泉州人工智能 AIGC趋势

    一.AIGC是什么？AIGC（即ArtificialIntelligenceGeneratedContent），中文译为人工智能生成内容。简单来说，就是以前本来需要人类用思考和创造力才能完成的工作，现在可以利用人工智能技术来替代我们完成。在狭义上，AIGC是指利用AI自动生成内容的生产方式，比如自动写作、自动设计等。在广义上，AIGC是指像人类一样具备生成创造能力的AI技术，它可以基于训练数据和生成算法模型，自主生成创造新的文本、图像、音乐、视频、3D交互内容等各种形式的内容和数据。二.AIGC发展历史AIGC的发展历程可以分成三个阶段：早期萌芽阶段（上世纪50年代至90年代中期），沉淀累积阶段（上世纪90年代至本世纪10年代中期），快速发展阶段（本世纪10年代中期至今）。在早期萌芽阶段（1950s~1990s）由于技术限制，AIGC有限于小范围实验和应用，例如1957年出现了首支电脑创作的音乐作品《依利亚克组曲（IlliacSuite）》。然而在80年代末至90年代中期，由于高成本和难以商业化，AIGC的资本投入有限，因此未能取得许多斐然进展。作者：HOTAIGC链接：源：简书著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 150多所像DEC（它雇了700多员工从事AI研究）这样的公司共花了10亿美元在内部的AI开发组上.泉州人工智能 AIGC趋势

    AIGC未来趋势2023年无疑是AIGC元年，随着人工智能技术的不断进步和创新，AIGC将会涵盖更普遍的主题和领域，应用场景拓展将进一步拓展，AIGC的未来充满无限可能。在未来，AIGC技能将成为每位职场人生存于职场的必备技能，也将成为职场竞争力的重要标志，具备这些技能的人才可以更好地适应新兴行业和新兴岗位，并且有更多机会获得高薪、高福利、高晋升机会，职场人都将借助AI进行更高效的工作，将帮助职场人士更好地应对未来职场的挑战。但是，要想真正掌握AIGC技能并在职场中取得成功，并不是一件容易的事情。首先你需要掌握AI人工智能软件的应用技巧，如何让AI人工智能软件为你所用，帮助你进行工作，提升工作效率；其次需要具备良好的沟通与团队合作能力，在与其他部门或同事合作时可以更好地运用AI技术解决问题；结尾还需要具备创新思维和敢于尝试新事物的勇气，在不断尝试中积累经验并不断提升自己。想要具备以上能力与技巧，由娱乐资本论与华龙数字艺术实训基地强强联手，应势而生，隆重推出一门新课程——“AIGC新媒体运营”训练营课程，是你的选择。 龙岩大厂AIGC人工智能技术被用于导弹系统和预警显示以 及其它先进武器.AI技术也进入了家庭。

关于什么是“智能”，涉及到诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等问题。人了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是人工智能。人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

    实现方法人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法，它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟，它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。遗传算法（GENERICALGORITHM，简称GA）和人工神经网络（ARTIFICIALNEURALNETWORK，简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，结尾为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。 总之，80年代AI被引入了市场，并显示出实用价值.可以确信，它将是通向21世纪之匙。

    AIGC推动创意落地，突破表达瓶颈虽然AI能帮助人类更好的释放创意，但从剧本到荧幕仍是一段漫长的距离。从创意到表达的跨越，AI可以保驾护航，帮助人类化不可能为可能。举例来说，当前劳动密集型的影视生产方式难以满足观众对质量日益提高的要求。2009年上映的《阿凡达》令全球观众旗舰了解3D电影的魅力，此后沉浸式观影体验成了影视产业链上共同的追求。为了满足这种追求，影视特技与应用呈现井喷式发展，但后期制作与渲染，复杂程度也都水涨船高，传统的作业方式已经难以为继，而AI技术就有推动变革的潜力。从技术角度来说，影视特技行业的作业流程是极为繁琐的，比如场景中的建模就需要从一草一木、一人一物开始，逐渐打造世界的雏形，再通过骨骼绑定和动作设计让模型活起来，之后的定分镜、调灯光、铺轨道、取镜头等等无不费时费力，后期的解算和渲染等工作同样如此。可以说在影视工作的每个环节都有大量重复性工作或等待时间，无形中拖慢了工作节奏。因此现在就有企业致力于解封流程生产力，比如优酷的“妙叹”工具箱，在动漫中实时渲染，帮助工作者实时把握效果或做出修改，节省了大量成本，减轻人员负担，目前已被多家国漫企业采用。 1957年一个新程序，"通用解题机"（GPS）的旗舰个版本进行了测试.这个程序是由制作"逻辑行家" 同一个组开发。福州AIGC用处

1955年末，NEWELL和SIMON做了一个名为"逻辑行家"（LOGIC THEORIST）的程序.泉州人工智能 AIGC趋势

    常识知识库(如DOUGLENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子，因为他们必须人工一次编写一个复杂的概念。基于知识大约在1970年出现大容量内存计算机，研究者分别以三个方法开始把知识构造成应用软件。这场“知识革新”促成行家系统的开发与计划，这是旗舰个成功的人工智能软件形式。“知识革新”同时让人们意识到许多简单的人工智能软件可能需要大量的知识。子符号法80年代符号人工智能停滞不前，很多人认为符号系统永远不可能模仿人类所有的认知过程，特别是感知，机器人，机器学习和模式识别。很多研究者开始关注子符号方法解决特定的人工智能问题。自下而上，接口AGENT，嵌入环境（机器人），行为主义，新式AI机器人领域相关的研究者，如RODNEYBROOKS，否定符号人工智能而专注于机器人移动和求生等基本的工程问题。他们的工作再次关注早期控制论研究者的观点，同时提出了在人工智能中使用控制理论。这与认知科学领域中的表征感知论点是一致的:更高的智能需要个体的表征(如移动，感知和形象)。 泉州人工智能 AIGC趋势