大腦模擬主條目:控制論和計算神經(jīng)科學(xué)20世紀(jì)40年代到50年代,許多研究者探索神經(jīng)病學(xué),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(xué)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(dāng)20世紀(jì)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(xué),斯坦福大學(xué)和麻省理工學(xué)院,而各自有孑立的研究風(fēng)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(biāo)。 機器真的可以思考嗎?人的思維只是一個復(fù)雜的計算機程序嗎?寧德bilibiliAIGC好處
應(yīng)用:在擴(kuò)散模型(diffusionmodel)的基礎(chǔ)上產(chǎn)生了多種令人印象深刻的應(yīng)用,比如:圖像超分、圖像上色、文本生成圖片、全景圖像生成等。如下圖,中間圖像作為輸入,基于擴(kuò)散模型,生成左右視角兩張圖,輸入圖像與生成圖像共同拼接程一張全景圖像。生成全景圖像產(chǎn)品與模型:在擴(kuò)散模型的基礎(chǔ)上,各公司與研究機構(gòu)開發(fā)出的代替產(chǎn)品如下:DALL-E2(OpenAI文本生成圖像,圖像生成圖像)DALL-E2由美國OpenAI公司在2022年4月發(fā)布,并在2022年9月28日,在OpenAI網(wǎng)站向公眾開放,提供數(shù)量有限的無償圖像和額外的購買圖像服務(wù)。Imagen(GoogleResearch文本生成圖像)Imagen是2022年5月谷歌發(fā)布的文本到圖像的擴(kuò)散模型,該模型目前不對外開放。用戶可通過輸入描述性文本,生成圖文匹配的圖像。StableDiffusion(StabilityAI文本生成圖像,代碼與模型開源)2022年8月,StabilityAI發(fā)布了StableDiffusion,這是一種類似于DALL-E2與Imagen的開源Diffusion模型,代碼與模型權(quán)重均向公眾開放。(4)Transformer2017年由谷歌提出,采用注意力機制(attention)對輸入數(shù)據(jù)重要性的不同而分配不同權(quán)重,其并行化處理的優(yōu)勢能夠使其在更大的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練,加速了GPT等預(yù)訓(xùn)練大模型的發(fā)展。 寧德企業(yè)AIGC為什么重要1956年,被認(rèn)為是 人工智能之父的JOHN MCCARTHY組織了一次學(xué)會將許多對機器智能感興趣的行家學(xué)者聚集在一起。
AIGC未來趨勢2023年無疑是AIGC元年,隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步和創(chuàng)新,AIGC將會涵蓋更普遍的主題和領(lǐng)域,應(yīng)用場景拓展將進(jìn)一步拓展,AIGC的未來充滿無限可能。在未來,AIGC技能將成為每位職場人生存于職場的必備技能,也將成為職場競爭力的重要標(biāo)志,具備這些技能的人才可以更好地適應(yīng)新興行業(yè)和新興崗位,并且有更多機會獲得高薪、高福利、高晉升機會,職場人都將借助AI進(jìn)行更高效的工作,將幫助職場人士更好地應(yīng)對未來職場的挑戰(zhàn)。但是,要想真正掌握AIGC技能并在職場中取得成功,并不是一件容易的事情。首先你需要掌握AI人工智能軟件的應(yīng)用技巧,如何讓AI人工智能軟件為你所用,幫助你進(jìn)行工作,提升工作效率;其次需要具備良好的溝通與團(tuán)隊合作能力,在與其他部門或同事合作時可以更好地運用AI技術(shù)解決問題;結(jié)尾還需要具備創(chuàng)新思維和敢于嘗試新事物的勇氣,在不斷嘗試中積累經(jīng)驗并不斷提升自己。想要具備以上能力與技巧,由娛樂資本論與華龍數(shù)字藝術(shù)實訓(xùn)基地強強聯(lián)手,應(yīng)勢而生,隆重推出一門新課程——“AIGC新媒體運營”訓(xùn)練營課程,是你的選擇。
AIGC技術(shù)與應(yīng)用近期,短視頻平臺上火爆的“AI繪畫”,在各大科技平臺上刷屏的智能聊天軟件ChatGPT,引起了人們普遍關(guān)注。人工智能潛力再次被證明,而這兩個概念均來自同一個領(lǐng)域:AIGC。AIGC到底是什么?為什么如此引人關(guān)注?AIGC能產(chǎn)生什么樣的應(yīng)用價值?本文將重點關(guān)注三個方面:1、AIGC中心技術(shù)與原理2、AIGC典型應(yīng)用場景3、AIGC落地產(chǎn)品形態(tài)。一、AIGC是什么?AIGC全稱為AI-GeneratedContent,直譯:人工智能內(nèi)容生成。即采用人工智能技術(shù)來自動生產(chǎn)內(nèi)容。那么,AIGC采用了什么人工智能技術(shù)?可生成什么內(nèi)容?對以上兩個問題進(jìn)行回答,首先,從技術(shù)層面AIGC可分為三個層次,分別為:1、智能數(shù)字內(nèi)容孿生:簡單的說,將數(shù)字內(nèi)容從一個維度映射到另一個維度。與生成有什么關(guān)系呢?因為另一個維度內(nèi)容不存在所以需要生成。內(nèi)容孿生主要分為內(nèi)容的增強與轉(zhuǎn)譯。增強即對數(shù)字內(nèi)容修復(fù)、去噪、細(xì)節(jié)增強等。轉(zhuǎn)譯即對數(shù)字內(nèi)容轉(zhuǎn)換如翻譯等。該技術(shù)旨在將現(xiàn)實世界中的內(nèi)容進(jìn)行智能增強與智能轉(zhuǎn)譯,更好的完成現(xiàn)實世界到數(shù)字世界映射。例如,我們拍攝了一張低分辨率的圖片,通過智能增強中的圖像超分可對低分辨率進(jìn)行放大,同時增強圖像的細(xì)節(jié)信息,生成高清圖。再比如。 "邏輯行家"對公眾和AI研究領(lǐng)域產(chǎn)生的影響使它成為AI發(fā)展中一個重要的里程碑。
實際應(yīng)用機器視覺,指紋識別,人臉識別,視網(wǎng)膜識別,虹膜識別,掌紋識別,行家系統(tǒng),自動規(guī)劃,智能搜索,定理證明,博弈,自動程序設(shè)計,智能控制,機器人學(xué),語言和圖像理解,遺傳編程等。學(xué)科范疇人工智能是一門邊緣學(xué)科,屬于自然科學(xué)和社會科學(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),計算機科學(xué),信息論,控制論,不定性論研究范疇自然語言處理,知識表現(xiàn),智能搜索,推理,規(guī)劃,機器學(xué)習(xí),知識獲取,組合調(diào)度問題,感知問題,模式識別,邏輯程序設(shè)計軟計算,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),遺傳算法意識和人工智能人工智能就其本質(zhì)而言,是對人的思維的信息過程的模擬。對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)機制,制造出“類人腦”的機器;二是功能模擬,暫時撇開人腦的內(nèi)部結(jié)構(gòu),而從其功能過程進(jìn)行模擬。 盡管還很簡陋,這些系統(tǒng)已能夠通過黑白區(qū)別分辨出物件形狀的不同.三明AIGC概念
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(jìn)行質(zhì)量控制.寧德bilibiliAIGC好處
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。 寧德bilibiliAIGC好處