè)備日益精進，互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展，為各類人工智能算法提供了海量數(shù)據(jù)進行訓練。2007年出版了首部由AIGC創(chuàng)作的小說《在路上》（ITheRoad），2012年微軟展示了全自動同聲傳譯系統(tǒng)，主要基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN），自動將英文講話內(nèi)容通過語音識別等技術(shù)生成中文。在快速發(fā)展階段（2010s~至今）2014年深度學習算法“生成式對抗網(wǎng)絡(luò)”（GenerativeAdversarialNetwork,GAN）推出并迭代更新，助力AIGC新發(fā)展。2017年微軟人工智能少年“小冰”推出世界首部由人工智能寫作的詩集《陽光失了玻璃窗》，2018年NVIDIA(英偉達)發(fā)布StyleGAN模型可自動生成圖片，2019年DeepMind發(fā)布DVD-GAN模型可生成連續(xù)視頻。2021年OpenAI推出DALL-E并更新迭代版本DALL-E-2，主要用于文本、圖像的交互生成內(nèi)容。2023年AIGC入世元年而2023年更像是AIGC入世元年，AIGC相關(guān)的話題爆破式的出現(xiàn)在了朋友圈、微博、抖音等社交媒體，正式被大眾所關(guān)注。 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。南平網(wǎng)絡(luò)AIGC趨勢

    2023年1月，微軟必應(yīng)搜索（MicrosoftBingSearch）推出了一項創(chuàng)新的功能，即聊天模式（ChatMode）。這項功能允許用戶通過聊天框與必應(yīng)搜索進行交互，獲取信息、娛樂、創(chuàng)意等各種內(nèi)容。必應(yīng)搜索利用了先進的自然語言處理（NLP）和生成技術(shù)，能夠理解和回答用戶的各種問題和請求，同時提供相關(guān)的網(wǎng)頁搜索結(jié)果、建議、廣告等。必應(yīng)搜索還能夠根據(jù)用戶的選擇，切換不同的模式，如平衡模式（BalancedMode）、創(chuàng)意模式（CreativeMode）和精確模式（PreciseMode），以滿足用戶的不同需求和偏好。必應(yīng)搜索的聊天模式是AIGC領(lǐng)域的一個突破，展示了人工智能與人類交流的可能性和潛力。三.AIGC中心技術(shù)隨著自然語言處理（NLP）技術(shù)和擴散模型（DiffusionModel）的發(fā)展，人工智能已經(jīng)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。自然語言處理技術(shù)是實現(xiàn)人與計算機之間如何通過自然語言進行交互的手段。它融合了語言學、計算機學和數(shù)學，使得計算機可以理解自然語言，提取信息并自動翻譯、分析和處理。 bilibiliAIGC趨勢這個項目目的是研制一種能完成許多戰(zhàn)地任務(wù)的機器人。由于項目缺陷和成功無望，PENTAGON停止了項目的經(jīng)費。

    例如，在國際貿(mào)易領(lǐng)域，AIGC可以快速將商品說明翻譯成多種語言，降低溝通成本和誤解風險。圖像識別AIGC可以識別和處理圖像信息，如人臉識別、物品識別等，為企業(yè)提供安全防護、智能監(jiān)控等功能。在安防領(lǐng)域，AIGC可以實時識別異常行為，提高安全等級。語音識別AigC可以高效處理語音信息，如語音轉(zhuǎn)文字、語音搜索等，為企業(yè)提供更加智能化的交互方式。在教育領(lǐng)域，AIGC可以幫助學生快速搜索知識點，提高學習效率。智能推薦AIGC可以根據(jù)用戶的興趣和需求，為其推薦相關(guān)內(nèi)容和服務(wù)，從而提高用戶體驗和滿意度。如在音樂領(lǐng)域，AIGC可以根據(jù)用戶的聽歌歷史和偏好，為其推薦符合其口味的新歌。流程優(yōu)化AigC可以幫助企業(yè)優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，如生產(chǎn)、物流、采購等，從而提高效率和降低成本。在制造業(yè)中，AIGC可以優(yōu)化生產(chǎn)計劃和物流路線，減少庫存和運輸成本。創(chuàng)新支持AIGC可以為企業(yè)提供創(chuàng)新支持，如創(chuàng)意設(shè)計、原型制作等，幫助企業(yè)快速實現(xiàn)創(chuàng)新想法。在產(chǎn)品設(shè)計領(lǐng)域，AIGC可以根據(jù)設(shè)計師的構(gòu)思，快速生成多種設(shè)計方案，提高設(shè)計效率。

    大腦模擬主條目：控制論和計算神經(jīng)科學20世紀40年代到50年代，許多研究者探索神經(jīng)病學，信息理論及控制論之間的聯(lián)系。其中還造出一些使用電子網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造的初步智能，如。這些研究者還經(jīng)常在普林斯頓大學和英國的RATIOCLUB舉行技術(shù)協(xié)會會議.直到1960，大部分人已經(jīng)放棄這個方法，盡管在80年代再次提出這些原理。符號處理主條目：GOFAI當20世紀50年代，數(shù)字計算機研制成功，研究者開始探索人類智能是否能簡化成符號處理。研究主要集中在卡內(nèi)基梅隆大學，斯坦福大學和麻省理工學院，而各自有孑立的研究風格。JOHNHAUGELAND稱這些方法為GOFAI(出色的老式人工智能)。60年代，符號方法在小型證明程序上模擬高級思考有很大的成就?；诳刂普摶蛏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法則置于次要。60~70年代的研究者確信符號方法可以成功創(chuàng)造強人工智能的機器，同時這也是他們的目標。 150多所像DEC（它雇了700多員工從事AI研究）這樣的公司共花了10億美元在內(nèi)部的AI開發(fā)組上.

    這是智能化研究者夢寐以求的東西。2013年，帝金數(shù)據(jù)普數(shù)中心數(shù)據(jù)研究員WANG開發(fā)了一種新的數(shù)據(jù)分析方法，該方法導出了研究函數(shù)性質(zhì)的新方法。作者發(fā)現(xiàn)，新數(shù)據(jù)分析方法給計算機學會“創(chuàng)造”提供了一種方法。本質(zhì)上，這種方法為人的“創(chuàng)造力”的模式化提供了一種相當有效的途徑。這種途徑是數(shù)學賦予的，是普通人無法擁有但計算機可以擁有的“能力”。從此，計算機不僅精于算，還會因精于算而精于創(chuàng)造。計算機學家們應(yīng)該斬釘截鐵地剝奪“精于創(chuàng)造”的計算機過于的操作能力，否則計算機真的有一天會“反捕”人類。當回頭審視新方法的推演過程和數(shù)學的時候，作者拓展了對思維和數(shù)學的認識。數(shù)學簡潔，清晰，可靠性、模式化強。在數(shù)學的發(fā)展史上，處處閃耀著數(shù)學大師們創(chuàng)造力的光輝。這些創(chuàng)造力以各種數(shù)學定理或結(jié)論的方式呈現(xiàn)出來，而數(shù)學定理的特點就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的語言方式表達出來的包含豐富信息的邏輯結(jié)構(gòu)。應(yīng)該說，數(shù)學是單純、直白地反映著（至少一類）創(chuàng)造力模式的學科。 MINSKY和MARR的成果如今用到了生產(chǎn)線上的相機和計算機中，進行質(zhì)量控制.bilibiliAIGC趨勢

熟悉的反饋控制的例子是自動調(diào)溫器.它將收集到的房間溫度與希望的溫度比較，并做出反應(yīng)將加熱器開大。南平網(wǎng)絡(luò)AIGC趨勢

    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50年代至90年代中期），沉淀累積階段（上世紀90年代至本世紀10年代中期），快速發(fā)展階段（本世紀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。 南平網(wǎng)絡(luò)AIGC趨勢