带你走进AIGC
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AI基础百科

一、内容生成方式的发展

AIGC全称AI-Generated Content是指利用AI技术生成内容。从创作者角度,从传统的内容生成-WEB1.0(PGC专家生成内容)-WEB2.0(UGC用户生成内容),到现如今利用AI技术生成内容(AIGC)。

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二、AIGC的发展历程

第一阶段:1957年,在Lejaren的计算机上诞生了历史上第一首完全由计算机“作曲”的音乐作品《Illiac Suite》。在 1964 年至 1966 年间,麻省理工学院人工智能实验室的德裔美国计算机科学家约瑟夫·维森鲍姆 (Joseph Weizenbaum)开发了历史上第一个聊天机器人 —— Eliza

第二阶段:这个阶段认为AIGC的可用性是由于大量数据库的增加和计算设备性能的提高。世界上第一部完全由人工智能创作的小说诞生。此外,微软展示了一种全自动同声传译系统,能够在短时间内将英语翻译成中文,具有高精度。然而,算法的瓶颈直接限制了AIGC生成丰富内容的能力。

第三阶段:开始于2010年,AIGC进入了快速发展阶段。2014年古德费勒提出了通用对抗网络(GAN)。GAN的提出成为当年各大厂大热的深度学习模型,现在看来这也可以算作AIGC最早的实用框架。生成模型G和判别模型D二者相互博弈,共同学习从而达到最优。

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2018年英伟达发布StyleGAN模型,可以自动生成高质量图片,同年OpenAI推出预训练语言模型GPT,采用Transformer架构,拥有1.17亿参数量,可完成简单的自然语言处理任务。2019年DeepMind发布DVD – GAN模型,可以生成连续视频。经过不断的跌OpenAI于2022年推出ChatGPT。它能够像人类一样理解人类语言并生成文本、代码等。仅仅两个月内,ChatGPT就吸引了超过1亿活跃用户。2023年AIGC风潮席卷全球。

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三、AIGC(人工智能内容生成)的关键要素

一般人工智能的产业链分为基础层、技术层和应用层:

基础层主要是软硬件开发,例如AI芯片(英伟达)、数据资源、云计算平台(AWS、Azure)等,为人工智能提供算力和数据。

技术层是人工智能产业的核心,使用软件和平台构建技术路径,为人工智能提供算法。

应用层是人工智能产业的延伸,集成一类或多类人工智能基础应用技术,面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。

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对于AIGC来说,高质量的数据是训练算法的基本构建模块,数据量和数据源对预测的准确性有重要影响。计算能力是支撑AIGC基础设施的关键。随着对计算能力需求的不断增长,更快、更强大的芯片以及云计算解决方案变得至关重要。算法的性能决定了内容生成的质量,数据和硬件的支持是实现最佳结果的关键。

针对于AIGC运用到应用上还需要的几个关键的技术,其在游戏、自动化和决策等领域展现出强大的潜力和广泛的应用前景。通过不断推进这些技术的研究和应用。

1、机器学习:它通过数据训练模型实现自主学习和智能决策。在AIGC中,机器学习可用于创建智能代理,如游戏角色和机器人,使它们能够根据游戏状态和用户输入自动决策和行动。机器学习的主要方法包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。

2、计算机视觉:它使计算机能够理解和解释视觉信息,如图像和视频。在AIGC中,计算机视觉可用于游戏中的自适应图形、虚拟现实和增强现实等方面,并对玩家的行为进行跟踪和分析。计算机视觉的主要方法包括特征提取、图像分类、目标检测和语义分割。

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3、自然语言处理:使计算机能够理解和生成自然语言。在AIGC中,自然语言处理可用于游戏中的对话系统、自动生成任务和剧情等方面,并对玩家输入的语言进行分析和处理。自然语言处理的主要方法包括语音识别、文本分类、情感分析和文本生成。

4、优化算法:帮助系统自动优化策略和行动,从而提高游戏和计算系统的效率和性能。在AIGC中,优化算法可用于解决强化学习中的探索与利用、高维状态空间等问题,并在数据分析和决策中进行优化和搜索。

四、AIGC的优缺点

AIGC的优点

  • 在短时间内生成大量内容,包括文案、PPT、代码等内容的生成,大大提高了效率;
  • 在科学研究中发挥重要作用,帮助分析大型数据集、生成假设、预测分子和蛋白质之间的相互作用等。

AIGC也存在一些缺点

  • 对于人工智能自动内容,会缺乏创造力和人情味;
  • 需要大量数据的支持,对于数据泄露以及在内容生成过程中是否会涉及到伦理道德的问题也被大众所关注。
  • AIGC辅助大众生活工作之余,也替代了一些岗位,是否会加剧社会失衡。
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