漳州谷歌AIGC趨勢(shì)

    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(lèi)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。 1955年末，NEWELL和SIMON做了一個(gè)名為"邏輯行家"（LOGIC THEORIST）的程序.漳州谷歌AIGC趨勢(shì)

    AIGC的產(chǎn)品形態(tài)有哪些？1、基礎(chǔ)層（模型服務(wù)）基礎(chǔ)層為采用預(yù)訓(xùn)練大模型搭建的基礎(chǔ)設(shè)施。由于開(kāi)發(fā)預(yù)訓(xùn)練大模型技術(shù)門(mén)檻高、投入成本高，因此，該層主要由少數(shù)頭部企業(yè)或研發(fā)機(jī)構(gòu)主導(dǎo)。如谷歌、微軟、Meta、OpenAI、DeepMind、?；A(chǔ)層的產(chǎn)品形態(tài)主要包括兩種：一種為通過(guò)受控的api接口收取調(diào)用費(fèi)；另一種為基于基礎(chǔ)設(shè)施開(kāi)發(fā)專(zhuān)業(yè)的軟件平臺(tái)收取費(fèi)用。2、中間層（2B）該層與基礎(chǔ)層的特別主要區(qū)別在于，中間層不具備開(kāi)發(fā)大模型的能力，但是可基于開(kāi)源大模型等開(kāi)源技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)、抽取或模型二次開(kāi)發(fā)。該層為在大模型的基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)的場(chǎng)景化、垂直化、定制化的應(yīng)用模型或工具。在AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景中基于大模型抽取出個(gè)性化、定制化的應(yīng)用模型或工具滿(mǎn)足行業(yè)需求。如基于開(kāi)源的StableDiffusion大模型所開(kāi)發(fā)的二次元風(fēng)格圖像生成器，滿(mǎn)足特定行業(yè)場(chǎng)景需求。中間層的產(chǎn)品形態(tài)、商業(yè)模式與基礎(chǔ)層保持一致，分別為接口調(diào)用費(fèi)與平臺(tái)軟件費(fèi)。3、應(yīng)用層（2C）應(yīng)用層主要基于基礎(chǔ)層與中間層開(kāi)發(fā)，面向C端的場(chǎng)景化工具或軟件產(chǎn)品。應(yīng)用層更加關(guān)注用戶(hù)的需求，將AIGC技術(shù)切實(shí)融入用戶(hù)需求，實(shí)現(xiàn)不同形態(tài)、不同功能的產(chǎn)品落地?？梢酝ㄟ^(guò)網(wǎng)頁(yè)、小程序、群聊、app等不同的載體呈現(xiàn)。龍巖bilibiliAIGC運(yùn)營(yíng)總之，80年代AI被引入了市場(chǎng)，并顯示出實(shí)用價(jià)值.可以確信，它將是通向21世紀(jì)之匙。

    實(shí)現(xiàn)方法人工智能在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)時(shí)有2種不同的方式。一種是采用傳統(tǒng)的編程技術(shù)，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(dòng)物機(jī)體所用的方法相同。這種方法叫工程學(xué)方法，它已在一些領(lǐng)域內(nèi)作出了成果，如文字識(shí)別、電腦下棋等。另一種是模擬，它不僅要看效果，還要求實(shí)現(xiàn)方法也和人類(lèi)或生物機(jī)體所用的方法相同或相類(lèi)似。遺傳算法（GENERICALGORITHM，簡(jiǎn)稱(chēng)GA）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ARTIFICIALNEURALNETWORK，簡(jiǎn)稱(chēng)ANN）均屬后一類(lèi)型。遺傳算法模擬人類(lèi)或生物的遺傳-進(jìn)化機(jī)制，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是模擬人類(lèi)或動(dòng)物大腦中神經(jīng)細(xì)胞的活動(dòng)方式。為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。采用前一種方法，需要人工詳細(xì)規(guī)定程序邏輯，如果游戲簡(jiǎn)單，還是方便的。如果游戲復(fù)雜，角色數(shù)量和活動(dòng)空間增加，相應(yīng)的邏輯就會(huì)很復(fù)雜（按指數(shù)式增長(zhǎng)），人工編程就非常繁瑣，容易出錯(cuò)。而一旦出錯(cuò)，就必須修改原程序，重新編譯、調(diào)試，結(jié)尾為用戶(hù)提供一個(gè)新的版本或提供一個(gè)新補(bǔ)丁，非常麻煩。

    這是智能化研究者夢(mèng)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(kāi)發(fā)了一種新的數(shù)據(jù)分析方法，該方法導(dǎo)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(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)“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(dāng)有效的途徑。這種途徑是數(shù)學(xué)賦予的，是普通人無(wú)法擁有但計(jì)算機(jī)可以擁有的“能力”。從此，計(jì)算機(jī)不僅精于算，還會(huì)因精于算而精于創(chuàng)造。計(jì)算機(jī)學(xué)家們應(yīng)該斬釘截鐵地剝奪“精于創(chuàng)造”的計(jì)算機(jī)過(guò)于的操作能力，否則計(jì)算機(jī)真的有一天會(huì)“反捕”人類(lèi)。當(dāng)回頭審視新方法的推演過(guò)程和數(shù)學(xué)的時(shí)候，作者拓展了對(duì)思維和數(shù)學(xué)的認(rèn)識(shí)。數(shù)學(xué)簡(jiǎn)潔，清晰，可靠性、模式化強(qiáng)。在數(shù)學(xué)的發(fā)展史上，處處閃耀著數(shù)學(xué)大師們創(chuàng)造力的光輝。這些創(chuàng)造力以各種數(shù)學(xué)定理或結(jié)論的方式呈現(xiàn)出來(lái)，而數(shù)學(xué)定理的特點(diǎn)就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的語(yǔ)言方式表達(dá)出來(lái)的包含豐富信息的邏輯結(jié)構(gòu)。應(yīng)該說(shuō)，數(shù)學(xué)是單純、直白地反映著（至少一類(lèi)）創(chuàng)造力模式的學(xué)科。 意識(shí)和環(huán)境是困擾研究的兩大難題。我們到底應(yīng)該怎樣去制造智能機(jī)器呢？

    應(yīng)用：在擴(kuò)散模型（diffusionmodel）的基礎(chǔ)上產(chǎn)生了多種令人印象深刻的應(yīng)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(kuò)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(kuò)散模型的基礎(chǔ)上，各公司與研究機(jī)構(gòu)開(kāi)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(guó)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(kāi)放，提供數(shù)量有限的無(wú)償圖像和額外的購(gòu)買(mǎi)圖像服務(wù)。Imagen（GoogleResearch文本生成圖像）Imagen是2022年5月谷歌發(fā)布的文本到圖像的擴(kuò)散模型，該模型目前不對(duì)外開(kāi)放。用戶(hù)可通過(guò)輸入描述性文本，生成圖文匹配的圖像。StableDiffusion（StabilityAI文本生成圖像，代碼與模型開(kāi)源）2022年8月，StabilityAI發(fā)布了StableDiffusion，這是一種類(lèi)似于DALL-E2與Imagen的開(kāi)源Diffusion模型，代碼與模型權(quán)重均向公眾開(kāi)放。（4）Transformer2017年由谷歌提出，采用注意力機(jī)制（attention）對(duì)輸入數(shù)據(jù)重要性的不同而分配不同權(quán)重，其并行化處理的優(yōu)勢(shì)能夠使其在更大的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練，加速了GPT等預(yù)訓(xùn)練大模型的發(fā)展。 從圖靈影響深遠(yuǎn)的奠基性研究到機(jī)器人和新人工智能的飛躍。漳州谷歌AIGC趨勢(shì)

1957年一個(gè)新程序，"通用解題機(jī)"（GPS）的旗艦個(gè)版本進(jìn)行了測(cè)試.這個(gè)程序是由制作"邏輯行家" 同一個(gè)組開(kāi)發(fā)。漳州谷歌AIGC趨勢(shì)

    采用后一種方法時(shí)，編程者要為每一角色設(shè)計(jì)一個(gè)智能系統(tǒng)（一個(gè)模塊）來(lái)進(jìn)行控制，這個(gè)智能系統(tǒng)（模塊）開(kāi)始什么也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠?qū)W習(xí)，能漸漸地適應(yīng)環(huán)境，應(yīng)付各種復(fù)雜情況。這種系統(tǒng)開(kāi)始也常犯錯(cuò)誤，但它能吸取教訓(xùn)，下一次運(yùn)行時(shí)就可能改正，至少不會(huì)永遠(yuǎn)錯(cuò)下去，用不到發(fā)布新版本或打補(bǔ)丁。利用這種方法來(lái)實(shí)現(xiàn)人工智能，要求編程者具有生物學(xué)的思考方法，入門(mén)難度大一點(diǎn)。但一旦入了門(mén)，就可得到廣泛應(yīng)用。由于這種方法編程時(shí)無(wú)須對(duì)角色的活動(dòng)規(guī)律做詳細(xì)規(guī)定，應(yīng)用于復(fù)雜問(wèn)題，通常會(huì)比前一種方法更省力。與人類(lèi)差距2023年，中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所（中科院自動(dòng)化所）團(tuán)隊(duì)嶄新完成的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，基于人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)模型對(duì)幻覺(jué)輪廓“視而不見(jiàn)”，人類(lèi)與人工智能的“角逐”在幻覺(jué)認(rèn)知上“扳回一局”。 漳州谷歌AIGC趨勢(shì)