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    常識知識庫(如DOUGLENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子，因為他們必須人工一次編寫一個復雜的概念?；谥R大約在1970年出現大容量內存計算機，研究者分別以三個方法開始把知識構造成應用軟件。這場“知識革新”促成行家系統的開發與計劃，這是旗艦個成功的人工智能軟件形式?！爸R革新”同時讓人們意識到許多簡單的人工智能軟件可能需要大量的知識。子符號法80年代符號人工智能停滯不前，很多人認為符號系統永遠不可能模仿人類所有的認知過程，特別是感知，機器人，機器學習和模式識別。很多研究者開始關注子符號方法解決特定的人工智能問題。自下而上，接口AGENT，嵌入環境（機器人），行為主義，新式AI機器人領域相關的研究者，如RODNEYBROOKS，否定符號人工智能而專注于機器人移動和求生等基本的工程問題。他們的工作再次關注早期控制論研究者的觀點，同時提出了在人工智能中使用控制理論。這與認知科學領域中的表征感知論點是一致的:更高的智能需要個體的表征(如移動，感知和形象)。 《人工智能的未來》：詮釋了智能的內涵，闡述了大腦工作的原理。寧德谷歌AIGC

    認知模擬經濟學家赫伯特·西蒙和艾倫·紐厄爾研究人類問題解決能力和嘗試將其形式化，同時他們為人工智能的基本原理打下基礎，如認知科學，運籌學和經營科學。他們的研究團隊使用心理學實驗的結果開發模擬人類解決問題方法的程序。這方法一直在卡內基梅隆大學沿襲下來，并在80年代于SOAR發展到高峰?；谶壿嫴幌癜瑐悺ぜ~厄爾和赫伯特·西蒙，JOHNMCCARTHY認為機器不需要模擬人類的思想，而應嘗試找到抽象推理和解決問題的本質，不管人們是否使用同樣的算法。他在斯坦福大學的實驗室致力于使用形式化邏輯解決多種問題，包括知識表示，智能規劃和機器學習.致力于邏輯方法的還有愛丁堡大學，而促成歐洲的其他地方開發編程語言PROLOG和邏輯編程科學.“反邏輯”斯坦福大學的研究者(如馬文·閔斯基和西摩爾·派普特)發現要解決計算機視覺和自然語言處理的困難問題，需要專門的方案-他們主張不存在簡單和通用原理（如邏輯）能夠達到所有的智能行為。 bilibiliAIGC怎么樣機器可以打敗人類偉大的棋手，類人機器人可以走路并且能和人類進行互動。

    【應用】：圖像生成（AI繪畫）、文本生成（AI寫作、ChatBot）、視頻生成、多模態生成等。從生成內容層面AIGC可分為五個方面：1、文本生成基于NLP的文本內容生成根據使用場景可分為非交互式與交互式文本生成。非交互式文本生成包括摘要/標題生成、文本風格遷移、文章生成、圖像生成文本等。交互式文本生成主要包括聊天機器人、文本交互游戲等?！敬硇援a品或模型】：JasperAI、、ChatGPT、Bard、AIdungeon等。2、圖像生成圖像生成根據使用場可分為圖像編輯修改與圖像自主生成。圖像編輯修改可應用于圖像超分、圖像修復、人臉替換、圖像去水印、圖像背景去除等。圖像自主生成包括端到端的生成，如真實圖像生成卡通圖像、參照圖像生成繪畫圖像、真實圖像生成素描圖像、文本生成圖像等?！敬硇援a品或模型】：EditGAN，Deepfake，DALL-E、MidJourney、StableDiffusion，文心一格等。3、音頻生成音頻生成技術較為成熟，在C端產品中也較為常見，如語音克隆，將人聲1替換為人聲2。還可應用于文本生成特定場景語音，如數字人播報、語音客服等。此外，可基于文本描述、圖片內容理解生成場景化音頻、樂曲等。【代表性產品或模型】：DeepMusic、WaveNet、DeepVoice、MusicAutoBot等。

    AIGC協助劇本創作，釋放創意潛力通過對海量精良劇本的學習，AI能根據特定需求快速生成不同風格或架構的劇本，在極大提高工作者工作效率的同時，AI也在激發創意，幫助產出更精良的作品。事實上，將AI引入劇本創作的做法早已有之。2016年，紐約大學研發的AI在學習了幾十部經典科幻電影劇本后成功編寫了劇本《陽春》以及一段配樂歌詞。經過修改、調整后的成品只有區區八分鐘，內容也平平無奇，但《陽春》在各大視頻網站特別終收獲的百萬級播放量依然證明外界對AI創作的興趣很大。2020年，GPT-3被用于創作一個短劇，再次引發普遍關注。通過這些早期試驗可以看出AI在劇本創作方面的潛力，但要真正將其轉化為生產力，還要AI更貼合具體的應用場景，做針對性訓練，并結合實際業務需求開發或定制功能。海外一些影視公司如FinalWrite和Logline等都偏向垂直式工具，國內的海馬輕帆公司深耕中文劇本、小說、IP等領域，也已經收獲百萬級用戶。 有了像美國人工智能協會這樣的基金會.因為AI開發 的需要，還出現了一陣研究人員進入私人公司的熱潮。

    智能數字內容編輯：智能數字內容編輯通過對內容的理解以及屬性控制，進而實現對內容的修改。如在計算機視覺領域，通過對視頻內容的理解實現不同場景視頻片段的剪輯。通過人體部位檢測以及目標衣服的變形控制與截斷處理，將目標衣服覆蓋至人體部位，實現虛擬試衣。在語音信號處理領域，通過對音頻信號分析，實現人聲與背景聲分離。以上三個例子均在理解數字內容的基礎上對內容的編輯與控制?！緫谩浚阂曨l場景剪輯、虛擬試衣、人聲分離等。3、智能數字內容生成：智能數字內容生成通過從海量數據中學習抽象概念，并通過概念的組合生成全新的內容。如AI繪畫，從海量繪畫中學習作品不同筆法、內容、藝術風格，并基于學習內容重新生成特定風格的繪畫。采用此方式，人工智能在文本創作、音樂創作和詩詞創作中取得了不錯表現。再比如，在跨模態領域，通過輸入文本輸出特定風格與屬性的圖像，不僅能夠描述圖像中主體的數量、形狀、顏色等屬性信息，而且能夠描述主體的行為、動作以及主體之間的關系。 問題."邏輯行家"對公眾和AI研究領域產生的影響使它成為AI發展中一個重要的里程碑.寧德bilibiliAIGC是什么

"邏輯行家"對公眾和AI研究領域產生的影響使它成為AI發展中一個重要的里程碑。寧德谷歌AIGC

    計算智能80年代中DAVIDRUMELHART等再次提出神經網絡和聯結主義.這和其他的子符號方法，如模糊控制和進化計算，都屬于計算智能學科研究范疇。統計學法90年代，人工智能研究發展出復雜的數學工具來解決特定的分支問題。這些工具是真正的科學方法，即這些方法的結果是可測量的和可驗證的，同時也是人工智能成功的原因。共用的數學語言也允許已有學科的合作（如數學，經濟或運籌學）?！案镄隆焙汀癗EATS的成功”。有人批評這些技術太專注于特定的問題，而沒有考慮長遠的強人工智能目標。集成方法智能AGENT范式智能AGENT是一個會感知環境并作出行動以達致目標的系統。 寧德谷歌AIGC