实际应用机器视觉,指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,行家系统,自动规划,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,智能控制,机器人学,语言和图像理解,遗传编程等。学科范畴人工智能是一门边缘学科,属于自然科学和社会科学的交叉。涉及学科哲学和认知科学,数学,神经生理学,心理学,计算机科学,信息论,控制论,不定性论研究范畴自然语言处理,知识表现,智能搜索,推理,规划,机器学习,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计软计算,不精确和不确定的管理,人工生命,神经网络,复杂系统,遗传算法意识和人工智能人工智能就其本质而言,是对人的思维的信息过程的模拟。对于人的...
AIGC可以实现的功能:1.在艺术领域,参与内容共创;2.在传媒领域,推动媒体融合转型;3.在影视领域,参与制作全流程;4.在电商领域,推进虚实交融;5.在娱乐领域,提供发展动能;6.在博客领域,助力产业加快升级。AIGC可以实现什么功能1.在艺术领域AIGC可以参与美术、音乐、视频、游戏等多领域的内容共创,拓展创作空间,不断提升作品质量。2.在传媒领域AIGC可以采集信息、编辑文字、智能播报,实现人机协同生产,推动媒体融合转型。3.在影视领域AIGC能参与前期创作、中期拍摄、后期制作的全流程,整个过程中,AIGC可以创作剧本、合成虚拟背景、实现影视内容2D转3D等,极大程度地降低了制...
ChatGPTChatGPT是美国OpenAI公司在2022年11月发布的智能对话模型。截止目前ChatGPT未公开论文等技术资料。大多数的技术原理分析是基于InstructGPT分析。ChatGPT与GPT-3等对话模型不同的是,ChatGPT引入了人类反馈强化学习(HFRL:HumanFeedbackReinforcementLearning)。ChatGPT与强化学习:强化学习策略在AlphaGo中已经展现出其强大学习能力。简单的说,ChatGPT通过HFRL来学习什么是好的回答,而不是通过有监督的问题-答案式的训练直接给出结果。通过HFRL,ChatGPT能够模仿人类的思维...
AIGC是人工智能生成内容(ArtificiallntelligenceGeneratedContent)的缩写,是一种利用人工智能技术生成内容的方式。AIGC涉及多个技术领域,如自然语言处理、机器学习、深度学习等可以自动化地生成文本、图像、音频等内容。AIGC可以用于各种领域,如新闻报道、广告创意、游戏设计、教育内容、新媒体运营、短视频创作等,已经成为当前人工智能领域的重要发展方向之一。AIGC能做什么?文本创作策划:借助AIGC技术,根据输入的指令,自动生成符合要求的文章、项目文案、活动方案、新媒体运营策略以及短视频拍摄脚本等。自动图像生成:利用AIGC技术,可以实现自动图像生...
诸如我们熟知的聊天对话模型ChatGPT,基于。计算机视觉(CV)预训练大模型自然语言处理(NLP)预训练大模型多模态预训练大模型微软Florence(SwinTransformer)谷歌Bert/LaMDA/PaLMOpenAI的CLIP/DALL-EOpenAI的GPT-3/ChatGPT微软的GLIPStabilityAI的StableDiffusion(1)计算机视觉(CV)预训练大模型FlorenceFlorence是微软在2021年11月提出的视觉基础模型。Florence采用双塔Transformer结构。文本采用12层Transformer,视觉采用SwinTransf...
AIGC的产品形态有哪些?1、基础层(模型服务)基础层为采用预训练大模型搭建的基础设施。由于开发预训练大模型技术门槛高、投入成本高,因此,该层主要由少数头部企业或研发机构主导。如谷歌、微软、Meta、OpenAI、DeepMind、。基础层的产品形态主要包括两种:一种为通过受控的api接口收取调用费;另一种为基于基础设施开发专业的软件平台收取费用。2、中间层(2B)该层与基础层的特别主要区别在于,中间层不具备开发大模型的能力,但是可基于开源大模型等开源技术进行改进、抽取或模型二次开发。该层为在大模型的基础上开发的场景化、垂直化、定制化的应用模型或工具。在AIGC的应用场景中基于大模型抽...
20世纪70年代以来,人工智能被称为世界三大技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是21世纪三大技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展,在很多学科领域都获得了广泛应用,并取得了丰硕的成果,人工智能已逐步成为一个孑立的分支,无论在理论和实践上都已自成一个系统。人工智能是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科...
AIGC未来趋势2023年无疑是AIGC元年,随着人工智能技术的不断进步和创新,AIGC将会涵盖更普遍的主题和领域,应用场景拓展将进一步拓展,AIGC的未来充满无限可能。在未来,AIGC技能将成为每位职场人生存于职场的必备技能,也将成为职场竞争力的重要标志,具备这些技能的人才可以更好地适应新兴行业和新兴岗位,并且有更多机会获得高薪、高福利、高晋升机会,职场人都将借助AI进行更高效的工作,将帮助职场人士更好地应对未来职场的挑战。但是,要想真正掌握AIGC技能并在职场中取得成功,并不是一件容易的事情。首先你需要掌握AI人工智能软件的应用技巧,如何让AI人工智能软件为你所用,帮助你进行工...
AIGC推动创意落地,突破表达瓶颈虽然AI能帮助人类更好的释放创意,但从剧本到荧幕仍是一段漫长的距离。从创意到表达的跨越,AI可以保驾护航,帮助人类化不可能为可能。举例来说,当前劳动密集型的影视生产方式难以满足观众对质量日益提高的要求。2009年上映的《阿凡达》令全球观众旗舰了解3D电影的魅力,此后沉浸式观影体验成了影视产业链上共同的追求。为了满足这种追求,影视特技与应用呈现井喷式发展,但后期制作与渲染,复杂程度也都水涨船高,传统的作业方式已经难以为继,而AI技术就有推动变革的潜力。从技术角度来说,影视特技行业的作业流程是极为繁琐的,比如场景中的建模就需要从一草一木、一人一物开始,...
常识知识库(如DOUGLENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子,因为他们必须人工一次编写一个复杂的概念。基于知识大约在1970年出现大容量内存计算机,研究者分别以三个方法开始把知识构造成应用软件。这场“知识革新”促成行家系统的开发与计划,这是旗舰个成功的人工智能软件形式。“知识革新”同时让人们意识到许多简单的人工智能软件可能需要大量的知识。子符号法80年代符号人工智能停滞不前,很多人认为符号系统永远不可能模仿人类所有的认知过程,特别是感知,机器人,机器学习和模式识别。很多研究者开始关注子符号方法解决特定的人工智能问题。自下而上,接口AGENT,嵌入环境(机器人),行为主...
例如,在国际贸易领域,AIGC可以快速将商品说明翻译成多种语言,降低沟通成本和误解风险。图像识别AIGC可以识别和处理图像信息,如人脸识别、物品识别等,为企业提供安全防护、智能监控等功能。在安防领域,AIGC可以实时识别异常行为,提高安全等级。语音识别AigC可以高效处理语音信息,如语音转文字、语音搜索等,为企业提供更加智能化的交互方式。在教育领域,AIGC可以帮助学生快速搜索知识点,提高学习效率。智能推荐AIGC可以根据用户的兴趣和需求,为其推荐相关内容和服务,从而提高用户体验和满意度。如在音乐领域,AIGC可以根据用户的听歌历史和偏好,为其推荐符合其口味的新歌。流程优化AigC...
AIGC可以实现的功能:1.在艺术领域,参与内容共创;2.在传媒领域,推动媒体融合转型;3.在影视领域,参与制作全流程;4.在电商领域,推进虚实交融;5.在娱乐领域,提供发展动能;6.在博客领域,助力产业加快升级。AIGC可以实现什么功能1.在艺术领域AIGC可以参与美术、音乐、视频、游戏等多领域的内容共创,拓展创作空间,不断提升作品质量。2.在传媒领域AIGC可以采集信息、编辑文字、智能播报,实现人机协同生产,推动媒体融合转型。3.在影视领域AIGC能参与前期创作、中期拍摄、后期制作的全流程,整个过程中,AIGC可以创作剧本、合成虚拟背景、实现影视内容2D转3D等,极大程度地降低了制...
采用后一种方法时,编程者要为每一角色设计一个智能系统(一个模块)来进行控制,这个智能系统(模块)开始什么也不懂,就像初生婴儿那样,但它能够学习,能渐渐地适应环境,应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误,但它能吸取教训,下一次运行时就可能改正,至少不会永远错下去,用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能,要求编程者具有生物学的思考方法,入门难度大一点。但一旦入了门,就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定,应用于复杂问题,通常会比前一种方法更省力。与人类差距2023年,中国科学院自动化研究所(中科院自动化所)团队崭新完成的一项研究发现,基于人工...
英文全称是”AI Generated Content’',指的是利用人工智能来生产内容,其中AI是人工智能的简称,GC则是创作内容。AIGC可以包括各种形式的内容,如文章,新闻,音乐,绘画视频等。它的应用范围非常普遍,目前AIGC主要运用在文字,图像,视频,音频,游戏以及虚拟人等方面。 内容创作(GC)的生态产业有四个发展阶段: 行家生成内容(Professionally-Generated Content。PGC) 用户生成内容(User-Generated Generated Content) AI辅助生产内容(AI-Generated Content,A...
AIGC在电商行业应用在商品展示环节:AIGC生成3D模型用于商品展示和虚拟适用,提升线上购物体验;在主播打造环节:打造虚拟主播,赋能直播带货;在交易场景环节:虚拟商城构建,智能聊天机器人,赋能线上和线下秀场加速演变,为消费者提供全新的购物场景。4、AIGC在娱乐行业应用全员娱乐:在图像内容生成应用(人脸美妆、融合;黑白图像上色、图像风格转换、人像属性变换)社交互动:虚拟主播、虚拟网红、聊天机器人、聊天互动游戏。5、AIGC在其他行业应用在教育行业:AIGC为教育工作者提供了丰富的教学工作与内容素材。比如,在通过数字人生成技术,可对历史人物进行生成并与之对话,提升课堂互动。再比如,...
AIGC协助剧本创作,释放创意潜力通过对海量精良剧本的学习,AI能根据特定需求快速生成不同风格或架构的剧本,在极大提高工作者工作效率的同时,AI也在激发创意,帮助产出更精良的作品。事实上,将AI引入剧本创作的做法早已有之。2016年,纽约大学研发的AI在学习了几十部经典科幻电影剧本后成功编写了剧本《阳春》以及一段配乐歌词。经过修改、调整后的成品只有区区八分钟,内容也平平无奇,但《阳春》在各大视频网站特别终收获的百万级播放量依然证明外界对AI创作的兴趣很大。2020年,GPT-3被用于创作一个短剧,再次引发普遍关注。通过这些早期试验可以看出AI在剧本创作方面的潜力,但要真正将其转化为...
一.AIGC是什么?AIGC(即ArtificialIntelligenceGeneratedContent),中文译为人工智能生成内容。简单来说,就是以前本来需要人类用思考和创造力才能完成的工作,现在可以利用人工智能技术来替代我们完成。在狭义上,AIGC是指利用AI自动生成内容的生产方式,比如自动写作、自动设计等。在广义上,AIGC是指像人类一样具备生成创造能力的AI技术,它可以基于训练数据和生成算法模型,自主生成创造新的文本、图像、音乐、视频、3D交互内容等各种形式的内容和数据。二.AIGC发展历史AIGC的发展历程可以分成三个阶段:早期萌芽阶段(上世纪50年代至90年代中期)...
人工智能学科研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。研究方法如今没有统一的原理或范式指导人工智能研究。许多问题上研究者都存在争论。其中几个长久以来仍没有结论的问题是:是否应从心理或神经方面模拟人工智能?或者像鸟类生物学对于航空工程一样,人类生物学对于人工智能研究是没有关系的?智能行为能否用简单的原则(如逻辑或优化)来描述?还是必须解决大量完全无关的问题?智能是否可以使用高级符号表达,如词和想法?还是需要“子符号”的处理?JOHNHAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能...
AIGC的产品形态有哪些?1、基础层(模型服务)基础层为采用预训练大模型搭建的基础设施。由于开发预训练大模型技术门槛高、投入成本高,因此,该层主要由少数头部企业或研发机构主导。如谷歌、微软、Meta、OpenAI、DeepMind、。基础层的产品形态主要包括两种:一种为通过受控的api接口收取调用费;另一种为基于基础设施开发专业的软件平台收取费用。2、中间层(2B)该层与基础层的特别主要区别在于,中间层不具备开发大模型的能力,但是可基于开源大模型等开源技术进行改进、抽取或模型二次开发。该层为在大模型的基础上开发的场景化、垂直化、定制化的应用模型或工具。在AIGC的应用场景中基于大模型抽...
(1)采集环节借助语音识别技术将语音实时转换为文本,压缩稿件生产过程中的重复性工作,提高内容生产效率。采用智能写作机器人,提升新闻资讯写作的时效性。(2)编辑环节采用AIGC技术对视频画质修复与增强,提升视频质量。此外,可利用AIGC技术对视频场景识别,实现智能视频剪辑。如人民日报社利用“智能云剪辑师”并能够实现自动匹配字幕、人物实时追踪与画面抖动修复等功能。2022冬奥会期间,央视视频通过AI智能内容剪辑系统,高效生产与发布冰雪项目视频集锦内容。(3)播报环节AI合成主播开创了新闻领域实时语音及人物动画合成的先河,只需要输入所需要播发的文本内容,计算机就会生成相应的AI合成主播播...
视频生成视频生成与图像生成在原理上相似,主要分为视频编辑与视频自主生成。视频编辑可应用于视频超分(视频画质增强)、视频修复(老电影上色、画质修复)、视频画面剪辑(识别画面内容,自动场景剪辑)。视频自主生成可应用于图像生成视频(给定参照图像,生成一段运动视频)、文本生成视频(给定一段描述性文字,生成内容相符视频)。【代表性产品或模型】:Deepfake,videoGPT,Gliacloud、Make-A-Video、Imagenvideo等。5、多模态生成以上四种模态可以进行组合搭配,进行模态间转换生成。如文本生成图像(AI绘画、根据prompt提示语生成特定风格图像)、文本生成音频...
例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,如今计算机不但能完成这种计算,而且能够比人脑做得更快、更准确,因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”,可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的,人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展,另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。通常,“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识,学习策略,在遇到类似的问题时,运用经验知识解决问题并积累新的经...
现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟,是对人脑思维的信息过程的模拟。弱人工智能如今不断地迅猛发展,尤其是2008年经济危机后,美日欧希望借机器人等实现再工业化,工业机器人以比以往任何时候更快的速度发展,更加带动了弱人工智能和相关领域产业的不断突破,很多必须用人来做的工作如今已经能用机器人实现。而强人工智能则暂时处于瓶颈,还需要科学家们和人类的努力。用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外,人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言...
本词条由“科普中国”科学百科词条编写与应用工作项目审核。人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI。[24]它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是新一轮科技革新和产业变革的重要驱动力量。[26]人工智能是智能学科重要的组成部分,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和行家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容...
1956年夏季,以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会,共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题,并提出了“人工智能”这一术语,它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。IBM公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋旗舰更是人工智能技术的一个完美表现。从1956年正式提出人工智能学科算起,50多年来,取得长足的发展,成为一门普遍的交叉和前沿科学。总的说来,人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。如果希望做出一台能够思考的机器,那就必须知道什么是思考,更进一步讲就是什么是智慧。什么样的机器才是智慧的呢?科学家已经作出了汽车、火车...
随着人工智能技术的不断发展,AIGC(ArtificialIntelligenceGeneratedContent)已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。无论是在电商、办公还是其他行业中,AIGC都可以帮助人们更高效地完成任务,提高工作效率。在电商领域,AIGC可以生成商品标题、描述、广告文案和广告图等内容,帮助企业更好地推广产品。通过AIGC技术,企业可以快速生成大量的精良内容,提高商品的曝光率和销售量。同时,AIGC还可以帮助企业更好地了解消费者的需求和喜好,从而更好地制定营销策略。在办公领域,AIGC可以帮助人们更轻松地完成各种任务,如写周报日报、写方案、写运营活动、制作PP...
人工智能学科研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。研究方法如今没有统一的原理或范式指导人工智能研究。许多问题上研究者都存在争论。其中几个长久以来仍没有结论的问题是:是否应从心理或神经方面模拟人工智能?或者像鸟类生物学对于航空工程一样,人类生物学对于人工智能研究是没有关系的?智能行为能否用简单的原则(如逻辑或优化)来描述?还是必须解决大量完全无关的问题?智能是否可以使用高级符号表达,如词和想法?还是需要“子符号”的处理?JOHNHAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能...
1956年夏季,以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会,共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题,并提出了“人工智能”这一术语,它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。IBM公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋旗舰更是人工智能技术的一个完美表现。从1956年正式提出人工智能学科算起,50多年来,取得长足的发展,成为一门普遍的交叉和前沿科学。总的说来,人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。如果希望做出一台能够思考的机器,那就必须知道什么是思考,更进一步讲就是什么是智慧。什么样的机器才是智慧的呢?科学家已经作出了汽车、火车...
AIGC的中心技术有哪些?(1)变分自编码(VariationalAutoencoder,VAE)变分自编码器是深度生成模型中的一种,由Kingma等人在2014年提出,与传统的自编码器通过数值方式描述潜空间不同,它以概率方式对潜在空间进行观察,在数据生成方面应用价值较高。VAE分为两部分,编码器与解码器。编码器将原始高维输入数据转换为潜在空间的概率分布描述;解码器从采样的数据进行重建生成新数据。VAE模型(2)生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)2014年IanGoodFellow提出了生成对抗网络,成为早期出名的生成模型。GAN使用...
实现方法人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术,使系统呈现智能的效果,而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法,它已在一些领域内作出了成果,如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟,它不仅要看效果,还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。遗传算法(GENERICALGORITHM,简称GA)和人工神经网络(ARTIFICIALNEURALNETWORK,简称ANN)均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制,人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果,两种方式通常都可使...