我们该如何看待AIGC(人工智能)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了我们该如何看待AIGC(人工智能)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

目录

AIGC的概述:

AIGC的发展经历:

AIGC的发展带来的机遇:

我们该如何去看待AIGC:


AIGC的概述:

@[TOC]( 🚀文章目录)

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AIGC全称为AI-Generated Content,指基于生成对抗网络GAN、大型预训练模型等人工智能技术,通过已有数据寻找规律,并通过适当的泛化能力生成相关内容的技术。与之相类似的概念还包括Synthetic media,合成式媒体,主要指基于AI生成的文字、图像、音频等。

从字面意思上看,AIGC是相对于过去的 PCG、UCG 而提出的。因此,AIGC的狭义概念是利用Al自动生成内容的生产方式。但是 AIGC已经代表了AI技术发展的新趋势。文心一言 (baidu.com)

它是一个涵盖了人工智能、计算机图形学和深度学习等领域技术的综合平台。AIGC技术的核心是利用人工智能算法对系统进行建模和预测,实现对系统的智能控制。它不需要对系统进行精确的建模,而是通过对系统的大量数据进行学习,自动发现系统的规律和特征,从而实现对系统的智能控制。

AIGC的主要应用领域包括图像生成、音视频创作与生成、电影与游戏制作、科研与创新等。在智能安防领域,AIGC可以通过图像识别技术实现人脸识别、车辆识别等功能,提升安全监控的效率和准确性;在游戏和虚拟现实领域,AIGC可以实现高度逼真的图像渲染和物理模拟,提升游戏体验。此外,AIGC还可以应用于药物设计、材料科学等领域,加速技术创新和发展。

AIGC的发展历程中,从初期的学术界研究人员和感兴趣的学生组成的组织,逐渐扩大影响力并吸引了越来越多的人工智能专家和科技公司加入。现在,AIGC已经成为一个全球性的人工智能社群组织,与各个领域的专家学者、企业家、政府官员等建立了广泛的合作关系。

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那么,AIGC是怎么产生和发展的呢?接下来谈谈AIGC的崛起历程。

AIGC的发展经历:

# 🚀AIGC发展历程和典型事件
虽然从严格意义上来说,1957 年莱杰伦·希勒(Lejaren Hiller)和伦纳德·艾萨克森(Leon-ard saacson)

在AIGC发展的初期阶段,主要是在实验室中进行探索和研究。研究人员开始使用深度学习算法,尝试生成图片、音乐、文本等内容,以及将不同类型的内容进行结合和生成。

完成了人类历史上第一支由计算机创作的音乐作品就可以看作是 AIGC的开端,距今已有 65 年,这期间也不断有各种形式的生成模型、Al 生成作品出现。

但是 2022年才真正算是 AIGC 的爆发之年,人们看到了 AIGC无限的创造潜力和未来应用可能性。目前,AIGC 技术沉淀、产业生态已初步形成,保持强劲发展和创新势头。

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##  🚀主流生成模型诞生历程
 

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生成算法、预训练模型、多模态等AI技术累积融合,催生了AIGC 的大爆发。

###  🚀一是,基础的生成算法模型不断突破创新。

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2014年,伊恩·古德费洛(lan Goodfellow)提出的生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)成为早期最为著名的生成模型

GAN 使用合作的零和博弈框架来学习,被广泛用于生成图像、视频、语音和三维物体模型等。GAN 也产生了许多流行的架构或变种,如DCGAN,StyleGAN,BigGAN,StackGAN.Pix2pix,Age-cGAN,CycleGAN、对抗自编码器(Adversarial Autoencoders,AAE)、对抗推断学习(Adversarially Learned Inference,ALI)等。

随后Transformer、基于流的生成模型(Flow-based models)、扩散模型(Diffusion Model)等深度学习的生成算法相继涌现。其中,Transformer 模型是一种采用自注意力机制的深度学习模型,这一机制可以按照输入数据各部分重要性的不同而分配不同的权重,可以用在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)领域应用。后来出现的 BERT、GPT-3、LaMDA等预训练模型都是基于Transformer 模型建立的。

而扩散模型(Diffusion Mode)是受非平衡热力学的启发,定义一个扩散步骤的马尔可夫链,逐渐向数据添加随机噪声,然后学习逆扩散过程,从噪声中构建所需的数据样本。扩散模型最初设计用于去除图像中的噪声。随着降噪系统的训练时间越来越长并且越来越好,它们最终可以从纯噪声作为唯一输入生成逼直的图片。

然而,从最优化模型性能的角度出发,扩散模型相对 GAN 来说具有更加灵活的模型架构和精确的对数似然计算,已经取代 GAN 成为最先进的图像生成器。2021年6月,OpenAl 发表论文已经明确了这个结论和发展趋势。

AIGC的发展带来的机遇:

提高生产力和效率:AI技术的应用可以大幅提高生产力和工作效率。例如,自动化的工具和系统可以实现生产过程的自动化、智能化,从而提高生产效率。这不仅有助于企业降低成本,还能提升产品质量和客户满意度。

如下是用ai生成的一段二叉树代码(python示例):

class Node:  
    def __init__(self, data):  
        self.left = None  
        self.right = None  
        self.data = data  
  
class BinaryTree:  
    def __init__(self):  
        self.root = None  
  
    def insert(self, data):  
        if self.root is None:  
            self.root = Node(data)  
        else:  
            self._insert(data, self.root)  
  
    def _insert(self, data, node):  
        if data < node.data:  
            if node.left is None:  
                node.left = Node(data)  
            else:  
                self._insert(data, node.left)  
        else:  
            if node.right is None:  
                node.right = Node(data)  
            else:  
                self._insert(data, node.right)  
  
    def find(self, data):  
        if self.root is None:  
            return False  
        else:  
            return self._find(data, self.root)  
  
    def _find(self, data, node):  
        if data == node.data:  
            return True  
        elif data < node.data and node.left is not None:  
            return self._find(data, node.left)  
        elif data > node.data and node.right is not None:  
            return self._find(data, node.right)  
        return False  
  
    def inorder_traversal(self, node, visit):  
        if node is not None:  
            self.inorder_traversal(node.left, visit)  
            visit(node)  
            self.inorder_traversal(node.right, visit)  
  
# 使用示例:  
tree = BinaryTree()  
tree.insert(10)  
tree.insert(5)  
tree.insert(15)  
tree.insert(3)  
tree.insert(7)  
tree.insert(13)  
tree.insert(17)  
  
# 查找元素是否存在  
print(tree.find(7))  # 输出:True  
print(tree.find(20))  # 输出:False  
  
# 中序遍历二叉树(输出结果应有序)  
def visit(node):  
    print(node.data, end=' ')  
tree.inorder_traversal(tree.root, visit)  # 输出:3 5 7 10 13 15 17

促进创新和发展:AI技术的不断进步为创新和发展提供了新的动力。通过AI技术,我们可以解决以往难以解决的问题,推动技术和产业的创新。比如,AI在医疗、交通、教育等领域的应用,都为我们提供了新的发展思路和解决方案。

改善生活品质:AI技术也为我们的生活带来了诸多便利。智能家居系统、智能手机助手等应用,都使我们的生活变得更加智能化和便捷。同时,AI还在医疗、教育等领域提供了更加个性化的服务,提升了我们的生活质量。

创造新的产业和就业机会:AI技术的发展也催生了新的产业和就业机会。比如,智能制造、智能物流等领域的快速发展,不仅提高了生产效率,还为社会创造了大量的就业岗位。此外,AI技术的应用还带动了虚拟现实、增强现实等新兴产业的发展。

推动社会进步:AI技术在医疗、交通等领域的应用,也在推动社会的进步和发展。例如,AI技术可以帮助医生进行更准确的诊断和治疗,提高医疗水平和效率;在交通领域,AI技术可以优化交通流量,减少交通事故,提高交通安全性。

总的来说,AI发展带来的机遇是全方位的,它不仅提高了我们的生产力和效率,还促进了创新和发展,改善了我们的生活品质,创造了新的产业和就业机会,推动了社会的进步和发展。然而,同时我们也要看到AI发展带来的挑战,如就业岗位的变革、隐私和安全问题等,需要我们在享受AI带来的便利的同时,也要积极应对这些挑战。

我们该如何去看待AIGC:

首先,从技术的角度来看,AIGC的发展代表了人工智能技术的进步。它不仅能够模仿人类的语言和思维,生成具有逻辑性和连贯性的内容,而且还在不断学习和进化,使得生成的内容越来越接近人类真实创作的水平。这种技术的突破为各行各业带来了创新的可能性,尤其是在内容创作、客户服务、教育等领域。

其次,从应用的角度来看,AIGC正在逐渐改变我们的生活方式。它可以帮助我们更高效地获取信息、处理工作和娱乐。例如,在写作领域,AIGC可以辅助作家完成初稿,节省大量的时间和精力;在客户服务领域,AIGC可以实现24小时不间断的服务,提高客户满意度;在教育领域,AIGC可以为学生提供个性化的学习体验,帮助他们更好地掌握知识。

然而,我们也要看到AIGC存在的挑战和问题。一方面,AIGC的发展可能加剧信息过载的问题。随着越来越多的内容被生成,我们如何筛选和辨别真实、有价值的信息将成为一个难题。另一方面,AIGC的广泛应用也可能引发一些法律和伦理问题。例如,如果AIGC生成的内容侵犯了他人的知识产权或隐私,那么如何界定责任和进行维权将是一个复杂的问题。

因此,在看待AIGC时,我们需要保持理性和客观的态度。既要看到它带来的机遇和潜力,也要关注其可能带来的挑战和问题。同时,我们还需要加强相关法规和伦理规范的制定和执行,以确保AIGC的健康发展并造福社会。

总之,AIGC是一个充满潜力和挑战的领域。我们应该以开放的心态去接纳它,并在实践中不断探索和创新,以充分发挥其优势并克服其不足。文心一言 (baidu.com)

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