AIGC未來趨勢2023年無疑是AIGC元年，隨著人工智能技術的不斷進步和創(chuàng)新，AIGC將會涵蓋更普遍的主題和領域，應用場景拓展將進一步拓展，AIGC的未來充滿無限可能。在未來，AIGC技能將成為每位職場人生存于職場的必備技能，也將成為職場競爭力的重要標志，具備這些技能的人才可以更好地適應新興行業(yè)和新興崗位，并且有更多機會獲得高薪、高福利、高晉升機會，職場人都將借助AI進行更高效的工作，將幫助職場人士更好地應對未來職場的挑戰(zhàn)。但是，要想真正掌握AIGC技能并在職場中取得成功，并不是一件容易的事情。首先你需要掌握AI人工智能軟件的應用技巧，如何讓AI人工智能軟件為你所用，幫助你進行工...

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(zhì)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(zhì)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...

這是智能化研究者夢寐以求的東西。2013年，帝金數(shù)據(jù)普數(shù)中心數(shù)據(jù)研究員WANG開發(fā)了一種新的數(shù)據(jù)分析方法，該方法導出了研究函數(shù)性質(zhì)的新方法。作者發(fā)現(xiàn)，新數(shù)據(jù)分析方法給計算機學會“創(chuàng)造”提供了一種方法。本質(zhì)上，這種方法為人的“創(chuàng)造力”的模式化提供了一種相當有效的途徑。這種途徑是數(shù)學賦予的，是普通人無法擁有但計算機可以擁有的“能力”。從此，計算機不僅精于算，還會因精于算而精于創(chuàng)造。計算機學家們應該斬釘截鐵地剝奪“精于創(chuàng)造”的計算機過于的操作能力，否則計算機真的有一天會“反捕”人類。當回頭審視新方法的推演過程和數(shù)學的時候，作者拓展了對思維和數(shù)學的認識。數(shù)學簡潔，清晰，可靠性、模式化強。在...

借助AIGC技術，根據(jù)輸入的指令，自動生成符合要求的文章、項目文案、活動方案、新媒體運營策略以及短視頻拍攝腳本等。自動圖像生成:利用AIGC技術，可以實現(xiàn)自動圖像生成，如風景、建筑和角色設計，提高創(chuàng)作效率。智能角色表現(xiàn):使得虛擬角色能夠擁有智能的行為表現(xiàn)，讓游戲和虛擬現(xiàn)實體驗更加生動逼真。自然語言處理:可以理解和處理自然語言，實現(xiàn)智能對話和語音識別。虛擬現(xiàn)實體驗:結合計算機圖形學技術，創(chuàng)造出身臨其境的虛擬現(xiàn)實體驗，如虛擬旅游、虛擬培訓和心理醫(yī)療等方面。AIGC應用場景新聞報道：AIGC可以通過自然語言處理和機器學習技術，幫助新聞機構分析海量的新聞數(shù)據(jù)，提供實時的信息監(jiān)測和事件預測能...

本詞條由“科普中國”科學百科詞條編寫與應用工作項目審核。人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI。[24]它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。人工智能是新一輪科技革新和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量。[26]人工智能是智能學科重要的組成部分，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和行家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容...

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...

AIGC是人工智能生成內(nèi)容(ArtificiallntelligenceGeneratedContent)的縮寫，是一種利用人工智能技術生成內(nèi)容的方式。AIGC涉及多個技術領域，如自然語言處理、機器學習、深度學習等可以自動化地生成文本、圖像、音頻等內(nèi)容。AIGC可以用于各種領域，如新聞報道、廣告創(chuàng)意、游戲設計、教育內(nèi)容、新媒體運營、短視頻創(chuàng)作等，已經(jīng)成為當前人工智能領域的重要發(fā)展方向之一。AIGC能做什么?文本創(chuàng)作策劃：借助AIGC技術，根據(jù)輸入的指令，自動生成符合要求的文章、項目文案、活動方案、新媒體運營策略以及短視頻拍攝腳本等。自動圖像生成:利用AIGC技術，可以實現(xiàn)自動圖像生...

英文全稱是”AI Generated Content’',指的是利用人工智能來生產(chǎn)內(nèi)容，其中AI是人工智能的簡稱，GC則是創(chuàng)作內(nèi)容。AIGC可以包括各種形式的內(nèi)容，如文章，新聞，音樂，繪畫視頻等。它的應用范圍非常普遍，目前AIGC主要運用在文字，圖像，視頻，音頻，游戲以及虛擬人等方面。 內(nèi)容創(chuàng)作(GC)的生態(tài)產(chǎn)業(yè)有四個發(fā)展階段： 行家生成內(nèi)容（Professionally-Generated Content。PGC) 用戶生成內(nèi)容（User-Generated Generated Content) AI輔助生產(chǎn)內(nèi)容（AI-Generated Content,A...

AI（人工智能）技術正在快速發(fā)展，而AI生成內(nèi)容（AIGC）是其中的一項重要應用。AIGC可以在短時間內(nèi)生成大量的文本內(nèi)容，為企業(yè)和個人提供更高效的內(nèi)容創(chuàng)作解決方案。AIGC可以做什么？內(nèi)容創(chuàng)作：AIGC可以快速生成大量的文章、新聞、產(chǎn)品描述等內(nèi)容，節(jié)省人力成本，提高效率。自動翻譯：AIGC可以實現(xiàn)多語言的自動翻譯，為企業(yè)拓展國際市場提供便利。智能客服：AIGC可以通過自然語言處理技術，為客戶提供智能化的咨詢和服務。數(shù)據(jù)分析：AIGC可以對大量的數(shù)據(jù)進行分析和處理，提取有價值的信息和結論。一張圖告訴你，AIGC到底能干啥aigc總之，AIGC的應用范圍非常普遍，可以為企業(yè)和個人提供...

VisionTransformer(ViT)2020年由谷歌團隊提出，將Transformer應用至圖像分類任務，此后Transformer開始在CV領域大放異彩。ViT將圖片分為14*14的patch，并對每個patch進行線性變換得到固定長度的向量送入Transformer，后續(xù)與標準的Transformer處理方式相同。以ViT為基礎衍生出了多重精良模型，如SwinTransformer，ViTAETransformer等。ViT通過將人類先驗經(jīng)驗知識引入網(wǎng)絡結構設計，獲得了更快的收斂速度、更低的計算代價、更多的特征尺度、更強的泛化能力，能夠更好地學習和編碼數(shù)據(jù)中蘊含的知識，...

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...

（1）采集環(huán)節(jié)借助語音識別技術將語音實時轉(zhuǎn)換為文本，壓縮稿件生產(chǎn)過程中的重復性工作，提高內(nèi)容生產(chǎn)效率。采用智能寫作機器人，提升新聞資訊寫作的時效性。（2）編輯環(huán)節(jié)采用AIGC技術對視頻畫質(zhì)修復與增強，提升視頻質(zhì)量。此外，可利用AIGC技術對視頻場景識別，實現(xiàn)智能視頻剪輯。如人民日報社利用“智能云剪輯師”并能夠?qū)崿F(xiàn)自動匹配字幕、人物實時追蹤與畫面抖動修復等功能。2022冬奧會期間，央視視頻通過AI智能內(nèi)容剪輯系統(tǒng)，高效生產(chǎn)與發(fā)布冰雪項目視頻集錦內(nèi)容。（3）播報環(huán)節(jié)AI合成主播開創(chuàng)了新聞領域?qū)崟r語音及人物動畫合成的先河，只需要輸入所需要播發(fā)的文本內(nèi)容，計算機就會生成相應的AI合成主播播...

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(diào)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(zhuǎn)化為...

AIGC+資訊行業(yè)在信息化時代，社會中充斥著各種資訊，同時這些資訊也有高標準、需求大、時效強等特點。自2014年起，AIGC已開始用于新聞資訊領域，因此資訊行業(yè)是AIGC商業(yè)化相對成熟的賽道。、AIGC輔助信息收集，打造堅實基礎精良的新聞產(chǎn)出必定需要全部、高效、準確的信息收集與整理的基礎上。按照傳統(tǒng)的業(yè)模式，工作人員需要親臨現(xiàn)場，通過各種手段才能獲得足夠且扎實的信息?，F(xiàn)在的AI已經(jīng)能對該環(huán)節(jié)高效賦能，例如科大訊飛的AI轉(zhuǎn)寫工具可以幫助記者實時生成文稿，自動撰寫提綱、精簡語句等，進而提高工作效率，保證特別終產(chǎn)出的時效性。除幫助獲取一手信息外，AI也可以幫助精確檢索二手信息，收集素材。...

本詞條由“科普中國”科學百科詞條編寫與應用工作項目審核。人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI。[24]它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。人工智能是新一輪科技革新和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量。[26]人工智能是智能學科重要的組成部分，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和行家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容...

這是智能化研究者夢寐以求的東西。2013年，帝金數(shù)據(jù)普數(shù)中心數(shù)據(jù)研究員WANG開發(fā)了一種新的數(shù)據(jù)分析方法，該方法導出了研究函數(shù)性質(zhì)的新方法。作者發(fā)現(xiàn)，新數(shù)據(jù)分析方法給計算機學會“創(chuàng)造”提供了一種方法。本質(zhì)上，這種方法為人的“創(chuàng)造力”的模式化提供了一種相當有效的途徑。這種途徑是數(shù)學賦予的，是普通人無法擁有但計算機可以擁有的“能力”。從此，計算機不僅精于算，還會因精于算而精于創(chuàng)造。計算機學家們應該斬釘截鐵地剝奪“精于創(chuàng)造”的計算機過于的操作能力，否則計算機真的有一天會“反捕”人類。當回頭審視新方法的推演過程和數(shù)學的時候，作者拓展了對思維和數(shù)學的認識。數(shù)學簡潔，清晰，可靠性、模式化強。在...

AIGC概念未來的發(fā)展趨勢！想要投資AIGC概念，得先弄懂它的投資邏輯，不然相當于跟風盲目炒股罷了。AIGC全稱為AIGeneratedContent,即人工智能生產(chǎn)的內(nèi)容,認為是繼PGC、UGC之后的新型內(nèi)容創(chuàng)作方式。因此AIGC概念股，就是業(yè)務涉及這一范圍的投資。在技術上，AIGC能夠以優(yōu)于人類的制造能力和知識水平承擔信息挖掘、素材調(diào)用、復刻編輯等基礎性機械勞動，從技術層面實現(xiàn)以低邊際成本、高效率的方式滿足海量個性化需求。在市場需求上，由于，人工智能、關聯(lián)數(shù)據(jù)和語義網(wǎng)絡構建了形成全新格局，相關消費需求高速增長。傳統(tǒng)的UGC\PGC內(nèi)容生成方式將落后于現(xiàn)有需求，而AIGC技術的將...

常識知識庫(如DOUGLENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子，因為他們必須人工一次編寫一個復雜的概念?；谥R大約在1970年出現(xiàn)大容量內(nèi)存計算機，研究者分別以三個方法開始把知識構造成應用軟件。這場“知識革新”促成行家系統(tǒng)的開發(fā)與計劃，這是旗艦個成功的人工智能軟件形式?！爸R革新”同時讓人們意識到許多簡單的人工智能軟件可能需要大量的知識。子符號法80年代符號人工智能停滯不前，很多人認為符號系統(tǒng)永遠不可能模仿人類所有的認知過程，特別是感知，機器人，機器學習和模式識別。很多研究者開始關注子符號方法解決特定的人工智能問題。自下而上，接口AGENT，嵌入環(huán)境（機器人），行為主...

實際應用機器視覺，指紋識別，人臉識別，視網(wǎng)膜識別，虹膜識別，掌紋識別，行家系統(tǒng)，自動規(guī)劃，智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設計，智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程等。學科范疇人工智能是一門邊緣學科，屬于自然科學和社會科學的交叉。涉及學科哲學和認知科學，數(shù)學，神經(jīng)生理學，心理學，計算機科學，信息論，控制論，不定性論研究范疇自然語言處理，知識表現(xiàn)，智能搜索，推理，規(guī)劃，機器學習，知識獲取，組合調(diào)度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設計軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經(jīng)網(wǎng)絡，復雜系統(tǒng)，遺傳算法意識和人工智能人工智能就其本質(zhì)而言，是對人的思維的信息過程的模擬。對于人的...

視頻生成視頻生成與圖像生成在原理上相似，主要分為視頻編輯與視頻自主生成。視頻編輯可應用于視頻超分（視頻畫質(zhì)增強）、視頻修復（老電影上色、畫質(zhì)修復）、視頻畫面剪輯（識別畫面內(nèi)容，自動場景剪輯）。視頻自主生成可應用于圖像生成視頻（給定參照圖像，生成一段運動視頻）、文本生成視頻（給定一段描述性文字，生成內(nèi)容相符視頻）?！敬硇援a(chǎn)品或模型】：Deepfake，videoGPT，Gliacloud、Make-A-Video、Imagenvideo等。5、多模態(tài)生成以上四種模態(tài)可以進行組合搭配，進行模態(tài)間轉(zhuǎn)換生成。如文本生成圖像（AI繪畫、根據(jù)prompt提示語生成特定風格圖像）、文本生成音頻...

實現(xiàn)方法人工智能在計算機上實現(xiàn)時有2種不同的方式。一種是采用傳統(tǒng)的編程技術，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法，它已在一些領域內(nèi)作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。另一種是模擬，它不僅要看效果，還要求實現(xiàn)方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。遺傳算法（GENERICALGORITHM，簡稱GA）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ARTIFICIALNEURALNETWORK，簡稱ANN）均屬后一類型。遺傳算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制，人工神經(jīng)網(wǎng)絡則是模擬人類或動物大腦中神經(jīng)細胞的活動方式。為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使...

VisionTransformer(ViT)2020年由谷歌團隊提出，將Transformer應用至圖像分類任務，此后Transformer開始在CV領域大放異彩。ViT將圖片分為14*14的patch，并對每個patch進行線性變換得到固定長度的向量送入Transformer，后續(xù)與標準的Transformer處理方式相同。以ViT為基礎衍生出了多重精良模型，如SwinTransformer，ViTAETransformer等。ViT通過將人類先驗經(jīng)驗知識引入網(wǎng)絡結構設計，獲得了更快的收斂速度、更低的計算代價、更多的特征尺度、更強的泛化能力，能夠更好地學習和編碼數(shù)據(jù)中蘊含的知識，...

應用：在擴散模型（diffusionmodel）的基礎上產(chǎn)生了多種令人印象深刻的應用，比如：圖像超分、圖像上色、文本生成圖片、全景圖像生成等。如下圖，中間圖像作為輸入，基于擴散模型，生成左右視角兩張圖，輸入圖像與生成圖像共同拼接程一張全景圖像。生成全景圖像產(chǎn)品與模型：在擴散模型的基礎上，各公司與研究機構開發(fā)出的代替產(chǎn)品如下：DALL-E2（OpenAI文本生成圖像，圖像生成圖像）DALL-E2由美國OpenAI公司在2022年4月發(fā)布，并在2022年9月28日，在OpenAI網(wǎng)站向公眾開放，提供數(shù)量有限的無償圖像和額外的購買圖像服務。Imagen（GoogleResearch文本生...

AIGC助力內(nèi)容分發(fā)，緩解人類壓力在內(nèi)容分發(fā)環(huán)節(jié)，AI除了常見的個性化內(nèi)容推薦外，也在逐步開拓全新應用場景，如虛擬人主播，以視頻或直播的形式發(fā)放內(nèi)容，打造沉浸式體驗。如新華社數(shù)字記者“小諍”、央視網(wǎng)虛擬主播“小C”、阿里巴巴數(shù)字人“冬冬”、百度智能云AI手語主播等等，在未來，AI虛擬主播可能發(fā)展成媒體行業(yè)的標配。2、AIGC+電商行業(yè)自網(wǎng)絡電商出現(xiàn)以來，社會的很多方面都被改變了，電商企業(yè)既是網(wǎng)絡時代的受益者，也在推動社會發(fā)展進程中扮演關鍵角色。自十年前網(wǎng)絡直播出現(xiàn)，帶動帶貨模式變革以來，各大企業(yè)都在或多或少的面臨轉(zhuǎn)型問題。在數(shù)字世界和物理世界快速融合的當下，AIGC走在時代前沿，可...

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(zhuǎn)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(jīng)驗”的依賴性很強。計算機需要不斷從解決一類問題的經(jīng)驗中獲取知識，學習策略，在遇到類似的問題時，運用經(jīng)驗知識解決問題并積累新的經(jīng)...

智能數(shù)字內(nèi)容編輯：智能數(shù)字內(nèi)容編輯通過對內(nèi)容的理解以及屬性控制，進而實現(xiàn)對內(nèi)容的修改。如在計算機視覺領域，通過對視頻內(nèi)容的理解實現(xiàn)不同場景視頻片段的剪輯。通過人體部位檢測以及目標衣服的變形控制與截斷處理，將目標衣服覆蓋至人體部位，實現(xiàn)虛擬試衣。在語音信號處理領域，通過對音頻信號分析，實現(xiàn)人聲與背景聲分離。以上三個例子均在理解數(shù)字內(nèi)容的基礎上對內(nèi)容的編輯與控制?！緫谩浚阂曨l場景剪輯、虛擬試衣、人聲分離等。3、智能數(shù)字內(nèi)容生成：智能數(shù)字內(nèi)容生成通過從海量數(shù)據(jù)中學習抽象概念，并通過概念的組合生成全新的內(nèi)容。如AI繪畫，從海量繪畫中學習作品不同筆法、內(nèi)容、藝術風格，并基于學習內(nèi)容重新生成...

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(diào)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(zhuǎn)化為...

大腦模擬主條目：控制論和計算神經(jīng)科學20世紀40年代到50年代，許多研究者探索神經(jīng)病學，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)絡構造的初步智能，如。這些研究者還經(jīng)常在普林斯頓大學和英國的RATIOCLUB舉行技術協(xié)會會議.直到1960，大部分人已經(jīng)放棄這個方法，盡管在80年代再次提出這些原理。符號處理主條目：GOFAI當20世紀50年代，數(shù)字計算機研制成功，研究者開始探索人類智能是否能簡化成符號處理。研究主要集中在卡內(nèi)基梅隆大學，斯坦福大學和麻省理工學院，而各自有孑立的研究風格。JOHNHAUGELAND稱這些方法為GOFAI(出色的老式人工智能)。60年代，符號方法...

AIGC推動創(chuàng)意落地，突破表達瓶頸雖然AI能幫助人類更好的釋放創(chuàng)意，但從劇本到熒幕仍是一段漫長的距離。從創(chuàng)意到表達的跨越，AI可以保駕護航，幫助人類化不可能為可能。舉例來說，當前勞動密集型的影視生產(chǎn)方式難以滿足觀眾對質(zhì)量日益提高的要求。2009年上映的《阿凡達》令全球觀眾旗艦了解3D電影的魅力，此后沉浸式觀影體驗成了影視產(chǎn)業(yè)鏈上共同的追求。為了滿足這種追求，影視特技與應用呈現(xiàn)井噴式發(fā)展，但后期制作與渲染，復雜程度也都水漲船高，傳統(tǒng)的作業(yè)方式已經(jīng)難以為繼，而AI技術就有推動變革的潛力。從技術角度來說，影視特技行業(yè)的作業(yè)流程是極為繁瑣的，比如場景中的建模就需要從一草一木、一人一物開始，...

AIGC是人工智能生成內(nèi)容(ArtificiallntelligenceGeneratedContent)的縮寫，是一種利用人工智能技術生成內(nèi)容的方式。AIGC涉及多個技術領域，如自然語言處理、機器學習、深度學習等可以自動化地生成文本、圖像、音頻等內(nèi)容。AIGC可以用于各種領域，如新聞報道、廣告創(chuàng)意、游戲設計、教育內(nèi)容、新媒體運營、短視頻創(chuàng)作等，已經(jīng)成為當前人工智能領域的重要發(fā)展方向之一。AIGC能做什么?文本創(chuàng)作策劃：借助AIGC技術，根據(jù)輸入的指令，自動生成符合要求的文章、項目文案、活動方案、新媒體運營策略以及短視頻拍攝腳本等。自動圖像生成:利用AIGC技術，可以實現(xiàn)自動圖像生...