AIGC技術與應用近期，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域：AIGC。AIGC到底是什么？為什么如此引人關注？AIGC能產(chǎn)生什么樣的應用價值？本文將重點關注三個方面：1、AIGC中心技術與原理2、AIGC典型應用場景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來自動生產(chǎn)內(nèi)容。那么，AIGC采用了什么人工智能技術？可生成什么內(nèi)容？對以上兩個問題進行回答，首先，從技術層面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)容的增強與轉譯。增強即對數(shù)字內(nèi)容修復、去噪、細節(jié)增強等。轉譯即對數(shù)字內(nèi)容轉換如翻譯等。該技術旨在將現(xiàn)實世界中的內(nèi)容進行智能增強與智能轉譯，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行放大，同時增強圖像的細節(jié)信息，生成高清圖。再比如。 從圖靈影響深遠的奠基性研究到機器人和新人工智能的飛躍。莆田什么是AIGC前景

    AIGC協(xié)助劇本創(chuàng)作，釋放創(chuàng)意潛力通過對海量精良劇本的學習，AI能根據(jù)特定需求快速生成不同風格或架構的劇本，在極大提高工作者工作效率的同時，AI也在激發(fā)創(chuàng)意，幫助產(chǎn)出更精良的作品。事實上，將AI引入劇本創(chuàng)作的做法早已有之。2016年，紐約大學研發(fā)的AI在學習了幾十部經(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播放量依然證明外界對AI創(chuàng)作的興趣很大。2020年，GPT-3被用于創(chuàng)作一個短劇，再次引發(fā)普遍關注。通過這些早期試驗可以看出AI在劇本創(chuàng)作方面的潛力，但要真正將其轉化為生產(chǎn)力，還要AI更貼合具體的應用場景，做針對性訓練，并結合實際業(yè)務需求開發(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等領域，也已經(jīng)收獲百萬級用戶。 bilibiliAIGC弊端這個項目目的是研制一種能完成許多戰(zhàn)地任務的機器人。由于項目缺陷和成功無望，PENTAGON停止了項目的經(jīng)費。

    那么，下一次員工所做的PPT很大概率還是不符合要求，因為，沒有反饋思考，沒有HFRL，自然不會做出符合要求的工作。ChatGPT亦是如此。ChatGPT能夠回答出好的問題與它的“領導”所秉持的價值觀有很大關系。因此，你的“點踩”可能會影響ChatGPT的回答。ChatGPT的斐然特點如下：（3）多模態(tài)預訓練大模型CLIP（OpenAI）2021年美國OpenAI公司發(fā)布了跨模態(tài)預訓練大模型CLIP，該模型采用從互聯(lián)網(wǎng)收集的4億對圖文對。采用雙塔模型與比對學習訓練方式進行訓練。CLIP的英文全稱是ContrastiveLanguage-ImagePre-training，即一種基于對比文本-圖像對的預訓練方法或者模型。簡單說，CLIP將圖片與圖片描述一起訓練，達到的目的：給定一句文本，匹配到與文本內(nèi)容相符的圖片；給定一張圖片，匹配到與圖片相符的文本。

    AIGC的產(chǎn)品形態(tài)有哪些？1、基礎層（模型服務）基礎層為采用預訓練大模型搭建的基礎設施。由于開發(fā)預訓練大模型技術門檻高、投入成本高，因此，該層主要由少數(shù)頭部企業(yè)或研發(fā)機構主導。如谷歌、微軟、Meta、OpenAI、DeepMind、?；A層的產(chǎn)品形態(tài)主要包括兩種：一種為通過受控的api接口收取調用費；另一種為基于基礎設施開發(fā)專業(yè)的軟件平臺收取費用。2、中間層（2B）該層與基礎層的特別主要區(qū)別在于，中間層不具備開發(fā)大模型的能力，但是可基于開源大模型等開源技術進行改進、抽取或模型二次開發(fā)。該層為在大模型的基礎上開發(fā)的場景化、垂直化、定制化的應用模型或工具。在AIGC的應用場景中基于大模型抽取出個性化、定制化的應用模型或工具滿足行業(yè)需求。如基于開源的StableDiffusion大模型所開發(fā)的二次元風格圖像生成器，滿足特定行業(yè)場景需求。中間層的產(chǎn)品形態(tài)、商業(yè)模式與基礎層保持一致，分別為接口調用費與平臺軟件費。3、應用層（2C）應用層主要基于基礎層與中間層開發(fā)，面向C端的場景化工具或軟件產(chǎn)品。應用層更加關注用戶的需求，將AIGC技術切實融入用戶需求，實現(xiàn)不同形態(tài)、不同功能的產(chǎn)品落地?？梢酝ㄟ^網(wǎng)頁、小程序、群聊、app等不同的載體呈現(xiàn)。從而控制環(huán)境溫度.這項對反饋 回路的研究重要性在于：WIENER理論上指出所有的智能活動都是反饋機制的結果。

    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問題，并提出了“人工智能”這一術語，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。 到1985年美國有一百多個公司生產(chǎn)機器視覺系統(tǒng)，銷售額共達8千萬美元.莆田什么是AIGC前景

通過分析這些信 息，可以推斷出圖像可能是什么.同時期另一項成果是PROLOGE語言，于1972年提出。莆田什么是AIGC前景

    人工智能學科研究的主要內(nèi)容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。研究方法如今沒有統(tǒng)一的原理或范式指導人工智能研究。許多問題上研究者都存在爭論。其中幾個長久以來仍沒有結論的問題是：是否應從心理或神經(jīng)方面模擬人工智能?或者像鳥類生物學對于航空工程一樣，人類生物學對于人工智能研究是沒有關系的？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的問題？智能是否可以使用高級符號表達，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，也提議人工智能應歸類為SYNTHETICINTELLIGENCE，這個概念后來被某些非GOFAI研究者采納。 莆田什么是AIGC前景