莆田軟件AIGC概念

    這是智能化研究者夢(mèng)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(kāi)發(fā)了一種新的數(shù)據(jù)分析方法，該方法導(dǎo)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(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)“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(dāng)有效的途徑。這種途徑是數(shù)學(xué)賦予的，是普通人無(wú)法擁有但計(jì)算機(jī)可以擁有的“能力”。從此，計(jì)算機(jī)不僅精于算，還會(huì)因精于算而精于創(chuàng)造。計(jì)算機(jī)學(xué)家們應(yīng)該斬釘截鐵地剝奪“精于創(chuàng)造”的計(jì)算機(jī)過(guò)于的操作能力，否則計(jì)算機(jī)真的有一天會(huì)“反捕”人類(lèi)。當(dāng)回頭審視新方法的推演過(guò)程和數(shù)學(xué)的時(shí)候，作者拓展了對(duì)思維和數(shù)學(xué)的認(rèn)識(shí)。數(shù)學(xué)簡(jiǎn)潔，清晰，可靠性、模式化強(qiáng)。在數(shù)學(xué)的發(fā)展史上，處處閃耀著數(shù)學(xué)大師們創(chuàng)造力的光輝。這些創(chuàng)造力以各種數(shù)學(xué)定理或結(jié)論的方式呈現(xiàn)出來(lái)，而數(shù)學(xué)定理的特點(diǎn)就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的語(yǔ)言方式表達(dá)出來(lái)的包含豐富信息的邏輯結(jié)構(gòu)。應(yīng)該說(shuō)，數(shù)學(xué)是單純、直白地反映著（至少一類(lèi)）創(chuàng)造力模式的學(xué)科。 計(jì)算機(jī)技術(shù)不再只屬于實(shí)驗(yàn)室中的一小群研究人員。莆田軟件AIGC概念

    一.AIGC是什么？AIGC（即ArtificialIntelligenceGeneratedContent），中文譯為人工智能生成內(nèi)容。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是以前本來(lái)需要人類(lèi)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(lái)替代我們完成。在狹義上，AIGC是指利用AI自動(dòng)生成內(nèi)容的生產(chǎn)方式，比如自動(dòng)寫(xiě)作、自動(dòng)設(shè)計(jì)等。在廣義上，AIGC是指像人類(lèi)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(lè)、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(gè)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(shí)驗(yàn)和應(yīng)用，例如1957年出現(xiàn)了首支電腦創(chuàng)作的音樂(lè)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(jiǎn)書(shū)著作權(quán)歸作者所有。商業(yè)轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系作者獲得授權(quán)，非商業(yè)轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。 莆田AIGC案例問(wèn)題."邏輯行家"對(duì)公眾和AI研究領(lǐng)域產(chǎn)生的影響使它成為AI發(fā)展中一個(gè)重要的里程碑.

    在沉淀累積階段（1990s~2010s）AIGC逐漸從實(shí)驗(yàn)性轉(zhuǎn)向?qū)嵱眯裕?006年深度學(xué)習(xí)算法取得進(jìn)展，同時(shí)GPU和CPU等算力設(shè)備日益精進(jìn)，互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展，為各類(lèi)人工智能算法提供了海量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。2007年出版了首部由AIGC創(chuàng)作的小說(shuō)《在路上》（ITheRoad），2012年微軟展示了全自動(dòng)同聲傳譯系統(tǒng)，主要基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN），自動(dòng)將英文講話(huà)內(nèi)容通過(guò)語(yǔ)音識(shí)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(xué)習(xí)算法“生成式對(duì)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(xiě)作的詩(shī)集《陽(yáng)光失了玻璃窗》，2018年NVIDIA(英偉達(dá))發(fā)布StyleGAN模型可自動(dòng)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(huà)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。

    現(xiàn)代電子計(jì)算機(jī)的產(chǎn)生便是對(duì)人腦思維功能的模擬，是對(duì)人腦思維的信息過(guò)程的模擬。弱人工智能如今不斷地迅猛發(fā)展，尤其是2008年經(jīng)濟(jì)危機(jī)后，美日歐希望借機(jī)器人等實(shí)現(xiàn)再工業(yè)化，工業(yè)機(jī)器人以比以往任何時(shí)候更快的速度發(fā)展，更加帶動(dòng)了弱人工智能和相關(guān)領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)的不斷突破，很多必須用人來(lái)做的工作如今已經(jīng)能用機(jī)器人實(shí)現(xiàn)。而強(qiáng)人工智能則暫時(shí)處于瓶頸，還需要科學(xué)家們和人類(lèi)的努力。用來(lái)研究人工智能的主要物質(zhì)基礎(chǔ)以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)平臺(tái)的機(jī)器就是計(jì)算機(jī)，人工智能的發(fā)展歷史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計(jì)算機(jī)科學(xué)以外，人工智能還涉及信息論、控制論、自動(dòng)化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語(yǔ)言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門(mén)學(xué)科。 意識(shí)和環(huán)境是困擾研究的兩大難題。我們到底應(yīng)該怎樣去制造智能機(jī)器呢？

    VisionTransformer(ViT)2020年由谷歌團(tuán)隊(duì)提出，將Transformer應(yīng)用至圖像分類(lèi)任務(wù)，此后Transformer開(kāi)始在CV領(lǐng)域大放異彩。ViT將圖片分為14*14的patch，并對(duì)每個(gè)patch進(jìn)行線(xiàn)性變換得到固定長(zhǎng)度的向量送入Transformer，后續(xù)與標(biāo)準(zhǔn)的Transformer處理方式相同。以ViT為基礎(chǔ)衍生出了多重精良模型，如SwinTransformer，ViTAETransformer等。ViT通過(guò)將人類(lèi)先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)引入網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，獲得了更快的收斂速度、更低的計(jì)算代價(jià)、更多的特征尺度、更強(qiáng)的泛化能力，能夠更好地學(xué)習(xí)和編碼數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的知識(shí)，正在成為視覺(jué)領(lǐng)域的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。以ViT為代替的視覺(jué)大模型賦予了AI感知、理解視覺(jué)數(shù)據(jù)的能力，助力AIGC發(fā)展。2、預(yù)訓(xùn)練大模型雖然過(guò)去各種模型層出不窮，但是生成的內(nèi)容偏簡(jiǎn)單且質(zhì)量不高，遠(yuǎn)不能夠滿(mǎn)足現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中靈活多變以高質(zhì)量?jī)?nèi)容生成的要求。預(yù)訓(xùn)練大模型的出現(xiàn)使AIGC發(fā)生質(zhì)變，諸多問(wèn)題得以解決。大模型在CV/NLP/多模態(tài)領(lǐng)域成果頗豐，并如下表的經(jīng)典模型。 到1985年美國(guó)有一百多個(gè)公司生產(chǎn)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)，銷(xiāo)售額共達(dá)8千萬(wàn)美元.三明bilibiliAIGC概念

從圖靈影響深遠(yuǎn)的奠基性研究到機(jī)器人和新人工智能的飛躍。莆田軟件AIGC概念

    實(shí)際應(yīng)用機(jī)器視覺(jué)，指紋識(shí)別，人臉識(shí)別，視網(wǎng)膜識(shí)別，虹膜識(shí)別，掌紋識(shí)別，行家系統(tǒng)，自動(dòng)規(guī)劃，智能搜索，定理證明，博弈，自動(dòng)程序設(shè)計(jì)，智能控制，機(jī)器人學(xué)，語(yǔ)言和圖像理解，遺傳編程等。學(xué)科范疇人工智能是一門(mén)邊緣學(xué)科，屬于自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的交叉。涉及學(xué)科哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)，數(shù)學(xué)，神經(jīng)生理學(xué)，心理學(xué)，計(jì)算機(jī)科學(xué)，信息論，控制論，不定性論研究范疇自然語(yǔ)言處理，知識(shí)表現(xiàn)，智能搜索，推理，規(guī)劃，機(jī)器學(xué)習(xí)，知識(shí)獲取，組合調(diào)度問(wèn)題，感知問(wèn)題，模式識(shí)別，邏輯程序設(shè)計(jì)軟計(jì)算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，復(fù)雜系統(tǒng)，遺傳算法意識(shí)和人工智能人工智能就其本質(zhì)而言，是對(duì)人的思維的信息過(guò)程的模擬。對(duì)于人的思維模擬可以從兩條道路進(jìn)行，一是結(jié)構(gòu)模擬，仿照人腦的結(jié)構(gòu)機(jī)制，制造出“類(lèi)人腦”的機(jī)器；二是功能模擬，暫時(shí)撇開(kāi)人腦的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，而從其功能過(guò)程進(jìn)行模擬。 莆田軟件AIGC概念