三明互联网AIGC用处

    认知模拟经济学家赫伯特·西蒙和艾伦·纽厄尔研究人类问题解决能力和尝试将其形式化，同时他们为人工智能的基本原理打下基础，如认知科学，运筹学和经营科学。他们的研究团队使用心理学实验的结果开发模拟人类解决问题方法的程序。这方法一直在卡内基梅隆大学沿袭下来，并在80年代于SOAR发展到高峰。基于逻辑不像艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙，JOHNMCCARTHY认为机器不需要模拟人类的思想，而应尝试找到抽象推理和解决问题的本质，不管人们是否使用同样的算法。他在斯坦福大学的实验室致力于使用形式化逻辑解决多种问题，包括知识表示，智能规划和机器学习.致力于逻辑方法的还有爱丁堡大学，而促成欧洲的其他地方开发编程语言PROLOG和逻辑编程科学.“反逻辑”斯坦福大学的研究者(如马文·闵斯基和西摩尔·派普特)发现要解决计算机视觉和自然语言处理的困难问题，需要专门的方案-他们主张不存在简单和通用原理（如逻辑）能够达到所有的智能行为。 问题."逻辑行家"对公众和AI研究领域产生的影响使它成为AI发展中一个重要的里程碑.三明互联网AIGC用处

    AIGC的中心技术有哪些？（1）变分自编码（VariationalAutoencoder，VAE）变分自编码器是深度生成模型中的一种，由Kingma等人在2014年提出，与传统的自编码器通过数值方式描述潜空间不同，它以概率方式对潜在空间进行观察，在数据生成方面应用价值较高。VAE分为两部分，编码器与解码器。编码器将原始高维输入数据转换为潜在空间的概率分布描述；解码器从采样的数据进行重建生成新数据。VAE模型（2）生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，GAN）2014年IanGoodFellow提出了生成对抗网络，成为早期出名的生成模型。GAN使用零和博弈策略学习，在图像生成中应用普遍。以GAN为基础产生了多种变体，如DCGAN，StytleGAN，CycleGAN等。GAN模型GAN包含两个部分：生成器：学习生成合理的数据。对于图像生成来说是给定一个向量，生成一张图片。其生成的数据作为判别器的负样本。判别器：判别输入是生成数据还是真实数据。网络输出越接近于0，生成数据可能性越大；反之，真实数据可能性越大。 三明互联网AIGC用处《人工智能的未来》：诠释了智能的内涵，阐述了大脑工作的原理。

    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。

    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。 他请他们到 VERMONT参加 " DARTMOUTH人工智能夏季研究会".

    2023年1月，微软必应搜索（MicrosoftBingSearch）推出了一项创新的功能，即聊天模式（ChatMode）。这项功能允许用户通过聊天框与必应搜索进行交互，获取信息、娱乐、创意等各种内容。必应搜索利用了先进的自然语言处理（NLP）和生成技术，能够理解和回答用户的各种问题和请求，同时提供相关的网页搜索结果、建议、广告等。必应搜索还能够根据用户的选择，切换不同的模式，如平衡模式（BalancedMode）、创意模式（CreativeMode）和精确模式（PreciseMode），以满足用户的不同需求和偏好。必应搜索的聊天模式是AIGC领域的一个突破，展示了人工智能与人类交流的可能性和潜力。三.AIGC中心技术随着自然语言处理（NLP）技术和扩散模型（DiffusionModel）的发展，人工智能已经不再作为内容创造的辅助工具，而是可以创造生成内容。自然语言处理技术是实现人与计算机之间如何通过自然语言进行交互的手段。它融合了语言学、计算机学和数学，使得计算机可以理解自然语言，提取信息并自动翻译、分析和处理。 1955年末，NEWELL和SIMON做了一个名为"逻辑行家"（LOGIC THEORIST）的程序.福州搜狗AIGC案例

霍金斯认为，从人工智能到神经网络，早先复制人类智能的努力无一成功，究其原因。三明互联网AIGC用处

    （1）采集环节借助语音识别技术将语音实时转换为文本，压缩稿件生产过程中的重复性工作，提高内容生产效率。采用智能写作机器人，提升新闻资讯写作的时效性。（2）编辑环节采用AIGC技术对视频画质修复与增强，提升视频质量。此外，可利用AIGC技术对视频场景识别，实现智能视频剪辑。如人民日报社利用“智能云剪辑师”并能够实现自动匹配字幕、人物实时追踪与画面抖动修复等功能。2022冬奥会期间，央视视频通过AI智能内容剪辑系统，高效生产与发布冰雪项目视频集锦内容。（3）播报环节AI合成主播开创了新闻领域实时语音及人物动画合成的先河，只需要输入所需要播发的文本内容，计算机就会生成相应的AI合成主播播报的新闻视频,并确保视频中人物音频和表情、唇动保持自然一致，展现与真人主播无异的信息传达效果。2、AIGC在影视行业应用前期创作中期拍摄后期制作剧本创作虚拟场景生成画质修复画质增强AI视频剪辑人脸替换、人声替换在前期创作阶段，AIGC可通过对海量剧本进行学习，并按照预定风格生成剧本，创作者可进行二次筛选与加工，激发创作灵感，缩短创作周期。在中期拍摄阶段，可通过人工智能合成虚拟场景，将无法实拍或成本过高的场景生成出来，提升视听体验。比如。 三明互联网AIGC用处