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    本詞條由“科普中國”科學百科詞條編寫與應用工作項目審核。人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI。[24]它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是新一輪科技革新和產業變革的重要驅動力量。[26]人工智能是智能學科重要的組成部分，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和行家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。人工智能是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學等。人工智能是包括十分普遍的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等。總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。 另外DAVID MARR提出了機器視覺方 面的新理論，例如，如何通過一副圖像的陰影，形狀，顏色，等信息辨別圖像.福州大廠AIGC運營

    在自然語言處理技術發展之前，人類只能通過一些固定模式的指令來與計算機進行溝通，這對于人工智能的發展是一個重大的突破。自然語言處理技術可以追溯到1950年，當時圖靈發表了一篇論文，提出了「圖靈測試」的概念作為判斷智能的條件。這一測試包含了自動語意翻譯和自然語言生成。自然語言處理技術可以分為兩個中心任務：自動語音識別和自然語言生成。自動語音識別是將語音信號轉換為文字，而自然語言生成則是將結構化數據轉換為自然語言文本。隨著AI技術的不斷發展，人工智能已經可以通過自然語言處理技術和擴散模型（DiffusionModel）來生成自然語言文本，這使得人工智能不再作為內容創造的輔助工具，而是可以創造生成內容。這種生成式人工智能可以用于自然語言對答、機器翻譯、自然語言摘要、聊天機器人等多個領域，為人們提供更加智能化的服務和體驗。總之，隨著自然語言處理技術和擴散模型的發展，人工智能已經可以創造生成自然語言文本，這將會給我們的生活和工作帶來巨大的變革。 泉州bilibiliAIGC是什么它應該像大腦一樣運轉？它是否需要軀體？

    在沉淀累積階段（1990s~2010s）AIGC逐漸從實驗性轉向實用性，2006年深度學習算法取得進展，同時GPU和CPU等算力設備日益精進，互聯網快速發展，為各類人工智能算法提供了海量數據進行訓練。2007年出版了首部由AIGC創作的小說《在路上》（ITheRoad），2012年微軟展示了全自動同聲傳譯系統，主要基于深度神經網絡（DNN），自動將英文講話內容通過語音識別等技術生成中文。在快速發展階段（2010s~至今）2014年深度學習算法“生成式對抗網絡”（GenerativeAdversarialNetwork,GAN）推出并迭代更新，助力AIGC新發展。2017年微軟人工智能少年“小冰”推出世界首部由人工智能寫作的詩集《陽光失了玻璃窗》，2018年NVIDIA(英偉達)發布StyleGAN模型可自動生成圖片，2019年DeepMind發布DVD-GAN模型可生成連續視頻。2021年OpenAI推出DALL-E并更新迭代版本DALL-E-2，主要用于文本、圖像的交互生成內容。2023年AIGC入世元年而2023年更像是AIGC入世元年，AIGC相關的話題爆破式的出現在了朋友圈、微博、抖音等社交媒體，正式被大眾所關注。

    采用后一種方法時，編程者要為每一角色設計一個智能系統（一個模塊）來進行控制，這個智能系統（模塊）開始什么也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠學習，能漸漸地適應環境，應付各種復雜情況。這種系統開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓，下一次運行時就可能改正，至少不會永遠錯下去，用不到發布新版本或打補丁。利用這種方法來實現人工智能，要求編程者具有生物學的思考方法，入門難度大一點。但一旦入了門，就可得到廣泛應用。由于這種方法編程時無須對角色的活動規律做詳細規定，應用于復雜問題，通常會比前一種方法更省力。與人類差距2023年，中國科學院自動化研究所（中科院自動化所）團隊嶄新完成的一項研究發現，基于人工智能的神經網絡和深度學習模型對幻覺輪廓“視而不見”，人類與人工智能的“角逐”在幻覺認知上“扳回一局”。 而反饋機制是有可能用機器模擬的.這項發現對早期AI的發展影響很大。

    應用：在擴散模型（diffusionmodel）的基礎上產生了多種令人印象深刻的應用，比如：圖像超分、圖像上色、文本生成圖片、全景圖像生成等。如下圖，中間圖像作為輸入，基于擴散模型，生成左右視角兩張圖，輸入圖像與生成圖像共同拼接程一張全景圖像。生成全景圖像產品與模型：在擴散模型的基礎上，各公司與研究機構開發出的代替產品如下：DALL-E2（OpenAI文本生成圖像，圖像生成圖像）DALL-E2由美國OpenAI公司在2022年4月發布，并在2022年9月28日，在OpenAI網站向公眾開放，提供數量有限的無償圖像和額外的購買圖像服務。Imagen（GoogleResearch文本生成圖像）Imagen是2022年5月谷歌發布的文本到圖像的擴散模型，該模型目前不對外開放。用戶可通過輸入描述性文本，生成圖文匹配的圖像。StableDiffusion（StabilityAI文本生成圖像，代碼與模型開源）2022年8月，StabilityAI發布了StableDiffusion，這是一種類似于DALL-E2與Imagen的開源Diffusion模型，代碼與模型權重均向公眾開放。（4）Transformer2017年由谷歌提出，采用注意力機制（attention）對輸入數據重要性的不同而分配不同權重，其并行化處理的優勢能夠使其在更大的數據集訓練，加速了GPT等預訓練大模型的發展。 通過分析這些信 息，可以推斷出圖像可能是什么.同時期另一項成果是PROLOGE語言，于1972年提出。網絡AIGC用處

計算機技術不再只屬于實驗室中的一小群研究人員。福州大廠AIGC運營

    人工智能學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。研究方法如今沒有統一的原理或范式指導人工智能研究。許多問題上研究者都存在爭論。其中幾個長久以來仍沒有結論的問題是：是否應從心理或神經方面模擬人工智能?或者像鳥類生物學對于航空工程一樣，人類生物學對于人工智能研究是沒有關系的？智能行為能否用簡單的原則（如邏輯或優化）來描述？還是必須解決大量完全無關的問題？智能是否可以使用高級符號表達，如詞和想法？還是需要“子符號”的處理？JOHNHAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能)的概念，也提議人工智能應歸類為SYNTHETICINTELLIGENCE，這個概念后來被某些非GOFAI研究者采納。 福州大廠AIGC運營