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    大腦模擬主條目：控制論和計(jì)算神經(jīng)科學(xué)20世紀(jì)40年代到50年代，許多研究者探索神經(jīng)病學(xué)，信息理論及控制論之間的聯(lián)系。其中還造出一些使用電子網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造的初步智能，如。這些研究者還經(jīng)常在普林斯頓大學(xué)和英國(guó)的RATIOCLUB舉行技術(shù)協(xié)會(huì)會(huì)議.直到1960，大部分人已經(jīng)放棄這個(gè)方法，盡管在80年代再次提出這些原理。符號(hào)處理主條目：GOFAI當(dāng)20世紀(jì)50年代，數(shù)字計(jì)算機(jī)研制成功，研究者開始探索人類智能是否能簡(jiǎn)化成符號(hào)處理。研究主要集中在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)，斯坦福大學(xué)和麻省理工學(xué)院，而各自有孑立的研究風(fēng)格。JOHNHAUGELAND稱這些方法為GOFAI(出色的老式人工智能)。60年代，符號(hào)方法在小型證明程序上模擬高級(jí)思考有很大的成就?；诳刂普摶蛏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法則置于次要。60~70年代的研究者確信符號(hào)方法可以成功創(chuàng)造強(qiáng)人工智能的機(jī)器，同時(shí)這也是他們的目標(biāo)。 總之，80年代AI被引入了市場(chǎng)，并顯示出實(shí)用價(jià)值.可以確信，它將是通向21世紀(jì)之匙。三明谷歌AIGC運(yùn)營(yíng)

    ChatGPTChatGPT是美國(guó)OpenAI公司在2022年11月發(fā)布的智能對(duì)話模型。截止目前ChatGPT未公開論文等技術(shù)資料。大多數(shù)的技術(shù)原理分析是基于InstructGPT分析。ChatGPT與GPT-3等對(duì)話模型不同的是，ChatGPT引入了人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)（HFRL：HumanFeedbackReinforcementLearning）。ChatGPT與強(qiáng)化學(xué)習(xí)：強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略在AlphaGo中已經(jīng)展現(xiàn)出其強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力。簡(jiǎn)單的說，ChatGPT通過HFRL來學(xué)習(xí)什么是好的回答，而不是通過有監(jiān)督的問題-答案式的訓(xùn)練直接給出結(jié)果。通過HFRL，ChatGPT能夠模仿人類的思維方式，回答的問題更符合人類對(duì)話。ChatGPT原理：舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子進(jìn)行說明，公司員工收到領(lǐng)導(dǎo)安排任務(wù)，需完成一項(xiàng)工作匯報(bào)的PPT。當(dāng)員工完成工作PPT制作時(shí)，去找領(lǐng)導(dǎo)匯報(bào)，領(lǐng)導(dǎo)在看后認(rèn)為不合格，但是沒有清楚的指出問題在哪。員工在收到反饋后，不斷思考，從領(lǐng)導(dǎo)的思維方式出發(fā)，重新修改PPT，提交領(lǐng)導(dǎo)查看。通過以上多輪反饋-修改后，員工在PPT制作上會(huì)更符合領(lǐng)導(dǎo)思維方式。而如果領(lǐng)導(dǎo)在旗艦次查看時(shí)，直接告訴員工哪里有問題，該怎樣修改。 泉州互聯(lián)網(wǎng)AIGC盡管早就有宣言稱智能機(jī)器指日可待，但此方面的進(jìn)展卻緩慢而艱難。

    VisionTransformer(ViT)2020年由谷歌團(tuán)隊(duì)提出，將Transformer應(yīng)用至圖像分類任務(wù)，此后Transformer開始在CV領(lǐng)域大放異彩。ViT將圖片分為14*14的patch，并對(duì)每個(gè)patch進(jìn)行線性變換得到固定長(zhǎng)度的向量送入Transformer，后續(xù)與標(biāo)準(zhǔn)的Transformer處理方式相同。以ViT為基礎(chǔ)衍生出了多重精良模型，如SwinTransformer，ViTAETransformer等。ViT通過將人類先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)引入網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，獲得了更快的收斂速度、更低的計(jì)算代價(jià)、更多的特征尺度、更強(qiáng)的泛化能力，能夠更好地學(xué)習(xí)和編碼數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的知識(shí)，正在成為視覺領(lǐng)域的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。以ViT為代替的視覺大模型賦予了AI感知、理解視覺數(shù)據(jù)的能力，助力AIGC發(fā)展。2、預(yù)訓(xùn)練大模型雖然過去各種模型層出不窮，但是生成的內(nèi)容偏簡(jiǎn)單且質(zhì)量不高，遠(yuǎn)不能夠滿足現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中靈活多變以高質(zhì)量?jī)?nèi)容生成的要求。預(yù)訓(xùn)練大模型的出現(xiàn)使AIGC發(fā)生質(zhì)變，諸多問題得以解決。大模型在CV/NLP/多模態(tài)領(lǐng)域成果頗豐，并如下表的經(jīng)典模型。

    簡(jiǎn)單的智能AGENT是那些可以解決特定問題的程序。更復(fù)雜的AGENT包括人類和人類組織（如公司）。這些范式可以讓研究者研究單獨(dú)的問題和找出有用且可驗(yàn)證的方案，而不需考慮單一的方法。一個(gè)解決特定問題的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符號(hào)方法和邏輯方法，一些則是子符號(hào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或其他新的方法。范式同時(shí)也給研究者提供一個(gè)與其他領(lǐng)域溝通的共同語(yǔ)言--如決策論和經(jīng)濟(jì)學(xué)（也使用ABSTRACTAGENTS的概念）。90年代智能AGENT范式被普遍接受。AGENT體系結(jié)構(gòu)和認(rèn)知體系結(jié)構(gòu)研究者設(shè)計(jì)出一些系統(tǒng)來處理多ANGENT系統(tǒng)中智能AGENT之間的相互作用。一個(gè)系統(tǒng)中包含符號(hào)和子符號(hào)部分的系統(tǒng)稱為混合智能系統(tǒng)，而對(duì)這種系統(tǒng)的研究則是人工智能系統(tǒng)集成。分級(jí)控制系統(tǒng)則給反應(yīng)級(jí)別的子符號(hào)AI的傳統(tǒng)符號(hào)AI提供橋梁，同時(shí)放寬了規(guī)劃和世界建模的時(shí)間。RODNEYBROOKS的SUBSUMPTIONARCHITECTURE就是一個(gè)早期的分級(jí)系統(tǒng)計(jì)劃。 問題."邏輯行家"對(duì)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(gè)重要的里程碑.

    常識(shí)知識(shí)庫(kù)(如DOUGLENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子，因?yàn)樗麄儽仨毴斯ひ淮尉帉懸粋€(gè)復(fù)雜的概念。基于知識(shí)大約在1970年出現(xiàn)大容量?jī)?nèi)存計(jì)算機(jī)，研究者分別以三個(gè)方法開始把知識(shí)構(gòu)造成應(yīng)用軟件。這場(chǎng)“知識(shí)革新”促成行家系統(tǒng)的開發(fā)與計(jì)劃，這是旗艦個(gè)成功的人工智能軟件形式?！爸R(shí)革新”同時(shí)讓人們意識(shí)到許多簡(jiǎn)單的人工智能軟件可能需要大量的知識(shí)。子符號(hào)法80年代符號(hào)人工智能停滯不前，很多人認(rèn)為符號(hào)系統(tǒng)永遠(yuǎn)不可能模仿人類所有的認(rèn)知過程，特別是感知，機(jī)器人，機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別。很多研究者開始關(guān)注子符號(hào)方法解決特定的人工智能問題。自下而上，接口AGENT，嵌入環(huán)境（機(jī)器人），行為主義，新式AI機(jī)器人領(lǐng)域相關(guān)的研究者，如RODNEYBROOKS，否定符號(hào)人工智能而專注于機(jī)器人移動(dòng)和求生等基本的工程問題。他們的工作再次關(guān)注早期控制論研究者的觀點(diǎn)，同時(shí)提出了在人工智能中使用控制理論。這與認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域中的表征感知論點(diǎn)是一致的:更高的智能需要個(gè)體的表征(如移動(dòng)，感知和形象)。 他請(qǐng)他們到 VERMONT參加 " DARTMOUTH人工智能夏季研究會(huì)".從那時(shí)起，這個(gè)領(lǐng)域被命名為 "人工智能".福州互聯(lián)網(wǎng)AIGC費(fèi)用

AI可以從不確定的條件作出決策；還有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，被視為實(shí)現(xiàn)人工智能的可能途徑。三明谷歌AIGC運(yùn)營(yíng)

    隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent）已經(jīng)成為了我們生活中不可或缺的一部分。無(wú)論是在電商、辦公還是其他行業(yè)中，AIGC都可以幫助人們更高效地完成任務(wù)，提高工作效率。在電商領(lǐng)域，AIGC可以生成商品標(biāo)題、描述、廣告文案和廣告圖等內(nèi)容，幫助企業(yè)更好地推廣產(chǎn)品。通過AIGC技術(shù)，企業(yè)可以快速生成大量的精良內(nèi)容，提高商品的曝光率和銷售量。同時(shí)，AIGC還可以幫助企業(yè)更好地了解消費(fèi)者的需求和喜好，從而更好地制定營(yíng)銷策略。在辦公領(lǐng)域，AIGC可以幫助人們更輕松地完成各種任務(wù)，如寫周報(bào)日?qǐng)?bào)、寫方案、寫運(yùn)營(yíng)活動(dòng)、制作PPT等。通過AIGC技術(shù)，人們可以快速生成高質(zhì)量的文字內(nèi)容，減少繁瑣的重復(fù)性工作，提高工作效率。此外，AIGC還可以幫助人們更好地表達(dá)自己的想法和觀點(diǎn)，提高溝通效果?？傊?，AIGC技術(shù)的應(yīng)用范圍非常普遍，可以幫助人們更高效地完成任務(wù)，提高工作效率。未來隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，相信AIGC會(huì)在更多領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。 三明谷歌AIGC運(yùn)營(yíng)