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人工智能小科普:AIGC
發(fā)布于:呼叫中心培訓(xùn)網(wǎng)  點擊數(shù):293  更新時間:2024年-08-23

? ? ? AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)也就是生成式人工智能,它能夠基于已有的數(shù)據(jù),利用復(fù)雜的算法、模型和規(guī)則創(chuàng)造出新的原創(chuàng)內(nèi)容的人工智能技術(shù),這種技術(shù)的核心在于其創(chuàng)造性,它可以生成文本、圖像、音頻和視頻等內(nèi)容。AIGC是人工智能1.0時代進(jìn)入2.0時代的重要標(biāo)志。


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了解AIGC之前,我們先了解一個人工智能的重要里程碑事件吧。

? ? ? 1950年,“人工智能之父”圖靈提出未來可能創(chuàng)造出具有真正智能的機器,并提出測試一臺機器是否擁有“真正智能”的方法,那就是“圖靈測試”。圖靈測試是這樣的:一名測試者寫下自己的問題,隨后將問題以純文本的形式發(fā)送給另一個房間中的一個人與一臺機器,測試者根據(jù)他們的回答來判斷哪一個是真人,哪一個是機器。如果電腦能回答由人類測試者提出的一系列問題,且其超過30%的回答讓測試者誤認(rèn)為是人類所答則電腦通過測試,七十多年來各國人工智能的科學(xué)家一直在這條路上探索,期待發(fā)明一種機器能夠擁有人類一樣的思維和智慧,也就是擁有“真正的智能”,更像人類。

? ? ? 2022年隨著大模型ChatGPT的問世,以大模型為代表的生成式人工智能AIGC掀起了人工智能技術(shù)發(fā)展的新浪潮,在許多專業(yè)測試中,它的表現(xiàn)已經(jīng)與人類不相上下,七十多年前圖靈大膽提出的假設(shè)成為一種可能,這讓各行各業(yè)對AIGC的應(yīng)用充滿了期待。

AIGC與之前的人工智能有什么大不同呢?

? ? ? 如果將人工智能按照用途進(jìn)行簡單分類的話,AI被劃分成決策式AI和生成式AI。決策式AI專注于分析情況并做出決策,可以根據(jù)用戶的數(shù)據(jù)和分析,自動做出最優(yōu)的決策。例如,在自動駕駛車輛中,就是通過決策式AI系統(tǒng)決定何時加速、減速、變換車道。生成式AI專注于創(chuàng)造全新內(nèi)容,通過對已有的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和模仿,生成全新的、與現(xiàn)實相似但又不完全一致的內(nèi)容。

想進(jìn)一步了解AIGC,需要知道影響人工智能發(fā)展的這三個要素:算力、算法和數(shù)據(jù),它們也是生成式人工智能(AIGC)發(fā)展的核心。

? ? ? 算力,被稱為人工智能的“發(fā)動機”和驅(qū)動力,算力就是計算能力,是指計算系統(tǒng)(如電腦、服務(wù)器、數(shù)據(jù)中心等)處理信息和執(zhí)行計算的能力。計算系統(tǒng)的算力越高,處理數(shù)據(jù)的速度越快,能完成的任務(wù)也越復(fù)雜。

? ? ? 算力幾乎影響著人工智能領(lǐng)域的每一個方面。人工智能依賴于復(fù)雜的模型,而自然語言處理模型呈幾何數(shù)量級倍增,這些模型包含數(shù)百萬甚至數(shù)十億的參數(shù),這些參數(shù)必須依賴算力的支持,高算力才能使模型在合理的時間范圍內(nèi)完成對海量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)。借助于強大的計算能力,人類能夠處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集,訓(xùn)練更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并實現(xiàn)更精確的預(yù)測和決策。因此,算力方面的突破對人工智能的發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。

? ? ? 算法,是人工智能系統(tǒng)的核心和引擎,定義了如何使用數(shù)據(jù)和算力來進(jìn)行計算和決策,使得AI能夠執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù),并持續(xù)學(xué)習(xí)和改進(jìn)。沒有算法的人工智能,就如沒有CPU的電腦,人工智能需要算法解決不同的問題。

? ? ? 利用算法,可以通過對大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理,提取出隱藏在數(shù)據(jù)中的規(guī)律和模式,從而進(jìn)行預(yù)測和判斷;可以通過自動化和智能化的方式,替代人工完成一些重復(fù)性、繁瑣或危險的工作;可以處理和理解人類的自然語言,實現(xiàn)與人類之間的交互;可以對圖像和視覺進(jìn)行分析和識別,從而實現(xiàn)圖像識別、目標(biāo)檢測、人臉識別等功能。

? ? ? 數(shù)據(jù),是人工智能的基礎(chǔ)和燃料,是人工智能算法訓(xùn)練和學(xué)習(xí)的重要來源。大數(shù)據(jù)時代,各個領(lǐng)域都積累了大量的數(shù)據(jù)資源。這些數(shù)據(jù)蘊含著寶貴的信息,通過人工智能的處理和分析,可以從中發(fā)現(xiàn)隱藏的規(guī)律和洞察力,幫助決策者做出更明智的決策。而數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性對于訓(xùn)練和優(yōu)化模型至關(guān)重要,高質(zhì)量的數(shù)據(jù)可以提供準(zhǔn)確可信的信息,而多樣性的數(shù)據(jù)可以使得人工智能系統(tǒng)更好地適應(yīng)不同的場景和情況。同時,數(shù)據(jù)的隱私和安全問題、知識的可靠性和偏見以及倫理和法律等方面都是人工智能需要關(guān)注的挑戰(zhàn)。

? ? ? AIGC作為人工智能的前沿技術(shù),正推動著內(nèi)容創(chuàng)造的革命。其創(chuàng)造性不僅體現(xiàn)在文本、圖像、音頻和視頻的生成上,更在于它能夠模仿和超越人類思維,創(chuàng)造出獨特的內(nèi)容。隨著算力的提升、算法的優(yōu)化和大數(shù)據(jù)的積累,AIGC的潛力無限。然而,數(shù)據(jù)隱私、安全和倫理問題也隨之而來,需要我們在享受技術(shù)帶來的便利的同時,更加審慎地考慮其長遠(yuǎn)影響。AIGC的未來,既是技術(shù)的飛躍,也是對人類智慧的挑戰(zhàn)和拓展。


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