福建網(wǎng)絡(luò)AIGC好處

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2024-05-07

    人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括:知識(shí)表示、自動(dòng)推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)獲取、知識(shí)處理系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等方面。研究方法如今沒(méi)有統(tǒng)一的原理或范式指導(dǎo)人工智能研究。許多問(wèn)題上研究者都存在爭(zhēng)論。其中幾個(gè)長(zhǎng)久以來(lái)仍沒(méi)有結(jié)論的問(wèn)題是:是否應(yīng)從心理或神經(jīng)方面模擬人工智能?或者像鳥(niǎo)類生物學(xué)對(duì)于航空工程一樣,人類生物學(xué)對(duì)于人工智能研究是沒(méi)有關(guān)系的?智能行為能否用簡(jiǎn)單的原則(如邏輯或優(yōu)化)來(lái)描述?還是必須解決大量完全無(wú)關(guān)的問(wèn)題?智能是否可以使用高級(jí)符號(hào)表達(dá),如詞和想法?還是需要“子符號(hào)”的處理?JOHNHAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能)的概念,也提議人工智能應(yīng)歸類為SYNTHETICINTELLIGENCE,這個(gè)概念后來(lái)被某些非GOFAI研究者采納。 MINSKY和MARR的成果如今用到了生產(chǎn)線上的相機(jī)和計(jì)算機(jī)中,進(jìn)行質(zhì)量控制.福建網(wǎng)絡(luò)AIGC好處

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    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(wèn)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(yíng)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(kāi)發(fā)模擬人類解決問(wèn)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(lái),并在80年代于SOAR發(fā)展到高峰?;谶壿嫴幌癜瑐悺ぜ~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(wèn)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(wèn)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(ài)丁堡大學(xué),而促成歐洲的其他地方開(kāi)發(fā)編程語(yǔ)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(jué)和自然語(yǔ)言處理的困難問(wèn)題,需要專門的方案-他們主張不存在簡(jiǎn)單和通用原理(如邏輯)能夠達(dá)到所有的智能行為。 福建bilibiliAIGC弊端人工智能技術(shù)被用于導(dǎo)彈系統(tǒng)和預(yù)警顯示以 及其它先進(jìn)武器.AI技術(shù)也進(jìn)入了家庭。

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    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(jī)構(gòu)開(kāi)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(guó)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(kāi)放,提供數(shù)量有限的無(wú)償圖像和額外的購(gòu)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(duì)外開(kāi)放。用戶可通過(guò)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(kāi)源)2022年8月,StabilityAI發(fā)布了StableDiffusion,這是一種類似于DALL-E2與Imagen的開(kāi)源Diffusion模型,代碼與模型權(quán)重均向公眾開(kāi)放。(4)Transformer2017年由谷歌提出,采用注意力機(jī)制(attention)對(duì)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(shì)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。

    2023年1月,微軟必應(yīng)搜索(MicrosoftBingSearch)推出了一項(xiàng)創(chuàng)新的功能,即聊天模式(ChatMode)。這項(xiàng)功能允許用戶通過(guò)聊天框與必應(yīng)搜索進(jìn)行交互,獲取信息、娛樂(lè)、創(chuàng)意等各種內(nèi)容。必應(yīng)搜索利用了先進(jìn)的自然語(yǔ)言處理(NLP)和生成技術(shù),能夠理解和回答用戶的各種問(wèn)題和請(qǐng)求,同時(shí)提供相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)搜索結(jié)果、建議、廣告等。必應(yīng)搜索還能夠根據(jù)用戶的選擇,切換不同的模式,如平衡模式(BalancedMode)、創(chuàng)意模式(CreativeMode)和精確模式(PreciseMode),以滿足用戶的不同需求和偏好。必應(yīng)搜索的聊天模式是AIGC領(lǐng)域的一個(gè)突破,展示了人工智能與人類交流的可能性和潛力。三.AIGC中心技術(shù)隨著自然語(yǔ)言處理(NLP)技術(shù)和擴(kuò)散模型(DiffusionModel)的發(fā)展,人工智能已經(jīng)不再作為內(nèi)容創(chuàng)造的輔助工具,而是可以創(chuàng)造生成內(nèi)容。自然語(yǔ)言處理技術(shù)是實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間如何通過(guò)自然語(yǔ)言進(jìn)行交互的手段。它融合了語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)學(xué)和數(shù)學(xué),使得計(jì)算機(jī)可以理解自然語(yǔ)言,提取信息并自動(dòng)翻譯、分析和處理。 所謂智能,就是人腦比較過(guò)去、預(yù)測(cè)未來(lái)的能力。

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    隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,AIGC(ArtificialIntelligenceGeneratedContent)已經(jīng)成為了我們生活中不可或缺的一部分。無(wú)論是在電商、辦公還是其他行業(yè)中,AIGC都可以幫助人們更高效地完成任務(wù),提高工作效率。在電商領(lǐng)域,AIGC可以生成商品標(biāo)題、描述、廣告文案和廣告圖等內(nèi)容,幫助企業(yè)更好地推廣產(chǎn)品。通過(guò)AIGC技術(shù),企業(yè)可以快速生成大量的精良內(nèi)容,提高商品的曝光率和銷售量。同時(shí),AIGC還可以幫助企業(yè)更好地了解消費(fèi)者的需求和喜好,從而更好地制定營(yíng)銷策略。在辦公領(lǐng)域,AIGC可以幫助人們更輕松地完成各種任務(wù),如寫周報(bào)日?qǐng)?bào)、寫方案、寫運(yùn)營(yíng)活動(dòng)、制作PPT等。通過(guò)AIGC技術(shù),人們可以快速生成高質(zhì)量的文字內(nèi)容,減少繁瑣的重復(fù)性工作,提高工作效率。此外,AIGC還可以幫助人們更好地表達(dá)自己的想法和觀點(diǎn),提高溝通效果。總之,AIGC技術(shù)的應(yīng)用范圍非常普遍,可以幫助人們更高效地完成任務(wù),提高工作效率。未來(lái)隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和完善,相信AIGC會(huì)在更多領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。 有了像美國(guó)人工智能協(xié)會(huì)這樣的基金會(huì).因?yàn)锳I開(kāi)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。南平谷歌AIGC用處

而反饋機(jī)制是有可能用機(jī)器模擬的.這項(xiàng)發(fā)現(xiàn)對(duì)早期AI的發(fā)展影響很大。福建網(wǎng)絡(luò)AIGC好處

    【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。【代表性產(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(jiàn),如語(yǔ)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(yǔ)音,如數(shù)字人播報(bào)、語(yǔ)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(lè)曲等。【代表性產(chǎn)品或模型】:DeepMusic、WaveNet、DeepVoice、MusicAutoBot等。 福建網(wǎng)絡(luò)AIGC好處