【应用】：图像生成（AI绘画）、文本生成（AI写作、ChatBot）、视频生成、多模态生成等。从生成内容层面AIGC可分为五个方面：1、文本生成基于NLP的文本内容生成根据使用场景可分为非交互式与交互式文本生成。非交互式文本生成包括摘要/标题生成、文本风格迁移、文章生成、图像生成文本等。交互式文本生成主要包括聊天机器人、文本交互游戏等。【代表性产品或模型】：JasperAI、、ChatGPT、Bard、AIdungeon等。2、图像生成图像生成根据使用场可分为图像编辑修改与图像自主生成。图像编辑修改可应用于图像超分、图像修复、人脸替换、图像去水印、图像背景去除等。图像自主生成包括端到端的生成，如真实图像生成卡通图像、参照图像生成绘画图像、真实图像生成素描图像、文本生成图像等。【代表性产品或模型】：EditGAN，Deepfake，DALL-E、MidJourney、StableDiffusion，文心一格等。3、音频生成音频生成技术较为成熟，在C端产品中也较为常见，如语音克隆，将人声1替换为人声2。还可应用于文本生成特定场景语音，如数字人播报、语音客服等。此外，可基于文本描述、图片内容理解生成场景化音频、乐曲等。【代表性产品或模型】：DeepMusic、WaveNet、DeepVoice、MusicAutoBot等。 问题."逻辑行家"对公众和AI研究领域产生的影响使它成为AI发展中一个重要的里程碑.龙岩软件AIGC为什么重要

    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作成本。4.在电商领域AIGC可以打造品牌电商主播，呈现商品的3D模型，构建虚拟商城等，逐步推进虚实交融，给消费者营造沉浸式体验感。5.在娱乐领域AIGC可以推出虚拟偶像、虚拟网红，降低翻车风险，扩展辐射边界，提供发展动能。6.在播客领域AIGC正在不断延伸内容创作的边界，打破创作壁垒，助力产业加快升级。龙岩AIGC优缺点个人电脑和众多技术杂志使计算机技术展现在人们面前.

    在沉淀累积阶段（1990s~2010s）AIGC逐渐从实验性转向实用性，2006年深度学习算法取得进展，同时GPU和CPU等算力设备日益精进，互联网快速发展，为各类人工智能算法提供了海量数据进行训练。2007年出版了首部由AIGC创作的小说《在路上》（ITheRoad），2012年微软展示了全自动同声传译系统，主要基于深度神经网络（DNN），自动将英文讲话内容通过语音识别等技术生成中文。在快速发展阶段（2010s~至今）2014年深度学习算法“生成式对抗网络”（GenerativeAdversarialNetwork,GAN）推出并迭代更新，助力AIGC新发展。2017年微软人工智能少年“小冰”推出世界首部由人工智能写作的诗集《阳光失了玻璃窗》，2018年NVIDIA(英伟达)发布StyleGAN模型可自动生成图片，2019年DeepMind发布DVD-GAN模型可生成连续视频。2021年OpenAI推出DALL-E并更新迭代版本DALL-E-2，主要用于文本、图像的交互生成内容。2023年AIGC入世元年而2023年更像是AIGC入世元年，AIGC相关的话题爆破式的出现在了朋友圈、微博、抖音等社交媒体，正式被大众所关注。

    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生产力，还要AI更贴合具体的应用场景，做针对性训练，并结合实际业务需求开发或定制功能。海外一些影视公司如FinalWrite和Logline等都偏向垂直式工具，国内的海马轻帆公司深耕中文剧本、小说、IP等领域，也已经收获百万级用户。 所谓智能，就是人脑比较过去、预测未来的能力。

    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)的概念，也提议人工智能应归类为SYNTHETICINTELLIGENCE，这个概念后来被某些非GOFAI研究者采纳。 但80年代对AI工业来说也不全是好年景.86-87年对AI系统的需求下降，业界损失了近5亿美元.宁德人工智能 AIGC费用

1963年MIT从美国得到一笔220万美元的资助，用于研究机器辅助识别.这笔资助来自，高级研究计划署。。龙岩软件AIGC为什么重要

    大脑模拟主条目：控制论和计算神经科学20世纪40年代到50年代，许多研究者探索神经病学，信息理论及控制论之间的联系。其中还造出一些使用电子网络构造的初步智能，如。这些研究者还经常在普林斯顿大学和英国的RATIOCLUB举行技术协会会议.直到1960，大部分人已经放弃这个方法，尽管在80年代再次提出这些原理。符号处理主条目：GOFAI当20世纪50年代，数字计算机研制成功，研究者开始探索人类智能是否能简化成符号处理。研究主要集中在卡内基梅隆大学，斯坦福大学和麻省理工学院，而各自有孑立的研究风格。JOHNHAUGELAND称这些方法为GOFAI(出色的老式人工智能)。60年代，符号方法在小型证明程序上模拟高级思考有很大的成就。基于控制论或神经网络的方法则置于次要。60~70年代的研究者确信符号方法可以成功创造强人工智能的机器，同时这也是他们的目标。 龙岩软件AIGC为什么重要