AIGC協(xié)助劇本創(chuàng)作,，釋放創(chuàng)意潛力通過(guò)對(duì)海量精良劇本的學(xué)習(xí),，AI能根據(jù)特定需求快速生成不同風(fēng)格或架構(gòu)的劇本,，在極大提高工作者工作效率的同時(shí),，AI也在激發(fā)創(chuàng)意,，幫助產(chǎn)出更精良的作品。事實(shí)上,，將AI引入劇本創(chuàng)作的做法早已有之,。2016年,，紐約大學(xué)研發(fā)的AI在學(xué)習(xí)了幾十部經(jīng)典科幻電影劇本后成功編寫了劇本《陽(yáng)春》以及一段配樂(lè)歌詞,。經(jīng)過(guò)修改、調(diào)整后的成品只有區(qū)區(qū)八分鐘,，內(nèi)容也平平無(wú)奇,，但《陽(yáng)春》在各大視頻網(wǎng)站特別終收獲的百萬(wàn)級(jí)播放量依然證明外界對(duì)AI創(chuàng)作的興趣很大。2020年,，GPT-3被用于創(chuàng)作一個(gè)短劇,，再次引發(fā)普遍關(guān)注。通過(guò)這些早期試驗(yàn)可以看出AI在劇本創(chuàng)作方面的潛力,，但要真正將其轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力,，還要AI更貼合具體的應(yīng)用場(chǎng)景，做針對(duì)性訓(xùn)練,，并結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)需求開(kāi)發(fā)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(guó)內(nèi)的海馬輕帆公司深耕中文劇本,、小說(shuō)、IP等領(lǐng)域,，也已經(jīng)收獲百萬(wàn)級(jí)用戶,。 有了像美國(guó)人工智能協(xié)會(huì)這樣的基金會(huì).因?yàn)锳I開(kāi)發(fā) 的需要，還出現(xiàn)了一陣研究人員進(jìn)入私人公司的熱潮,。寧德chatgptAIGC

    1956年夏季,，以麥卡賽、明斯基,、羅切斯特和申農(nóng)等為首的一批有遠(yuǎn)見(jiàn)卓識(shí)的年輕科學(xué)家在一起聚會(huì),，共同研究和探討用機(jī)器模擬智能的一系列有關(guān)問(wèn)題，并提出了“人工智能”這一術(shù)語(yǔ),，它標(biāo)志著“人工智能”這門新興學(xué)科的正式誕生,。IBM公司“深藍(lán)”電腦擊敗了人類的世界國(guó)際象棋旗艦更是人工智能技術(shù)的一個(gè)完美表現(xiàn)。從1956年正式提出人工智能學(xué)科算起,，50多年來(lái),，取得長(zhǎng)足的發(fā)展，成為一門普遍的交叉和前沿科學(xué),?？偟恼f(shuō)來(lái)，人工智能的目的就是讓計(jì)算機(jī)這臺(tái)機(jī)器能夠像人一樣思考,。如果希望做出一臺(tái)能夠思考的機(jī)器,，那就必須知道什么是思考，更進(jìn)一步講就是什么是智慧。什么樣的機(jī)器才是智慧的呢,？科學(xué)家已經(jīng)作出了汽車,、火車、飛機(jī)和收音機(jī)等等,，它們模仿我們身體感官的功能,，但是能不能模仿人類大腦的功能呢？我們也只知道這個(gè)裝在我們天靈蓋里面的東西是由數(shù)十億個(gè)神經(jīng)細(xì)胞組成的感官,，我們對(duì)這個(gè)東西知之甚少,，模仿它或許是天下困難的事情了。當(dāng)計(jì)算機(jī)出現(xiàn)后,，人類開(kāi)始真正有了一個(gè)可以模擬人類思維的工具,，在以后的歲月中，無(wú)數(shù)科學(xué)家為這個(gè)目標(biāo)努力著,。 福州軟件AIGC案例盡管還很簡(jiǎn)陋,，這些系統(tǒng)已能夠通過(guò)黑白區(qū)別分辨出物件形狀的不同.

    在自然語(yǔ)言處理技術(shù)發(fā)展之前，人類只能通過(guò)一些固定模式的指令來(lái)與計(jì)算機(jī)進(jìn)行溝通,，這對(duì)于人工智能的發(fā)展是一個(gè)重大的突破,。自然語(yǔ)言處理技術(shù)可以追溯到1950年，當(dāng)時(shí)圖靈發(fā)表了一篇論文,，提出了「圖靈測(cè)試」的概念作為判斷智能的條件,。這一測(cè)試包含了自動(dòng)語(yǔ)意翻譯和自然語(yǔ)言生成。自然語(yǔ)言處理技術(shù)可以分為兩個(gè)中心任務(wù)：自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言生成,。自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別是將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換為文字,，而自然語(yǔ)言生成則是將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為自然語(yǔ)言文本。隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展,，人工智能已經(jīng)可以通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)和擴(kuò)散模型（DiffusionModel）來(lái)生成自然語(yǔ)言文本,，這使得人工智能不再作為內(nèi)容創(chuàng)造的輔助工具，而是可以創(chuàng)造生成內(nèi)容,。這種生成式人工智能可以用于自然語(yǔ)言對(duì)答,、機(jī)器翻譯、自然語(yǔ)言摘要,、聊天機(jī)器人等多個(gè)領(lǐng)域,，為人們提供更加智能化的服務(wù)和體驗(yàn)?？傊?，隨著自然語(yǔ)言處理技術(shù)和擴(kuò)散模型的發(fā)展，人工智能已經(jīng)可以創(chuàng)造生成自然語(yǔ)言文本,，這將會(huì)給我們的生活和工作帶來(lái)巨大的變革,。

關(guān)于什么是“智能”,，涉及到諸如意識(shí)（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）,、思維（MIND）（包括無(wú)意識(shí)的思維（UNCONSCIOUS_MIND））等問(wèn)題,。人了解的智能是人本身的智能，這是普遍認(rèn)同的觀點(diǎn),。但是我們對(duì)我們自身智能的理解都非常有限,，對(duì)構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是人工智能,。人工智能的研究往往涉及對(duì)人的智能本身的研究,。其它關(guān)于動(dòng)物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認(rèn)為是人工智能相關(guān)的研究課題。尼爾遜教授對(duì)人工智能下了這樣一個(gè)定義：“人工智能是關(guān)于知識(shí)的學(xué)科――怎樣表示知識(shí)以及怎樣獲得知識(shí)并使用知識(shí)的科學(xué),?！倍硪粋€(gè)美國(guó)麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認(rèn)為：“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過(guò)去只有人才能做的智能工作?！边@些說(shuō)法反映了人工智能學(xué)科的基本思想和基本內(nèi)容,。即人工智能是研究人類智能活動(dòng)的規(guī)律，構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng),，研究如何讓計(jì)算機(jī)去完成以往需要人的智力才能勝任的工作,，也就是研究如何應(yīng)用計(jì)算機(jī)的軟硬件來(lái)模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù),。大腦不是計(jì)算機(jī),，不會(huì)亦步亦趨,、按部就班的根據(jù)輸入產(chǎn)生輸出,。

    諸如我們熟知的聊天對(duì)話模型ChatGPT，基于,。計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）預(yù)訓(xùn)練大模型自然語(yǔ)言處理（NLP）預(yù)訓(xùn)練大模型多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型微軟Florence（SwinTransformer）谷歌Bert/LaMDA/PaLMOpenAI的CLIP/DALL-EOpenAI的GPT-3/ChatGPT微軟的GLIPStabilityAI的StableDiffusion（1）計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）預(yù)訓(xùn)練大模型FlorenceFlorence是微軟在2021年11月提出的視覺(jué)基礎(chǔ)模型,。Florence采用雙塔Transformer結(jié)構(gòu)。文本采用12層Transformer,，視覺(jué)采用SwinTransformer,。通過(guò)來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)的9億圖文對(duì)，采用UnifiedContrasiveLearning機(jī)制將圖文映射到相同空間中,。其可處理的下游任務(wù)包括：圖文檢索,、圖像分類、目標(biāo)檢測(cè),、視覺(jué)對(duì)答以及動(dòng)作識(shí)別,。（2）自然語(yǔ)言處理（NLP）預(yù)訓(xùn)練大模型LaMDALaMDA是谷歌在2021年發(fā)布的大規(guī)模自然語(yǔ)言對(duì)話模型。LaMDA的訓(xùn)練過(guò)程分為預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)兩步,。在預(yù)訓(xùn)練階段,，谷歌從公共數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)中收集了，feed給LaMDA，讓其對(duì)自然語(yǔ)言有初步認(rèn)識(shí),。到這一步通過(guò)輸入prompt能夠預(yù)測(cè)上下文,，但是這種回答往往不夠準(zhǔn)確，需要二次調(diào)優(yōu),。谷歌的做法是讓模型根據(jù)提問(wèn)輸出多個(gè)回答,，將這些回答輸入到分類器中，輸出回答結(jié)果的安全性Safety,，敏感性Sensible,。1956年，被認(rèn)為是 人工智能之父的JOHN MCCARTHY組織了一次學(xué)會(huì)將許多對(duì)機(jī)器智能感興趣的行家學(xué)者聚集在一起,。chatgptAIGC怎么樣

這個(gè)項(xiàng)目目的是研制一種能完成許多戰(zhàn)地任務(wù)的機(jī)器人,。由于項(xiàng)目缺陷和成功無(wú)望，PENTAGON停止了項(xiàng)目的經(jīng)費(fèi),。寧德chatgptAIGC

    應(yīng)用：在擴(kuò)散模型（diffusionmodel）的基礎(chǔ)上產(chǎn)生了多種令人印象深刻的應(yīng)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(kuò)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(chǎn)品與模型：在擴(kuò)散模型的基礎(chǔ)上，各公司與研究機(jī)構(gòu)開(kāi)發(fā)出的代替產(chǎn)品如下：DALL-E2（OpenAI文本生成圖像,，圖像生成圖像）DALL-E2由美國(guó)OpenAI公司在2022年4月發(fā)布,，并在2022年9月28日，在OpenAI網(wǎng)站向公眾開(kāi)放,，提供數(shù)量有限的無(wú)償圖像和額外的購(gòu)買圖像服務(wù),。Imagen（GoogleResearch文本生成圖像）Imagen是2022年5月谷歌發(fā)布的文本到圖像的擴(kuò)散模型，該模型目前不對(duì)外開(kāi)放,。用戶可通過(guò)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(kāi)源）2022年8月,，StabilityAI發(fā)布了StableDiffusion，這是一種類似于DALL-E2與Imagen的開(kāi)源Diffusion模型,，代碼與模型權(quán)重均向公眾開(kāi)放,。（4）Transformer2017年由谷歌提出,，采用注意力機(jī)制（attention）對(duì)輸入數(shù)據(jù)重要性的不同而分配不同權(quán)重，其并行化處理的優(yōu)勢(shì)能夠使其在更大的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練,，加速了GPT等預(yù)訓(xùn)練大模型的發(fā)展,。 寧德chatgptAIGC