【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

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:

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1950 -1974

1974-1980

1980-1987

1987-1993

人工智能概念的出现

神经网络遇冷研究经费减少

专家系统流行并商用

专家系统溃败研究经费大减

深度学习理论和工程突破

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））