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    常識(shí)知識(shí)庫(如DOUGLENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子，因?yàn)樗麄儽仨毴斯ひ淮尉帉懸粋€(gè)復(fù)雜的概念。基于知識(shí)大約在1970年出現(xiàn)大容量內(nèi)存計(jì)算機(jī)，研究者分別以三個(gè)方法開始把知識(shí)構(gòu)造成應(yīng)用軟件。這場(chǎng)“知識(shí)革新”促成行家系統(tǒng)的開發(fā)與計(jì)劃，這是旗艦個(gè)成功的人工智能軟件形式。“知識(shí)革新”同時(shí)讓人們意識(shí)到許多簡單的人工智能軟件可能需要大量的知識(shí)。子符號(hào)法80年代符號(hào)人工智能停滯不前，很多人認(rèn)為符號(hào)系統(tǒng)永遠(yuǎn)不可能模仿人類所有的認(rèn)知過程，特別是感知，機(jī)器人，機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別。很多研究者開始關(guān)注子符號(hào)方法解決特定的人工智能問題。自下而上，接口AGENT，嵌入環(huán)境（機(jī)器人），行為主義，新式AI機(jī)器人領(lǐng)域相關(guān)的研究者，如RODNEYBROOKS，否定符號(hào)人工智能而專注于機(jī)器人移動(dòng)和求生等基本的工程問題。他們的工作再次關(guān)注早期控制論研究者的觀點(diǎn)，同時(shí)提出了在人工智能中使用控制理論。這與認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域中的表征感知論點(diǎn)是一致的:更高的智能需要個(gè)體的表征(如移動(dòng)，感知和形象)。 《人工智能的未來》：詮釋了智能的內(nèi)涵，闡述了大腦工作的原理。寧德谷歌AIGC

    認(rèn)知模擬經(jīng)濟(jì)學(xué)家赫伯特·西蒙和艾倫·紐厄爾研究人類問題解決能力和嘗試將其形式化，同時(shí)他們?yōu)槿斯ぶ悄艿幕驹泶蛳禄A(chǔ)，如認(rèn)知科學(xué)，運(yùn)籌學(xué)和經(jīng)營科學(xué)。他們的研究團(tuán)隊(duì)使用心理學(xué)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果開發(fā)模擬人類解決問題方法的程序。這方法一直在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)沿襲下來，并在80年代于SOAR發(fā)展到高峰。基于邏輯不像艾倫·紐厄爾和赫伯特·西蒙，JOHNMCCARTHY認(rèn)為機(jī)器不需要模擬人類的思想，而應(yīng)嘗試找到抽象推理和解決問題的本質(zhì)，不管人們是否使用同樣的算法。他在斯坦福大學(xué)的實(shí)驗(yàn)室致力于使用形式化邏輯解決多種問題，包括知識(shí)表示，智能規(guī)劃和機(jī)器學(xué)習(xí).致力于邏輯方法的還有愛丁堡大學(xué)，而促成歐洲的其他地方開發(fā)編程語言PROLOG和邏輯編程科學(xué).“反邏輯”斯坦福大學(xué)的研究者(如馬文·閔斯基和西摩爾·派普特)發(fā)現(xiàn)要解決計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理的困難問題，需要專門的方案-他們主張不存在簡單和通用原理（如邏輯）能夠達(dá)到所有的智能行為。 bilibiliAIGC怎么樣機(jī)器可以打敗人類偉大的棋手，類人機(jī)器人可以走路并且能和人類進(jìn)行互動(dòng)。

    【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。【代表性產(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協(xié)助劇本創(chuàng)作，釋放創(chuàng)意潛力通過對(duì)海量精良劇本的學(xué)習(xí)，AI能根據(jù)特定需求快速生成不同風(fēng)格或架構(gòu)的劇本，在極大提高工作者工作效率的同時(shí)，AI也在激發(fā)創(chuàng)意，幫助產(chǎn)出更精良的作品。事實(shí)上，將AI引入劇本創(chuàng)作的做法早已有之。2016年，紐約大學(xué)研發(fā)的AI在學(xué)習(xí)了幾十部經(jīng)典科幻電影劇本后成功編寫了劇本《陽春》以及一段配樂歌詞。經(jīng)過修改、調(diào)整后的成品只有區(qū)區(qū)八分鐘，內(nèi)容也平平無奇，但《陽春》在各大視頻網(wǎng)站特別終收獲的百萬級(jí)播放量依然證明外界對(duì)AI創(chuàng)作的興趣很大。2020年，GPT-3被用于創(chuàng)作一個(gè)短劇，再次引發(fā)普遍關(guān)注。通過這些早期試驗(yàn)可以看出AI在劇本創(chuàng)作方面的潛力，但要真正將其轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，還要AI更貼合具體的應(yīng)用場(chǎng)景，做針對(duì)性訓(xùn)練，并結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)需求開發(fā)或定制功能。海外一些影視公司如FinalWrite和Logline等都偏向垂直式工具，國內(nèi)的海馬輕帆公司深耕中文劇本、小說、IP等領(lǐng)域，也已經(jīng)收獲百萬級(jí)用戶。 有了像美國人工智能協(xié)會(huì)這樣的基金會(huì).因?yàn)锳I開發(fā) 的需要，還出現(xiàn)了一陣研究人員進(jìn)入私人公司的熱潮。

    智能數(shù)字內(nèi)容編輯：智能數(shù)字內(nèi)容編輯通過對(duì)內(nèi)容的理解以及屬性控制，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)內(nèi)容的修改。如在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，通過對(duì)視頻內(nèi)容的理解實(shí)現(xiàn)不同場(chǎng)景視頻片段的剪輯。通過人體部位檢測(cè)以及目標(biāo)衣服的變形控制與截?cái)嗵幚恚瑢⒛繕?biāo)衣服覆蓋至人體部位，實(shí)現(xiàn)虛擬試衣。在語音信號(hào)處理領(lǐng)域，通過對(duì)音頻信號(hào)分析，實(shí)現(xiàn)人聲與背景聲分離。以上三個(gè)例子均在理解數(shù)字內(nèi)容的基礎(chǔ)上對(duì)內(nèi)容的編輯與控制?！緫?yīng)用】：視頻場(chǎng)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)作品不同筆法、內(nèi)容、藝術(shù)風(fēng)格，并基于學(xué)習(xí)內(nèi)容重新生成特定風(fēng)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(cuò)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(fēng)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(dòng)作以及主體之間的關(guān)系。 問題."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.寧德bilibiliAIGC是什么

"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。寧德谷歌AIGC

    計(jì)算智能80年代中DAVIDRUMELHART等再次提出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和聯(lián)結(jié)主義.這和其他的子符號(hào)方法，如模糊控制和進(jìn)化計(jì)算，都屬于計(jì)算智能學(xué)科研究范疇。統(tǒng)計(jì)學(xué)法90年代，人工智能研究發(fā)展出復(fù)雜的數(shù)學(xué)工具來解決特定的分支問題。這些工具是真正的科學(xué)方法，即這些方法的結(jié)果是可測(cè)量的和可驗(yàn)證的，同時(shí)也是人工智能成功的原因。共用的數(shù)學(xué)語言也允許已有學(xué)科的合作（如數(shù)學(xué)，經(jīng)濟(jì)或運(yùn)籌學(xué)）?！案镄隆焙汀癗EATS的成功”。有人批評(píng)這些技術(shù)太專注于特定的問題，而沒有考慮長遠(yuǎn)的強(qiáng)人工智能目標(biāo)。集成方法智能AGENT范式智能AGENT是一個(gè)會(huì)感知環(huán)境并作出行動(dòng)以達(dá)致目標(biāo)的系統(tǒng)。 寧德谷歌AIGC