AIGC??

AIGC（AI Generated Content） 即人工智能生成內(nèi)容，又稱“生成式 AI”（Generative AI），被認(rèn)為是繼專業(yè)生產(chǎn)內(nèi)容（PGC）、用戶生產(chǎn)內(nèi)容（UGC）之后的新型內(nèi)容創(chuàng)作方式。

• PGC（Professionally Generated Content） 是專業(yè)生產(chǎn)內(nèi)容，如 Web1.0 和廣電行業(yè)中專業(yè)人員生產(chǎn)的文字和視頻，其特點(diǎn)是專業(yè)、內(nèi)容質(zhì)量有保證。
• UGC（User Generated Content） 是用戶生產(chǎn)內(nèi)容，伴隨 Web2.0 概念而產(chǎn)生，特點(diǎn)是用戶可以自由上傳內(nèi)容，內(nèi)容豐富。
• AIGC（AI Generated Content） 是由 AI 生成的內(nèi)容，其特點(diǎn)是自動(dòng)化生產(chǎn)、高效。隨著自然語(yǔ)言生成技術(shù) NLG 和 AI 模型的成熟，AIGC 逐漸受到大家的關(guān)注，目前已經(jīng)可以自動(dòng)生成文字、圖片、音頻、視頻，甚至 3D 模型和代碼。AIGC 將極大的推動(dòng)元宇宙的發(fā)展，元宇宙中大量的數(shù)字原生內(nèi)容，需要由 AI 來(lái)幫助完成創(chuàng)作。

??代表模型

• AI 生成文字：GPT-4、LaMDA
• AI 生成圖片：Stable Diffusion、DALL·E2
• 接下來(lái) AIGC 的熱門方向可能是用 AI 生成視頻和動(dòng)畫，這就看 Meta、Google 的 AI 視頻模型能不能解決視頻的連貫性和邏輯性問(wèn)題，或其他公司提出更好的解決方案。

雖然 AIGC 可以帶來(lái)很多好處，但也存在一些問(wèn)題和挑戰(zhàn)，例如如何確保生成的內(nèi)容符合道德、法律和品牌準(zhǔn)則，如何避免生成的內(nèi)容出現(xiàn)偏見(jiàn)和誤導(dǎo)，以及如何保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)和數(shù)據(jù)隱私等問(wèn)題。因此，在使用 AIGC 的過(guò)程中，需要仔細(xì)考慮其應(yīng)用場(chǎng)景和風(fēng)險(xiǎn)，并采取適當(dāng)?shù)拇胧﹣?lái)保護(hù)用戶和消費(fèi)者的利益。

AGI??

通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI）又稱“強(qiáng)人工智能（Strong AI）”、“完全人工智能（Full AI）”是具有一般人類智慧，可以執(zhí)行人類能夠執(zhí)行的任何智力任務(wù)的機(jī)器智能。通用人工智能是一些人工智能研究的主要目標(biāo)，也是科幻小說(shuō)和未來(lái)研究中的共同話題。與弱AI（weak AI）相比，通用人工智能可以嘗試執(zhí)行全方位的人類認(rèn)知能力。

人們提出過(guò)很多通用智能的定義（例如能夠通過(guò)圖靈測(cè)試），但是沒(méi)有一個(gè)定義能夠得到所有人的認(rèn)同。然而，人工智能的研究者們普遍同意，以下特質(zhì)是一個(gè)通用人工智能所必須要擁有的：

• 自動(dòng)推理，使用一些策略來(lái)解決問(wèn)題，在不確定性的環(huán)境中作出決策。
• 背景知識(shí)，包括常識(shí)知識(shí)庫(kù)。
• 自動(dòng)規(guī)劃。
• 遷移學(xué)習(xí)。
• 使用自然語(yǔ)言進(jìn)行溝通。
• 以及，整合以上這些手段來(lái)達(dá)到同一個(gè)的目標(biāo)。

還有一些重要的能力，包括機(jī)器知覺(jué)（例如計(jì)算機(jī)視覺(jué)），以及在智能行為的世界中行動(dòng)的能力（例如機(jī)器人移動(dòng)自身和其他物體的能力）。它可能包括探知與回避危險(xiǎn)的能力。 許多研究智能的交叉領(lǐng)域（例如認(rèn)知科學(xué)、機(jī)器智能和決策）試圖強(qiáng)調(diào)一些額外的特征，例如想象力（不依靠預(yù)設(shè)而建構(gòu)精神影像與概念的能力）以及自主性?；谟?jì)算機(jī)系統(tǒng)中的確已經(jīng)存在許多這樣的能力，例如計(jì)算創(chuàng)造性、自動(dòng)推理、決策支持系統(tǒng)、機(jī)器人、進(jìn)化計(jì)算、智能代理，然而這些系統(tǒng)并未達(dá)到人類的水平。

通用人工智能案例??

• 自動(dòng)駕駛
• AlphaGo
• 專家系統(tǒng)
• ChatGPT

• 與目前的大多數(shù)人工智能技術(shù)（如圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等）專注于單一領(lǐng)域的狹窄任務(wù)不同，AGI 系統(tǒng)具備更廣泛的應(yīng)用能力，可以在多個(gè)領(lǐng)域和場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)通用的智能表現(xiàn)。
• AGI系統(tǒng) 需要具備人類智能的多個(gè)方面，包括感知、學(xué)習(xí)、推理、規(guī)劃、溝通和創(chuàng)新等能力。這需要AGI 系統(tǒng)能夠從不同的信息來(lái)源中獲取和處理信息，理解和應(yīng)用知識(shí)，同時(shí)能夠不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)新的情境和任務(wù)。
• 目前，AGI 技術(shù)仍處于發(fā)展初期，還沒(méi)有實(shí)現(xiàn)完全的成功。實(shí)現(xiàn) AGI 需要解決很多復(fù)雜的技術(shù)問(wèn)題，如深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言理解、機(jī)器推理、規(guī)劃和決策等。此外，還需要考慮實(shí)現(xiàn) AGI 所面臨的倫理和安全問(wèn)題，以確保它不會(huì)對(duì)人類產(chǎn)生負(fù)面影響。
• 雖然 AGI 仍然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的目標(biāo)，但它的實(shí)現(xiàn)將對(duì)未來(lái)的科學(xué)、技術(shù)和社會(huì)發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。

• 再提一嘴，弱人工智能（Weak General Intelligence，Weak AI）又稱“狹義人工智能（ Artificial Narrow Intelligence，ANI）”是特定于應(yīng)用程序或任務(wù)的人工智能。
• 它是一種擅長(zhǎng)執(zhí)行單一任務(wù)的人工智能。語(yǔ)音和圖像識(shí)別仍屬于狹義的人工智能，盡管它們的進(jìn)步看起來(lái)很吸引人。甚至百度的翻譯引擎，盡管它很復(fù)雜，也是一種狹義的人工智能。
  

趨勢(shì)??

生成式 AI 和強(qiáng)人工智能都是人工智能領(lǐng)域中的重要分支，它們的發(fā)展趨勢(shì)也受到廣泛關(guān)注。下面是一些可能的趨勢(shì)：

• 生成式 AI 的發(fā)展趨勢(shì)：生成式 AI 目前已經(jīng)能夠生成自然語(yǔ)言文本、圖像、音頻等內(nèi)容，未來(lái)可能會(huì)涉及到更廣泛的領(lǐng)域，例如視頻生成、三維模型生成等。另外，生成式 AI 技術(shù)也可能會(huì)更好地結(jié)合其他技術(shù)，例如語(yǔ)義理解、情感分析等，從而生成更加智能、個(gè)性化的內(nèi)容。
• 強(qiáng)人工智能的發(fā)展趨勢(shì)：強(qiáng)人工智能的目標(biāo)是創(chuàng)造一種智能機(jī)器，它可以像人類一樣思考、學(xué)習(xí)、理解和自主決策。強(qiáng)人工智能的發(fā)展還需要解決許多技術(shù)難題，例如自主學(xué)習(xí)、推理和決策等。未來(lái)，強(qiáng)人工智能可能會(huì)更加貼近人類思維，擁有更加廣泛和深入的認(rèn)知能力，并可以與人類進(jìn)行更為復(fù)雜和自然的交互。
• 生成式 AI 和強(qiáng)人工智能的結(jié)合：隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，未來(lái)生成式 AI 和強(qiáng)人工智能可能會(huì)結(jié)合起來(lái)，從而創(chuàng)造出更為智能、復(fù)雜和靈活的智能機(jī)器。例如，生成式 AI 可以用于輔助強(qiáng)人工智能進(jìn)行決策，同時(shí)強(qiáng)人工智能也可以為生成式 AI 提供更加智能和精準(zhǔn)的控制和指導(dǎo)。

總之，生成式 AI 和強(qiáng)人工智能的發(fā)展趨勢(shì)都十分值得關(guān)注，它們將推動(dòng)人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步和創(chuàng)新。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-418759.html

到了這里，關(guān)于生成式 AI 與強(qiáng)人工智能：探索 AI 技術(shù)的未來(lái)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！