龍巖谷歌AIGC概念

    AIGC是人工智能生成內(nèi)容(ArtificiallntelligenceGeneratedContent)的縮寫，是一種利用人工智能技術(shù)生成內(nèi)容的方式。AIGC涉及多個技術(shù)領(lǐng)域，如自然語言處理、機器學習、深度學習等可以自動化地生成文本、圖像、音頻等內(nèi)容。AIGC可以用于各種領(lǐng)域，如新聞報道、廣告創(chuàng)意、游戲設(shè)計、教育內(nèi)容、新媒體運營、短視頻創(chuàng)作等，已經(jīng)成為當前人工智能領(lǐng)域的重要發(fā)展方向之一。AIGC能做什么?文本創(chuàng)作策劃：借助AIGC技術(shù)，根據(jù)輸入的指令，自動生成符合要求的文章、項目文案、活動方案、新媒體運營策略以及短視頻拍攝腳本等。自動圖像生成:利用AIGC技術(shù)，可以實現(xiàn)自動圖像生成，如風景、建筑和角色設(shè)計，提高創(chuàng)作效率。智能角色表現(xiàn):使得虛擬角色能夠擁有智能的行為表現(xiàn)，讓游戲和虛擬現(xiàn)實體驗更加生動逼真。自然語言處理:可以理解和處理自然語言，實現(xiàn)智能對話和語音識別。虛擬現(xiàn)實體驗:結(jié)合計算機圖形學技術(shù)，創(chuàng)造出身臨其境的虛擬現(xiàn)實體驗，如虛擬旅游、虛擬培訓和心理醫(yī)療等方面。 70年代許多新方法被用于AI開發(fā)，如MINSKY的構(gòu)造理論.龍巖谷歌AIGC概念

    實現(xiàn)方法人工智能在計算機上實現(xiàn)時有2種不同的方式。一種是采用傳統(tǒng)的編程技術(shù)，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法，它已在一些領(lǐng)域內(nèi)作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。另一種是模擬，它不僅要看效果，還要求實現(xiàn)方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。遺傳算法（GENERICALGORITHM，簡稱GA）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ARTIFICIALNEURALNETWORK，簡稱ANN）均屬后一類型。遺傳算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是模擬人類或動物大腦中神經(jīng)細胞的活動方式。為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。采用前一種方法，需要人工詳細規(guī)定程序邏輯，如果游戲簡單，還是方便的。如果游戲復雜，角色數(shù)量和活動空間增加，相應(yīng)的邏輯就會很復雜（按指數(shù)式增長），人工編程就非常繁瑣，容易出錯。而一旦出錯，就必須修改原程序，重新編譯、調(diào)試，結(jié)尾為用戶提供一個新的版本或提供一個新補丁，非常麻煩。 南平網(wǎng)絡(luò)AIGC好處而從一個語言研究者的角度來看，要讓機器與人之間自由交流那是相當困難的，是一個永無答案的問題。。

    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。

    應(yīng)用：在擴散模型（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)集訓練，加速了GPT等預(yù)訓練大模型的發(fā)展。 人工智能技術(shù)接受檢驗 在"沙漠風暴"行動中軍方的智能設(shè)備經(jīng)受了打仗的檢驗。

    1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家在一起聚會，共同研究和探討用機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，它標志著“人工智能”這門新興學科的正式誕生。IBM公司“深藍”電腦擊敗了人類的世界國際象棋旗艦更是人工智能技術(shù)的一個完美表現(xiàn)。從1956年正式提出人工智能學科算起，50多年來，取得長足的發(fā)展，成為一門普遍的交叉和前沿科學?？偟恼f來，人工智能的目的就是讓計算機這臺機器能夠像人一樣思考。如果希望做出一臺能夠思考的機器，那就必須知道什么是思考，更進一步講就是什么是智慧。什么樣的機器才是智慧的呢？科學家已經(jīng)作出了汽車、火車、飛機和收音機等等，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？我們也只知道這個裝在我們天靈蓋里面的東西是由數(shù)十億個神經(jīng)細胞組成的感官，我們對這個東西知之甚少，模仿它或許是天下困難的事情了。當計算機出現(xiàn)后，人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具，在以后的歲月中，無數(shù)科學家為這個目標努力著。 1963年MIT從美國得到一筆220萬美元的資助，用于研究機器輔助識別.這筆資助來自，高級研究計劃署。。廈門軟件AIGC為什么重要

以人類的智慧創(chuàng)造出堪與人類大腦相平行的機器腦（人工智能），對人類來說是一個極具誘惑的領(lǐng)域。龍巖谷歌AIGC概念

    2022年2月28日，經(jīng)典美妝超級品類日活動開啟時，京東美妝虛擬主播“小美”就出現(xiàn)在蘭蔻、歐萊雅、OLAY等超過二十個美妝品牌直播間，開啟直播首秀。虛擬人不僅五官形象由AI合成，嘴型也可以利用AI精確匹配臺詞，動作靈活且流暢，營造出較好的真實感，為用戶帶來與真人無異的體驗。不過目前的虛擬主播更多的是與真人主播形成互補，或者為沒有直播能力的的商家提供服務(wù)，還不能完全替代真人。虛擬主播要獲得更強的交互能力，更好的與觀眾互動，做出實時反饋，還需要AIGC相關(guān)技術(shù)的后續(xù)發(fā)展。3、AIGC+影視行業(yè)隨著虛擬技術(shù)的逐步到來，對影視內(nèi)容的需求也在爆發(fā)式增長。為了滿足觀眾日益刁鉆的口味和挑剔的眼光，影視行業(yè)正全力提高產(chǎn)量，迭代技術(shù)，導致整個行業(yè)的工業(yè)化程度逐漸提高，同時變得精細且復雜，同時人的局限性也逐漸凸顯。AI的應(yīng)用無疑可以降本增效，行業(yè)回歸本真。 龍巖谷歌AIGC概念