福州企業(yè)AIGC案例

    AI（人工智能）技術(shù)正在快速發(fā)展，而AI生成內(nèi)容（AIGC）是其中的一項(xiàng)重要應(yīng)用。AIGC可以在短時(shí)間內(nèi)生成大量的文本內(nèi)容，為企業(yè)和個(gè)人提供更高效的內(nèi)容創(chuàng)作解決方案。AIGC可以做什么？?jī)?nèi)容創(chuàng)作：AIGC可以快速生成大量的文章、新聞、產(chǎn)品描述等內(nèi)容，節(jié)省人力成本，提高效率。自動(dòng)翻譯：AIGC可以實(shí)現(xiàn)多語言的自動(dòng)翻譯，為企業(yè)拓展國(guó)際市場(chǎng)提供便利。智能客服：AIGC可以通過自然語言處理技術(shù)，為客戶提供智能化的咨詢和服務(wù)。數(shù)據(jù)分析：AIGC可以對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，提取有價(jià)值的信息和結(jié)論。一張圖告訴你，AIGC到底能干啥aigc總之，AIGC的應(yīng)用范圍非常普遍，可以為企業(yè)和個(gè)人提供更高效、更便捷的服務(wù)。隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，AIGC的應(yīng)用前景也將越來越廣闊。 我們?nèi)绾尾拍苤圃斐稣嬲饬x上的智能機(jī)器——這樣的智能機(jī)器將不再只是對(duì)人類大腦的簡(jiǎn)單模仿。福州企業(yè)AIGC案例

    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(yuǎn)見卓識(shí)的年輕科學(xué)家在一起聚會(huì)，共同研究和探討用機(jī)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(biāo)志著“人工智能”這門新興學(xué)科的正式誕生。IBM公司“深藍(lán)”電腦擊敗了人類的世界國(guó)際象棋旗艦更是人工智能技術(shù)的一個(gè)完美表現(xiàn)。從1956年正式提出人工智能學(xué)科算起，50多年來，取得長(zhǎng)足的發(fā)展，成為一門普遍的交叉和前沿科學(xué)?？偟恼f來，人工智能的目的就是讓計(jì)算機(jī)這臺(tái)機(jī)器能夠像人一樣思考。如果希望做出一臺(tái)能夠思考的機(jī)器，那就必須知道什么是思考，更進(jìn)一步講就是什么是智慧。什么樣的機(jī)器才是智慧的呢？科學(xué)家已經(jīng)作出了汽車、火車、飛機(jī)和收音機(jī)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(gè)裝在我們天靈蓋里面的東西是由數(shù)十億個(gè)神經(jīng)細(xì)胞組成的感官，我們對(duì)這個(gè)東西知之甚少，模仿它或許是天下困難的事情了。當(dāng)計(jì)算機(jī)出現(xiàn)后，人類開始真正有了一個(gè)可以模擬人類思維的工具，在以后的歲月中，無數(shù)科學(xué)家為這個(gè)目標(biāo)努力著。 福州企業(yè)AIGC案例所謂智能，就是人腦比較過去、預(yù)測(cè)未來的能力。

    【應(yīng)用】：圖像生成（AI繪畫）、文本生成（AI寫作、ChatBot）、視頻生成、多模態(tài)生成等。從生成內(nèi)容層面AIGC可分為五個(gè)方面：1、文本生成基于NLP的文本內(nèi)容生成根據(jù)使用場(chǎng)景可分為非交互式與交互式文本生成。非交互式文本生成包括摘要/標(biāo)題生成、文本風(fēng)格遷移、文章生成、圖像生成文本等。交互式文本生成主要包括聊天機(jī)器人、文本交互游戲等?！敬硇援a(chǎn)品或模型】：JasperAI、、ChatGPT、Bard、AIdungeon等。2、圖像生成圖像生成根據(jù)使用場(chǎng)可分為圖像編輯修改與圖像自主生成。圖像編輯修改可應(yīng)用于圖像超分、圖像修復(fù)、人臉替換、圖像去水印、圖像背景去除等。圖像自主生成包括端到端的生成，如真實(shí)圖像生成卡通圖像、參照?qǐng)D像生成繪畫圖像、真實(shí)圖像生成素描圖像、文本生成圖像等?！敬硇援a(chǎn)品或模型】：EditGAN，Deepfake，DALL-E、MidJourney、StableDiffusion，文心一格等。3、音頻生成音頻生成技術(shù)較為成熟，在C端產(chǎn)品中也較為常見，如語音克隆，將人聲1替換為人聲2。還可應(yīng)用于文本生成特定場(chǎng)景語音，如數(shù)字人播報(bào)、語音客服等。此外，可基于文本描述、圖片內(nèi)容理解生成場(chǎng)景化音頻、樂曲等?！敬硇援a(chǎn)品或模型】：DeepMusic、WaveNet、DeepVoice、MusicAutoBot等。

    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(duì)潛在空間進(jìn)行觀察，在數(shù)據(jù)生成方面應(yīng)用價(jià)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(jìn)行重建生成新數(shù)據(jù)。VAE模型（2）生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GenerativeAdversarialNetworks，GAN）2014年IanGoodFellow提出了生成對(duì)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(xué)習(xí)，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(gè)部分：生成器：學(xué)習(xí)生成合理的數(shù)據(jù)。對(duì)于圖像生成來說是給定一個(gè)向量，生成一張圖片。其生成的數(shù)據(jù)作為判別器的負(fù)樣本。判別器：判別輸入是生成數(shù)據(jù)還是真實(shí)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(shí)數(shù)據(jù)可能性越大。 AI可以從不確定的條件作出決策；還有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，被視為實(shí)現(xiàn)人工智能的可能途徑。

    20世紀(jì)70年代以來，人工智能被稱為世界三大技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能）。也被認(rèn)為是21世紀(jì)三大技術(shù)（基因工程、納米科學(xué)、人工智能）之一。這是因?yàn)榻陙硭@得了迅速的發(fā)展，在很多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用，并取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個(gè)孑立的分支，無論在理論和實(shí)踐上都已自成一個(gè)系統(tǒng)。人工智能是研究使用計(jì)算機(jī)來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等）的學(xué)科，主要包括計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計(jì)算機(jī)，使計(jì)算機(jī)能實(shí)現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能將涉及到計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語言學(xué)等學(xué)科?？梢哉f幾乎是自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的所有學(xué)科，其范圍已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇，人工智能與思維科學(xué)的關(guān)系是實(shí)踐和理論的關(guān)系，人工智能是處于思維科學(xué)的技術(shù)應(yīng)用層次，是它的一個(gè)應(yīng)用分支。從思維觀點(diǎn)看，人工智能不僅限于邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進(jìn)人工智能的突破性的發(fā)展，數(shù)學(xué)常被認(rèn)為是多種學(xué)科的基礎(chǔ)科學(xué)，數(shù)學(xué)也進(jìn)入語言、思維領(lǐng)域，人工智能學(xué)科也必須借用數(shù)學(xué)工具，數(shù)學(xué)不僅在標(biāo)準(zhǔn)邏輯、模糊數(shù)學(xué)等范圍發(fā)揮作用，數(shù)學(xué)進(jìn)入人工智能學(xué)科。 它將每個(gè)問題都表示成一個(gè)樹形模型，然后選擇可能得到正確結(jié)論的那一枝來求解。三明互聯(lián)網(wǎng)AIGC概念

機(jī)器真的可以思考嗎？人的思維只是一個(gè)復(fù)雜的計(jì)算機(jī)程序嗎？福州企業(yè)AIGC案例

    采用后一種方法時(shí)，編程者要為每一角色設(shè)計(jì)一個(gè)智能系統(tǒng)（一個(gè)模塊）來進(jìn)行控制，這個(gè)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(cuò)誤，但它能吸取教訓(xùn)，下一次運(yùn)行時(shí)就可能改正，至少不會(huì)永遠(yuǎn)錯(cuò)下去，用不到發(fā)布新版本或打補(bǔ)丁。利用這種方法來實(shí)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(diǎn)。但一旦入了門，就可得到廣泛應(yīng)用。由于這種方法編程時(shí)無須對(duì)角色的活動(dòng)規(guī)律做詳細(xì)規(guī)定，應(yīng)用于復(fù)雜問題，通常會(huì)比前一種方法更省力。與人類差距2023年，中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所（中科院自動(dòng)化所）團(tuán)隊(duì)嶄新完成的一項(xiàng)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(duì)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”。 福州企業(yè)AIGC案例