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落地產品形態(tài)。一、AIGC是什么？AIGC全稱為AI-GeneratedContent，直譯：人工智能內容生成。即采用人工智能技術來自動生產內容。那么，AIGC采用了什么人工智能技術？可生成什么內容？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)字內容孿生：簡單的說，將數(shù)字內容從一個維度映射到另一個維度。與生成有什么關系呢？因為另一個維度內容不存在所以需要生成。內容孿生主要分為內容的增強與轉譯。增強即對數(shù)字內容修復、去噪、細節(jié)增強等。轉譯即對數(shù)字內容轉換如翻譯等。該技術旨在將現(xiàn)實世界中的內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。 所謂智能，就是人腦比較過去、預測未來的能力。福建搜狗AIGC用處

    認知模擬經濟學家赫伯特·西蒙和艾倫·紐厄爾研究人類問題解決能力和嘗試將其形式化，同時他們?yōu)槿斯ぶ悄艿幕驹泶蛳禄A，如認知科學，運籌學和經營科學。他們的研究團隊使用心理學實驗的結果開發(fā)模擬人類解決問題方法的程序。這方法一直在卡內基梅隆大學沿襲下來，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認為機器不需要模擬人類的思想，而應嘗試找到抽象推理和解決問題的本質，不管人們是否使用同樣的算法。他在斯坦福大學的實驗室致力于使用形式化邏輯解決多種問題，包括知識表示，智能規(guī)劃和機器學習.致力于邏輯方法的還有愛丁堡大學，而促成歐洲的其他地方開發(fā)編程語言PROLOG和邏輯編程科學.“反邏輯”斯坦福大學的研究者(如馬文·閔斯基和西摩爾·派普特)發(fā)現(xiàn)要解決計算機視覺和自然語言處理的困難問題，需要專門的方案-他們主張不存在簡單和通用原理（如邏輯）能夠達到所有的智能行為。 福州bilibiliAIGC前景1957年一個新程序，"通用解題機"（GPS）的旗艦個版本進行了測試.這個程序是由制作"邏輯行家" 同一個組開發(fā)。

    在沉淀累積階段（1990s~2010s）AIGC逐漸從實驗性轉向實用性，2006年深度學習算法取得進展，同時GPU和CPU等算力設備日益精進，互聯(lián)網快速發(fā)展，為各類人工智能算法提供了海量數(shù)據(jù)進行訓練。2007年出版了首部由AIGC創(chuàng)作的小說《在路上》（ITheRoad），2012年微軟展示了全自動同聲傳譯系統(tǒng)，主要基于深度神經網絡（DNN），自動將英文講話內容通過語音識別等技術生成中文。在快速發(fā)展階段（2010s~至今）2014年深度學習算法“生成式對抗網絡”（GenerativeAdversarialNetwork,GAN）推出并迭代更新，助力AIGC新發(fā)展。2017年微軟人工智能少年“小冰”推出世界首部由人工智能寫作的詩集《陽光失了玻璃窗》，2018年NVIDIA(英偉達)發(fā)布StyleGAN模型可自動生成圖片，2019年DeepMind發(fā)布DVD-GAN模型可生成連續(xù)視頻。2021年OpenAI推出DALL-E并更新迭代版本DALL-E-2，主要用于文本、圖像的交互生成內容。2023年AIGC入世元年而2023年更像是AIGC入世元年，AIGC相關的話題爆破式的出現(xiàn)在了朋友圈、微博、抖音等社交媒體，正式被大眾所關注。

    例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，如今計算機不但能完成這種計算，而且能夠比人腦做得更快、更準確，因此當代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復雜任務”，可見復雜工作的定義是隨著時代的發(fā)展和技術的進步而變化的，人工智能這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進展，另一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。通常，“機器學習”的數(shù)學基礎是“統(tǒng)計學”、“信息論”和“控制論”。還包括其他非數(shù)學學科。這類“機器學習”對“經驗”的依賴性很強。計算機需要不斷從解決一類問題的經驗中獲取知識，學習策略，在遇到類似的問題時，運用經驗知識解決問題并積累新的經驗，就像普通人一樣。我們可以將這樣的學習方式稱之為“連續(xù)型學習”。但人類除了會從經驗中學習之外，還會創(chuàng)造，即“跳躍型學習”。這在某些情形下被稱為“靈感”或“頓悟”。一直以來，計算機特別難學會的就是“頓悟”。 其它AI領域也在80年代進入市場.其中一項就是機器視覺.

    在自然語言處理技術發(fā)展之前，人類只能通過一些固定模式的指令來與計算機進行溝通，這對于人工智能的發(fā)展是一個重大的突破。自然語言處理技術可以追溯到1950年，當時圖靈發(fā)表了一篇論文，提出了「圖靈測試」的概念作為判斷智能的條件。這一測試包含了自動語意翻譯和自然語言生成。自然語言處理技術可以分為兩個中心任務：自動語音識別和自然語言生成。自動語音識別是將語音信號轉換為文字，而自然語言生成則是將結構化數(shù)據(jù)轉換為自然語言文本。隨著AI技術的不斷發(fā)展，人工智能已經可以通過自然語言處理技術和擴散模型（DiffusionModel）來生成自然語言文本，這使得人工智能不再作為內容創(chuàng)造的輔助工具，而是可以創(chuàng)造生成內容。這種生成式人工智能可以用于自然語言對答、機器翻譯、自然語言摘要、聊天機器人等多個領域，為人們提供更加智能化的服務和體驗?？傊?，隨著自然語言處理技術和擴散模型的發(fā)展，人工智能已經可以創(chuàng)造生成自然語言文本，這將會給我們的生活和工作帶來巨大的變革。 《人工智能的未來》：詮釋了智能的內涵，闡述了大腦工作的原理。莆田AIGC優(yōu)缺點

到1985年美國有一百多個公司生產機器視覺系統(tǒng)，銷售額共達8千萬美元.福建搜狗AIGC用處

    人工智能技術的飛速發(fā)展，生成式AI正在改變我們處理信息和解決問題的方式。作為生成式AI的代替，AIGC為眾多企業(yè)帶來了前所未有的價值。在本文中，我們將探討AIGC如何通過以下10種方式為企業(yè)帶來實質性的幫助。數(shù)據(jù)分析和預測AIGC可以利用大數(shù)據(jù)和機器學習算法，幫助企業(yè)進行數(shù)據(jù)分析和預測，從而更好地了解市場趨勢和客戶需求。例如，在金融行業(yè)，AIGC可以分析大量歷史數(shù)據(jù)，預測股市走向，為投資決策提供有力支持。智能自動化AigC可以用于各種任務的自動化，如聊天機器人、智能客服、智能推薦等，從而提高客戶服務質量和效率。例如，在電商領域，AIGC可以根據(jù)用戶的瀏覽歷史和購買記錄，為其推薦相關產品，提高轉化率。決策支持AigC可以為企業(yè)提供決策支持，通過分析大量數(shù)據(jù)和信息，給出比較好解決方案。如在醫(yī)療行業(yè)，AIGC可以幫助醫(yī)生診斷疾病、制定醫(yī)療方案，提高醫(yī)療效果和患者滿意度。內容創(chuàng)作AIGC可以快速生成各種類型的內容，如文章、視頻、圖片等，滿足企業(yè)的營銷需求。在廣告行業(yè)，AIGC可以根據(jù)目標客戶的需求和興趣，創(chuàng)作個性化的廣告內容，提高廣告效果。語言翻譯AigC可以實現(xiàn)高效、準確的翻譯服務。 福建搜狗AIGC用處