AIGC的產(chǎn)品形態(tài)有哪些,？1、基礎(chǔ)層（模型服務(wù)）基礎(chǔ)層為采用預(yù)訓(xùn)練大模型搭建的基礎(chǔ)設(shè)施,。由于開發(fā)預(yù)訓(xùn)練大模型技術(shù)門檻高,、投入成本高，因此,，該層主要由少數(shù)頭部企業(yè)或研發(fā)機構(gòu)主導(dǎo),。如谷歌、微軟,、Meta、OpenAI,、DeepMind,、?；A(chǔ)層的產(chǎn)品形態(tài)主要包括兩種：一種為通過受控的api接口收取調(diào)用費,；另一種為基于基礎(chǔ)設(shè)施開發(fā)專業(yè)的軟件平臺收取費用。2,、中間層（2B）該層與基礎(chǔ)層的特別主要區(qū)別在于,，中間層不具備開發(fā)大模型的能力，但是可基于開源大模型等開源技術(shù)進行改進,、抽取或模型二次開發(fā),。該層為在大模型的基礎(chǔ)上開發(fā)的場景化、垂直化,、定制化的應(yīng)用模型或工具,。在AIGC的應(yīng)用場景中基于大模型抽取出個性化、定制化的應(yīng)用模型或工具滿足行業(yè)需求,。如基于開源的StableDiffusion大模型所開發(fā)的二次元風(fēng)格圖像生成器,，滿足特定行業(yè)場景需求。中間層的產(chǎn)品形態(tài),、商業(yè)模式與基礎(chǔ)層保持一致,，分別為接口調(diào)用費與平臺軟件費。3,、應(yīng)用層（2C）應(yīng)用層主要基于基礎(chǔ)層與中間層開發(fā),，面向C端的場景化工具或軟件產(chǎn)品。應(yīng)用層更加關(guān)注用戶的需求,，將AIGC技術(shù)切實融入用戶需求,，實現(xiàn)不同形態(tài),、不同功能的產(chǎn)品落地?？梢酝ㄟ^網(wǎng)頁,、小程序、群聊,、app等不同的載體呈現(xiàn),。1955年末，NEWELL和SIMON做了一個名為"邏輯航行家"（LOGIC THEORIST）的程序.寧德谷歌AIGC案例

    （1）采集環(huán)節(jié)借助語音識別技術(shù)將語音實時轉(zhuǎn)換為文本,，壓縮稿件生產(chǎn)過程中的重復(fù)性工作,，提高內(nèi)容生產(chǎn)效率。采用智能寫作機器人,，提升新聞資訊寫作的時效性,。（2）編輯環(huán)節(jié)采用AIGC技術(shù)對視頻畫質(zhì)修復(fù)與增強，提升視頻質(zhì)量,。此外,，可利用AIGC技術(shù)對視頻場景識別，實現(xiàn)智能視頻剪輯,。如人民日報社利用“智能云剪輯師”并能夠?qū)崿F(xiàn)自動匹配字幕,、人物實時追蹤與畫面抖動修復(fù)等功能。2022冬奧會期間,，央視視頻通過AI智能內(nèi)容剪輯系統(tǒng),，高效生產(chǎn)與發(fā)布冰雪項目視頻集錦內(nèi)容。（3）播報環(huán)節(jié)AI合成主播開創(chuàng)了新聞領(lǐng)域?qū)崟r語音及人物動畫合成的先河,，只需要輸入所需要播發(fā)的文本內(nèi)容,，計算機就會生成相應(yīng)的AI合成主播播報的新聞視頻,并確保視頻中人物音頻和表情、唇動保持自然一致,，展現(xiàn)與真人主播無異的信息傳達效果,。2、AIGC在影視行業(yè)應(yīng)用前期創(chuàng)作中期拍攝后期制作劇本創(chuàng)作虛擬場景生成畫質(zhì)修復(fù)畫質(zhì)增強AI視頻剪輯人臉替換,、人聲替換在前期創(chuàng)作階段,，AIGC可通過對海量劇本進行學(xué)習(xí)，并按照預(yù)定風(fēng)格生成劇本,，創(chuàng)作者可進行二次篩選與加工,，激發(fā)創(chuàng)作靈感，縮短創(chuàng)作周期,。在中期拍攝階段,，可通過人工智能合成虛擬場景，將無法實拍或成本過高的場景生成出來,，提升視聽體驗,。比如,。 福州chatgptAIGC弊端問題."邏輯行家"對公眾和AI研究領(lǐng)域產(chǎn)生的影響使它成為AI發(fā)展中一個重要的里程碑.

    人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識表示、自動推理和搜索方法,、機器學(xué)習(xí)和知識獲取,、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解,、計算機視覺,、智能機器人、自動程序設(shè)計等方面,。研究方法如今沒有統(tǒng)一的原理或范式指導(dǎo)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(jié)論的問題是：是否應(yīng)從心理或神經(jīng)方面模擬人工智能?或者像鳥類生物學(xué)對于航空工程一樣,，人類生物學(xué)對于人工智能研究是沒有關(guān)系的,？智能行為能否用簡單的原則（如邏輯或優(yōu)化）來描述？還是必須解決大量完全無關(guān)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(yīng)歸類為SYNTHETICINTELLIGENCE,，這個概念后來被某些非GOFAI研究者采納,。

    【應(yīng)用】：圖像生成（AI繪畫）、文本生成（AI寫作,、ChatBot）,、視頻生成、多模態(tài)生成等,。從生成內(nèi)容層面AIGC可分為五個方面：1,、文本生成基于NLP的文本內(nèi)容生成根據(jù)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(biāo)題生成,、文本風(fēng)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(chǎn)品或模型】：JasperAI,、、ChatGPT,、Bard,、AIdungeon等,。2、圖像生成圖像生成根據(jù)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(yīng)用于圖像超分,、圖像修復(fù)、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,。【代表性產(chǎn)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(shù)較為成熟,，在C端產(chǎn)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(yīng)用于文本生成特定場景語音，如數(shù)字人播報,、語音客服等,。此外，可基于文本描述,、圖片內(nèi)容理解生成場景化音頻,、樂曲等?！敬硇援a(chǎn)品或模型】：DeepMusic,、WaveNet、DeepVoice,、MusicAutoBot等,。 人工智能技術(shù)被用于導(dǎo)彈系統(tǒng)和預(yù)警顯示以 及其它先進武器.AI技術(shù)也進入了家庭。

    智能數(shù)字內(nèi)容編輯：智能數(shù)字內(nèi)容編輯通過對內(nèi)容的理解以及屬性控制，進而實現(xiàn)對內(nèi)容的修改,。如在計算機視覺領(lǐng)域,，通過對視頻內(nèi)容的理解實現(xiàn)不同場景視頻片段的剪輯。通過人體部位檢測以及目標(biāo)衣服的變形控制與截斷處理,，將目標(biāo)衣服覆蓋至人體部位,，實現(xiàn)虛擬試衣。在語音信號處理領(lǐng)域,，通過對音頻信號分析,，實現(xiàn)人聲與背景聲分離。以上三個例子均在理解數(shù)字內(nèi)容的基礎(chǔ)上對內(nèi)容的編輯與控制,?！緫?yīng)用】：視頻場景剪輯、虛擬試衣,、人聲分離等,。3、智能數(shù)字內(nèi)容生成：智能數(shù)字內(nèi)容生成通過從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)抽象概念,，并通過概念的組合生成全新的內(nèi)容,。如AI繪畫，從海量繪畫中學(xué)習(xí)作品不同筆法,、內(nèi)容,、藝術(shù)風(fēng)格，并基于學(xué)習(xí)內(nèi)容重新生成特定風(fēng)格的繪畫,。采用此方式,，人工智能在文本創(chuàng)作、音樂創(chuàng)作和詩詞創(chuàng)作中取得了不錯表現(xiàn),。再比如,，在跨模態(tài)領(lǐng)域,，通過輸入文本輸出特定風(fēng)格與屬性的圖像,，不僅能夠描述圖像中主體的數(shù)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(guān)系,。 1956年,，被認為是 人工智能之父的JOHN MCCARTHY組織了一次學(xué)會將許多對機器智能感興趣的行家學(xué)者聚集在一起。什么是AIGC弊端

70年代許多新方法被用于AI開發(fā),，如MINSKY的構(gòu)造理論.寧德谷歌AIGC案例

    1956年夏季,，以麥卡賽、明斯基,、羅切斯特和申農(nóng)等為首的一批有遠見卓識的年輕科學(xué)家在一起聚會,，共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關(guān)問題,，并提出了“人工智能”這一術(shù)語，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”電腦擊敗了人類的世界國際象棋旗艦更是人工智能技術(shù)的一個完美表現(xiàn),。從1956年正式提出人工智能學(xué)科算起，50多年來,，取得長足的發(fā)展,，成為一門普遍的交叉和前沿科學(xué)?？偟恼f來,，人工智能的目的就是讓計算機這臺機器能夠像人一樣思考。如果希望做出一臺能夠思考的機器,，那就必須知道什么是思考,，更進一步講就是什么是智慧。什么樣的機器才是智慧的呢,？科學(xué)家已經(jīng)作出了汽車,、火車、飛機和收音機等等,，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？我們也只知道這個裝在我們天靈蓋里面的東西是由數(shù)十億個神經(jīng)細胞組成的感官,，我們對這個東西知之甚少,，模仿它或許是天下困難的事情了。當(dāng)計算機出現(xiàn)后,，人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具,，在以后的歲月中，無數(shù)科學(xué)家為這個目標(biāo)努力著,。 寧德谷歌AIGC案例