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    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），行為主義，新式AI機器人領域相關的研究者，如RODNEYBROOKS，否定符號人工智能而專注于機器人移動和求生等基本的工程問題。他們的工作再次關注早期控制論研究者的觀點，同時提出了在人工智能中使用控制理論。這與認知科學領域中的表征感知論點是一致的:更高的智能需要個體的表征(如移動，感知和形象)。 《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。寧德谷歌AIGC

    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。 bilibiliAIGC怎么樣機器可以打敗人類偉大的棋手，類人機器人可以走路并且能和人類進行互動。

    【應用】：圖像生成（AI繪畫）、文本生成（AI寫作、ChatBot）、視頻生成、多模態(tài)生成等。從生成內容層面AIGC可分為五個方面：1、文本生成基于NLP的文本內容生成根據(jù)使用場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/標題生成、文本風格遷移、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器人、文本交互游戲等。【代表性產品或模型】：JasperAI、、ChatGPT、Bard、AIdungeon等。2、圖像生成圖像生成根據(jù)使用場可分為圖像編輯修改與圖像自主生成。圖像編輯修改可應用于圖像超分、圖像修復、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，如真實圖像生成卡通圖像、參照圖像生成繪畫圖像、真實圖像生成素描圖像、文本生成圖像等?！敬硇援a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較為成熟，在C端產品中也較為常見，如語音克隆，將人聲1替換為人聲2。還可應用于文本生成特定場景語音，如數(shù)字人播報、語音客服等。此外，可基于文本描述、圖片內容理解生成場景化音頻、樂曲等?！敬硇援a品或模型】：DeepMusic、WaveNet、DeepVoice、MusicAutoBot等。

    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。經過修改、調整后的成品只有區(qū)區(qū)八分鐘，內容也平平無奇，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，但要真正將其轉化為生產力，還要AI更貼合具體的應用場景，做針對性訓練，并結合實際業(yè)務需求開發(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，國內的海馬輕帆公司深耕中文劇本、小說、IP等領域，也已經收獲百萬級用戶。 有了像美國人工智能協(xié)會這樣的基金會.因為AI開發(fā) 的需要，還出現(xiàn)了一陣研究人員進入私人公司的熱潮。

    智能數(shù)字內容編輯：智能數(shù)字內容編輯通過對內容的理解以及屬性控制，進而實現(xiàn)對內容的修改。如在計算機視覺領域，通過對視頻內容的理解實現(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)字內容的基礎上對內容的編輯與控制。【應用】：視頻場景剪輯、虛擬試衣、人聲分離等。3、智能數(shù)字內容生成：智能數(shù)字內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容。如AI繪畫，從海量繪畫中學習作品不同筆法、內容、藝術風格，并基于學習內容重新生成特定風格的繪畫。采用此方式，人工智能在文本創(chuàng)作、音樂創(chuàng)作和詩詞創(chuàng)作中取得了不錯表現(xiàn)。再比如，在跨模態(tài)領域，通過輸入文本輸出特定風格與屬性的圖像，不僅能夠描述圖像中主體的數(shù)量、形狀、顏色等屬性信息，而且能夠描述主體的行為、動作以及主體之間的關系。 問題."邏輯行家"對公眾和AI研究領域產生的影響使它成為AI發(fā)展中一個重要的里程碑.寧德bilibiliAIGC是什么

"邏輯行家"對公眾和AI研究領域產生的影響使它成為AI發(fā)展中一個重要的里程碑。寧德谷歌AIGC

    計算智能80年代中DAVIDRUMELHART等再次提出神經網(wǎng)絡和聯(lián)結主義.這和其他的子符號方法，如模糊控制和進化計算，都屬于計算智能學科研究范疇。統(tǒng)計學法90年代，人工智能研究發(fā)展出復雜的數(shù)學工具來解決特定的分支問題。這些工具是真正的科學方法，即這些方法的結果是可測量的和可驗證的，同時也是人工智能成功的原因。共用的數(shù)學語言也允許已有學科的合作（如數(shù)學，經濟或運籌學）。“革新”和“NEATS的成功”。有人批評這些技術太專注于特定的問題，而沒有考慮長遠的強人工智能目標。集成方法智能AGENT范式智能AGENT是一個會感知環(huán)境并作出行動以達致目標的系統(tǒng)。 寧德谷歌AIGC