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，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科。 到1985年美国有一百多个公司生产机器视觉系统，销售额共达8千万美元.chatgptAIGC运营

    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（AI作曲、根据prompt提示语生成特定场景音频）、文本生成视频（AI视频制作、根据一段描述性文本生成语义内容相符视频片段）、图像生成文本（根据图像生成标题、根据图像生成故事）、图像生成视频。【代表性产品或模型】：DALL-E、MidJourney、StableDiffusion等。 宁德人工智能 AIGC是什么意识和环境是困扰研究的两大难题。我们到底应该怎样去制造智能机器呢？

    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。

    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、语言学、医学和哲学等多门学科。 MINSKY和MARR的成果如今用到了生产线上的相机和计算机中，进行质量控制.

    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），行为主义，新式AI机器人领域相关的研究者，如RODNEYBROOKS，否定符号人工智能而专注于机器人移动和求生等基本的工程问题。他们的工作再次关注早期控制论研究者的观点，同时提出了在人工智能中使用控制理论。这与认知科学领域中的表征感知论点是一致的:更高的智能需要个体的表征(如移动，感知和形象)。 保证美国在技术进步上带领于苏联.这个计划吸引了来自全世界的计算机科学家，加快了AI研究的发展步伐.福建AIGC趋势

人工智能技术接受检验 在"沙漠风暴"行动中军方的智能设备经受了打仗的检验。chatgptAIGC运营

    在自然语言处理技术发展之前，人类只能通过一些固定模式的指令来与计算机进行沟通，这对于人工智能的发展是一个重大的突破。自然语言处理技术可以追溯到1950年，当时图灵发表了一篇论文，提出了「图灵测试」的概念作为判断智能的条件。这一测试包含了自动语意翻译和自然语言生成。自然语言处理技术可以分为两个中心任务：自动语音识别和自然语言生成。自动语音识别是将语音信号转换为文字，而自然语言生成则是将结构化数据转换为自然语言文本。随着AI技术的不断发展，人工智能已经可以通过自然语言处理技术和扩散模型（DiffusionModel）来生成自然语言文本，这使得人工智能不再作为内容创造的辅助工具，而是可以创造生成内容。这种生成式人工智能可以用于自然语言对答、机器翻译、自然语言摘要、聊天机器人等多个领域，为人们提供更加智能化的服务和体验。总之，随着自然语言处理技术和扩散模型的发展，人工智能已经可以创造生成自然语言文本，这将会给我们的生活和工作带来巨大的变革。 chatgptAIGC运营