人工智能 AIGC弊端

    ChatGPTChatGPT是美國OpenAI公司在2022年11月發(fā)布的智能對話模型。截止目前ChatGPT未公開論文等技術(shù)資料。大多數(shù)的技術(shù)原理分析是基于InstructGPT分析。ChatGPT與GPT-3等對話模型不同的是，ChatGPT引入了人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)（HFRL：HumanFeedbackReinforcementLearning）。ChatGPT與強(qiáng)化學(xué)習(xí)：強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略在AlphaGo中已經(jīng)展現(xiàn)出其強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力。簡單的說，ChatGPT通過HFRL來學(xué)習(xí)什么是好的回答，而不是通過有監(jiān)督的問題-答案式的訓(xùn)練直接給出結(jié)果。通過HFRL，ChatGPT能夠模仿人類的思維方式，回答的問題更符合人類對話。ChatGPT原理：舉個(gè)簡單的例子進(jìn)行說明，公司員工收到領(lǐng)導(dǎo)安排任務(wù)，需完成一項(xiàng)工作匯報(bào)的PPT。當(dāng)員工完成工作PPT制作時(shí)，去找領(lǐng)導(dǎo)匯報(bào)，領(lǐng)導(dǎo)在看后認(rèn)為不合格，但是沒有清楚的指出問題在哪。員工在收到反饋后，不斷思考，從領(lǐng)導(dǎo)的思維方式出發(fā)，重新修改PPT，提交領(lǐng)導(dǎo)查看。通過以上多輪反饋-修改后，員工在PPT制作上會更符合領(lǐng)導(dǎo)思維方式。而如果領(lǐng)導(dǎo)在旗艦次查看時(shí)，直接告訴員工哪里有問題，該怎樣修改。 問題."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(gè)重要的里程碑.人工智能 AIGC弊端

    AIGC+資訊行業(yè)在信息化時(shí)代，社會中充斥著各種資訊，同時(shí)這些資訊也有高標(biāo)準(zhǔn)、需求大、時(shí)效強(qiáng)等特點(diǎn)。自2014年起，AIGC已開始用于新聞資訊領(lǐng)域，因此資訊行業(yè)是AIGC商業(yè)化相對成熟的賽道。、AIGC輔助信息收集，打造堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)精良的新聞產(chǎn)出必定需要全部、高效、準(zhǔn)確的信息收集與整理的基礎(chǔ)上。按照傳統(tǒng)的業(yè)模式，工作人員需要親臨現(xiàn)場，通過各種手段才能獲得足夠且扎實(shí)的信息?，F(xiàn)在的AI已經(jīng)能對該環(huán)節(jié)高效賦能，例如科大訊飛的AI轉(zhuǎn)寫工具可以幫助記者實(shí)時(shí)生成文稿，自動撰寫提綱、精簡語句等，進(jìn)而提高工作效率，保證特別終產(chǎn)出的時(shí)效性。除幫助獲取一手信息外，AI也可以幫助精確檢索二手信息，收集素材。在高性能的AIGC工具如ChatGPT出現(xiàn)后，就可以像常人對話一樣直接提問并獲得答案。雖然難免還是會有這樣那樣的問題，但作為工具而言，AIGC的意義已經(jīng)非常明顯了。、AIGC支持資訊生成，實(shí)現(xiàn)高效產(chǎn)出在資訊寫作等生成環(huán)節(jié)，基于自然語言生成和自然語言處理技術(shù)，AIGC已經(jīng)逐步得到從業(yè)者和消費(fèi)者的認(rèn)可，因此有不少企業(yè)積極參與其中。以產(chǎn)出數(shù)量為例，雅虎等外媒合作的AutomatedInsights，其撰稿工具Wordsmith能在一分鐘內(nèi)生成兩千條新聞。 廈門AIGC是什么形成智能、感覺、創(chuàng)造力以及知覺等基礎(chǔ)的，就是大腦的記憶-預(yù)測系統(tǒng)。

    人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計(jì)算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、自動程序設(shè)計(jì)等方面。研究方法如今沒有統(tǒng)一的原理或范式指導(dǎo)人工智能研究。許多問題上研究者都存在爭論。其中幾個(gè)長久以來仍沒有結(jié)論的問題是：是否應(yīng)從心理或神經(jīng)方面模擬人工智能?或者像鳥類生物學(xué)對于航空工程一樣，人類生物學(xué)對于人工智能研究是沒有關(guān)系的？智能行為能否用簡單的原則（如邏輯或優(yōu)化）來描述？還是必須解決大量完全無關(guān)的問題？智能是否可以使用高級符號表達(dá)，如詞和想法？還是需要“子符號”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)概念后來被某些非GOFAI研究者采納。

    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(gè)概念均來自同一個(gè)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(jià)值？本文將重點(diǎn)關(guān)注三個(gè)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(gè)問題進(jìn)行回答，首先，從技術(shù)層面AIGC可分為三個(gè)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(gè)維度映射到另一個(gè)維度。與生成有什么關(guān)系呢？因?yàn)榱硪粋€(gè)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(qiáng)與轉(zhuǎn)譯。增強(qiáng)即對數(shù)字內(nèi)容修復(fù)、去噪、細(xì)節(jié)增強(qiáng)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(shí)世界中的內(nèi)容進(jìn)行智能增強(qiáng)與智能轉(zhuǎn)譯，更好的完成現(xiàn)實(shí)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(qiáng)中的圖像超分可對低分辨率進(jìn)行放大，同時(shí)增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié)信息，生成高清圖。再比如。 而從一個(gè)語言研究者的角度來看，要讓機(jī)器與人之間自由交流那是相當(dāng)困難的，是一個(gè)永無答案的問題。。

    AIGC賦能服飾電商，助力降本增效AIGC可以為商家提供大量創(chuàng)意素材，電商廣告正是對創(chuàng)意營銷素材需求量很大的領(lǐng)域，阿里巴巴的AI設(shè)計(jì)師“魯班”就是應(yīng)用于此。除了通用型廣告，AIGC在電商服飾領(lǐng)域用途更多。一般說來，服飾領(lǐng)域都采用“小單快返”的模式，即先小批量生產(chǎn)多種樣式的服飾產(chǎn)品投入市場，快速獲取市場反饋，對精良產(chǎn)品加大投入，在試出爆款的同時(shí)減小庫存壓力。但這種方式對產(chǎn)品圖片的需求量很大，如果有上千種服飾產(chǎn)品分別找模特再牌照修圖，無疑會耗費(fèi)極大的時(shí)間和成本。成立于2020年的ZMO公司就運(yùn)用AIGC解決這個(gè)問題，商家只需在ZMO平臺上傳產(chǎn)品圖和模特圖就可以得到展示圖。借助AIGC，更多服飾相關(guān)的市場策略都可以低成本的實(shí)現(xiàn)。即使沒有專業(yè)模特，虛擬人模特及廣告也可以發(fā)揮作用，甚至還可以調(diào)整虛擬人的相貌來適配不同風(fēng)格的服飾。、AIGC打造虛擬主播，提升直播效率隨著概念的傳播，虛擬主播正日益成為許多商家的選擇。與真人主播不同，虛擬主播可以全天無間斷的直播，突破時(shí)間和空間的限制。人工智能只是一個(gè)虛構(gòu)的概念。福州AIGC弊端

70年代許多新方法被用于AI開發(fā)，如MINSKY的構(gòu)造理論.人工智能 AIGC弊端

    例如繁重的科學(xué)和工程計(jì)算本來是要人腦來承擔(dān)的，如今計(jì)算機(jī)不但能完成這種計(jì)算，而且能夠比人腦做得更快、更準(zhǔn)確，因此當(dāng)代人已不再把這種計(jì)算看作是“需要人類智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”，可見復(fù)雜工作的定義是隨著時(shí)代的發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)步而變化的，人工智能這門科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著時(shí)代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進(jìn)展，另一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。通常，“機(jī)器學(xué)習(xí)”的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是“統(tǒng)計(jì)學(xué)”、“信息論”和“控制論”。還包括其他非數(shù)學(xué)學(xué)科。這類“機(jī)器學(xué)習(xí)”對“經(jīng)驗(yàn)”的依賴性很強(qiáng)。計(jì)算機(jī)需要不斷從解決一類問題的經(jīng)驗(yàn)中獲取知識，學(xué)習(xí)策略，在遇到類似的問題時(shí)，運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)知識解決問題并積累新的經(jīng)驗(yàn)，就像普通人一樣。我們可以將這樣的學(xué)習(xí)方式稱之為“連續(xù)型學(xué)習(xí)”。但人類除了會從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)之外，還會創(chuàng)造，即“跳躍型學(xué)習(xí)”。這在某些情形下被稱為“靈感”或“頓悟”。一直以來，計(jì)算機(jī)特別難學(xué)會的就是“頓悟”。 人工智能 AIGC弊端