【應(yīng)用】：圖像生成（AI繪畫(huà)）、文本生成（AI寫(xiě)作、ChatBot）、視頻生成、多模態(tài)生成等。從生成內(nèi)容層面AIGC可分為五個(gè)方面：1、文本生成基于NLP的文本內(nèi)容生成根據(jù)使用場(chǎng)景可分為非交互式與交互式文本生成。非交互式文本生成包括摘要/標(biāo)題生成、文本風(fēng)格遷移、文章生成、圖像生成文本等。交互式文本生成主要包括聊天機(jī)器人、文本交互游戲等。【代表性產(chǎn)品或模型】：JasperAI、、ChatGPT、Bard、AIdungeon等。2、圖像生成圖像生成根據(jù)使用場(chǎng)可分為圖像編輯修改與圖像自主生成。圖像編輯修改可應(yīng)用于圖像超分、圖像修復(fù)、人臉替換、圖像去水印、圖像背景去除等。圖像自主生成包括端到端的生成，如真實(shí)圖像生成卡通圖像、參照?qǐng)D像生成繪畫(huà)圖像、真實(shí)圖像生成素描圖像、文本生成圖像等?！敬硇援a(chǎn)品或模型】：EditGAN，Deepfake，DALL-E、MidJourney、StableDiffusion，文心一格等。3、音頻生成音頻生成技術(shù)較為成熟，在C端產(chǎn)品中也較為常見(jiàn)，如語(yǔ)音克隆，將人聲1替換為人聲2。還可應(yīng)用于文本生成特定場(chǎng)景語(yǔ)音，如數(shù)字人播報(bào)、語(yǔ)音客服等。此外，可基于文本描述、圖片內(nèi)容理解生成場(chǎng)景化音頻、樂(lè)曲等?！敬硇援a(chǎn)品或模型】：DeepMusic、WaveNet、DeepVoice、MusicAutoBot等。 問(wèn)題."邏輯行家"對(duì)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.龍巖軟件AIGC為什么重要

    AIGC可以實(shí)現(xiàn)的功能：1.在藝術(shù)領(lǐng)域，參與內(nèi)容共創(chuàng)；2.在傳媒領(lǐng)域，推動(dòng)媒體融合轉(zhuǎn)型；3.在影視領(lǐng)域，參與制作全流程；4.在電商領(lǐng)域，推進(jìn)虛實(shí)交融；5.在娛樂(lè)領(lǐng)域，提供發(fā)展動(dòng)能；6.在博客領(lǐng)域，助力產(chǎn)業(yè)加快升級(jí)。AIGC可以實(shí)現(xiàn)什么功能1.在藝術(shù)領(lǐng)域AIGC可以參與美術(shù)、音樂(lè)、視頻、游戲等多領(lǐng)域的內(nèi)容共創(chuàng)，拓展創(chuàng)作空間，不斷提升作品質(zhì)量。2.在傳媒領(lǐng)域AIGC可以采集信息、編輯文字、智能播報(bào)，實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同生產(chǎn)，推動(dòng)媒體融合轉(zhuǎn)型。3.在影視領(lǐng)域AIGC能參與前期創(chuàng)作、中期拍攝、后期制作的全流程，整個(gè)過(guò)程中，AIGC可以創(chuàng)作劇本、合成虛擬背景、實(shí)現(xiàn)影視內(nèi)容2D轉(zhuǎn)3D等，極大程度地降低了制作成本。4.在電商領(lǐng)域AIGC可以打造品牌電商主播，呈現(xiàn)商品的3D模型，構(gòu)建虛擬商城等，逐步推進(jìn)虛實(shí)交融，給消費(fèi)者營(yíng)造沉浸式體驗(yàn)感。5.在娛樂(lè)領(lǐng)域AIGC可以推出虛擬偶像、虛擬網(wǎng)紅，降低翻車(chē)風(fēng)險(xiǎn)，擴(kuò)展輻射邊界，提供發(fā)展動(dòng)能。6.在播客領(lǐng)域AIGC正在不斷延伸內(nèi)容創(chuàng)作的邊界，打破創(chuàng)作壁壘，助力產(chǎn)業(yè)加快升級(jí)。龍巖AIGC優(yōu)缺點(diǎn)個(gè)人電腦和眾多技術(shù)雜志使計(jì)算機(jī)技術(shù)展現(xiàn)在人們面前.

    在沉淀累積階段（1990s~2010s）AIGC逐漸從實(shí)驗(yàn)性轉(zhuǎn)向?qū)嵱眯裕?006年深度學(xué)習(xí)算法取得進(jìn)展，同時(shí)GPU和CPU等算力設(shè)備日益精進(jìn)，互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展，為各類人工智能算法提供了海量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。2007年出版了首部由AIGC創(chuàng)作的小說(shuō)《在路上》（ITheRoad），2012年微軟展示了全自動(dòng)同聲傳譯系統(tǒng)，主要基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN），自動(dòng)將英文講話內(nèi)容通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別等技術(shù)生成中文。在快速發(fā)展階段（2010s~至今）2014年深度學(xué)習(xí)算法“生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)”（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(xiě)作的詩(shī)集《陽(yáng)光失了玻璃窗》，2018年NVIDIA(英偉達(dá))發(fā)布StyleGAN模型可自動(dòng)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(nèi)容。2023年AIGC入世元年而2023年更像是AIGC入世元年，AIGC相關(guān)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(guān)注。

    AIGC協(xié)助劇本創(chuàng)作，釋放創(chuàng)意潛力通過(guò)對(duì)海量精良劇本的學(xué)習(xí)，AI能根據(jù)特定需求快速生成不同風(fēng)格或架構(gòu)的劇本，在極大提高工作者工作效率的同時(shí)，AI也在激發(fā)創(chuàng)意，幫助產(chǎn)出更精良的作品。事實(shí)上，將AI引入劇本創(chuàng)作的做法早已有之。2016年，紐約大學(xué)研發(fā)的AI在學(xué)習(xí)了幾十部經(jīng)典科幻電影劇本后成功編寫(xiě)了劇本《陽(yáng)春》以及一段配樂(lè)歌詞。經(jīng)過(guò)修改、調(diào)整后的成品只有區(qū)區(qū)八分鐘，內(nèi)容也平平無(wú)奇，但《陽(yáng)春》在各大視頻網(wǎng)站特別終收獲的百萬(wàn)級(jí)播放量依然證明外界對(duì)AI創(chuàng)作的興趣很大。2020年，GPT-3被用于創(chuàng)作一個(gè)短劇，再次引發(fā)普遍關(guān)注。通過(guò)這些早期試驗(yàn)可以看出AI在劇本創(chuàng)作方面的潛力，但要真正將其轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，還要AI更貼合具體的應(yīng)用場(chǎng)景，做針對(duì)性訓(xùn)練，并結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)需求開(kāi)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(guó)內(nèi)的海馬輕帆公司深耕中文劇本、小說(shuō)、IP等領(lǐng)域，也已經(jīng)收獲百萬(wàn)級(jí)用戶。 所謂智能，就是人腦比較過(guò)去、預(yù)測(cè)未來(lái)的能力。

    人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識(shí)表示、自動(dòng)推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)獲取、知識(shí)處理系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等方面。研究方法如今沒(méi)有統(tǒng)一的原理或范式指導(dǎo)人工智能研究。許多問(wèn)題上研究者都存在爭(zhēng)論。其中幾個(gè)長(zhǎng)久以來(lái)仍沒(méi)有結(jié)論的問(wèn)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(niǎo)類生物學(xué)對(duì)于航空工程一樣，人類生物學(xué)對(duì)于人工智能研究是沒(méi)有關(guān)系的？智能行為能否用簡(jiǎn)單的原則（如邏輯或優(yōu)化）來(lái)描述？還是必須解決大量完全無(wú)關(guān)的問(wèn)題？智能是否可以使用高級(jí)符號(hào)表達(dá)，如詞和想法？還是需要“子符號(hào)”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(lái)被某些非GOFAI研究者采納。 但80年代對(duì)AI工業(yè)來(lái)說(shuō)也不全是好年景.86-87年對(duì)AI系統(tǒng)的需求下降，業(yè)界損失了近5億美元.寧德人工智能 AIGC費(fèi)用

1963年MIT從美國(guó)得到一筆220萬(wàn)美元的資助，用于研究機(jī)器輔助識(shí)別.這筆資助來(lái)自，高級(jí)研究計(jì)劃署。。龍巖軟件AIGC為什么重要

    大腦模擬主條目：控制論和計(jì)算神經(jīng)科學(xué)20世紀(jì)40年代到50年代，許多研究者探索神經(jīng)病學(xué)，信息理論及控制論之間的聯(lián)系。其中還造出一些使用電子網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造的初步智能，如。這些研究者還經(jīng)常在普林斯頓大學(xué)和英國(guó)的RATIOCLUB舉行技術(shù)協(xié)會(huì)會(huì)議.直到1960，大部分人已經(jīng)放棄這個(gè)方法，盡管在80年代再次提出這些原理。符號(hào)處理主條目：GOFAI當(dāng)20世紀(jì)50年代，數(shù)字計(jì)算機(jī)研制成功，研究者開(kāi)始探索人類智能是否能簡(jiǎn)化成符號(hào)處理。研究主要集中在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)，斯坦福大學(xué)和麻省理工學(xué)院，而各自有孑立的研究風(fēng)格。JOHNHAUGELAND稱這些方法為GOFAI(出色的老式人工智能)。60年代，符號(hào)方法在小型證明程序上模擬高級(jí)思考有很大的成就?；诳刂普摶蛏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法則置于次要。60~70年代的研究者確信符號(hào)方法可以成功創(chuàng)造強(qiáng)人工智能的機(jī)器，同時(shí)這也是他們的目標(biāo)。 龍巖軟件AIGC為什么重要