【周末闲谈】人工智能热潮下的AIGC到底指的是什么?
生成式人工智能AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)是人工智能1.0时代进入2.0时代的重要标志。
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- 前言
- ALGC
- 发展
- 人工智能的发展历史:
- AIGC的发展历程:
- 早期萌芽阶段:1950-1990
- 沉积积累阶段:1990-2010
- 快速发展阶段:2010-至今
前言
当我查阅资料时发现明明是火遍全网的话题,在网络上关于AIGC的概念却是模糊不清,甚至在有些对话中关于它的介绍居然是错误的,那么今天就让我来谈谈这个对于我们来说有点陌生的“AIGC”。


ALGC
AIGC是一种新的人工智能技术,它的全称是Artificial Intelligence Generative Content,即人工智能生成内容
这里我们引用中国信通园的概念——AIGC既是从内容生产者视角进行分类的一类内容,又是一种内容生产方式,还是用于内容自动化生成的一类技术集合。
其核心思想是利用人工智能模型,根据给定的主题、关键词、格式、风格等条件,自动生成各种类型的文本、图像、音频、视频等内容。AIGC可以广泛应用于媒体、教育、娱乐、营销、科研等领域,为用户提供高质量、高效率、高个性化的内容服务。

发展
人工智能的发展历史:
AIGC的发展历程:
早期萌芽阶段:1950-1990
受限于科技水平,AIGC仅限于小范围实验。1957年,莱杰伦·希勒(Lejaren Hiller)和伦纳德·艾萨克森(Leonard Isaacson)通过将计算机程序中的控制变量改为音符,完成了历史上第一部由计算机创作的音乐作品——弦乐四重奏《依利亚克组曲(Illiac Suite)》。1966年,约瑟夫·韦岑鲍姆(JosephWeizenbaum)和肯尼斯·科尔比(Kenneth Colbv)共同开发了世界上第一个机器人“伊莉莎(Eliza)”,其通过关键字扫描和重组来完成交互式任务。80年代中期,IBM基于隐马尔可夫链模型创造了语音控制打字机“坦戈拉(Tangora)”,能够处理两万个单词。

沉积积累阶段:1990-2010
AIGC从实验性向实用性逐渐转变,深度学习算法、图形处理单元(GPU)、张量处理器(TPU)和训练数据规模等都取得了重大突破,受到算法瓶颈的限制,效果有待提升。2007年,纽约大学人工智能研究员罗斯·古德温(Ross Goodwin)装配的人工智能系统通过对公路旅行中的所见所闻进行记录和感知,撰写出世界上第一部完全由人工智能创作的小说《1 The Road》。2012年,微软公开展示了一个全自动同声传译系统,通过深度神经网络(DNN)可以自动将英文演讲者的内容通过语音识别、语言翻译、语音合成等技术生成中文语音。
快速发展阶段:2010-至今
深度学习模型不断迭代,AIGC取得突破性进展。尤其在2022年,算法获得井喷式发展,底层技术的突破也使得AIGC商业落地成为可能。其中主要集中在AI绘画领域:2014年6月,生成式对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)被提出。2021年2月,OpenAI推出了CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training)多模态预训练模型。2022年,扩散模型Diffusion Model逐渐替代GAN。


(文章部分内容来源于中国信通院人工智能生成内容(AIGC)白皮书(2022年))
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