AIGC是人工智能生成內容(ArtificiallntelligenceGeneratedContent)的縮寫，是一種利用人工智能技術生成內容的方式。AIGC涉及多個技術領域，如自然語言處理、機器學習、深度學習等可以自動化地生成文本、圖像、音頻等內容。AIGC可以用于各種領域，如新聞報道、廣告創意、游戲設計、教育內容、新媒體運營、短視頻創作等，已經成為當前人工智能領域的重要發展方向之一。AIGC能做什么?文本創作策劃：借助AIGC技術，根據輸入的指令，自動生成符合要求的文章、項目文案、活動方案、新媒體運營策略以及短視頻拍攝腳本等。自動圖像生成:利用AIGC技術，可以實現自動圖像生成，如風景、建筑和角色設計，提高創作效率。智能角色表現:使得虛擬角色能夠擁有智能的行為表現，讓游戲和虛擬現實體驗更加生動逼真。自然語言處理:可以理解和處理自然語言，實現智能對話和語音識別。虛擬現實體驗:結合計算機圖形學技術，創造出身臨其境的虛擬現實體驗，如虛擬旅游、虛擬培訓和心理醫療等方面。 1963年MIT從美國得到一筆220萬美元的資助，用于研究機器輔助識別.這筆資助來自，高級研究計劃署。。福州軟件AIGC弊端

    借助AIGC技術，根據輸入的指令，自動生成符合要求的文章、項目文案、活動方案、新媒體運營策略以及短視頻拍攝腳本等。自動圖像生成:利用AIGC技術，可以實現自動圖像生成，如風景、建筑和角色設計，提高創作效率。智能角色表現:使得虛擬角色能夠擁有智能的行為表現，讓游戲和虛擬現實體驗更加生動逼真。自然語言處理:可以理解和處理自然語言，實現智能對話和語音識別。虛擬現實體驗:結合計算機圖形學技術，創造出身臨其境的虛擬現實體驗，如虛擬旅游、虛擬培訓和心理醫療等方面。AIGC應用場景新聞報道：AIGC可以通過自然語言處理和機器學習技術，幫助新聞機構分析海量的新聞數據，提供實時的信息監測和事件預測能力。它還可以生成自動摘要、分類和標記新聞文章，輔助記者進行快速信息篩選和挖掘。新媒體運營：AIGC可以通過分析社交媒體數據和用戶行為模式，幫助企業和機構優化其社交媒體運營策略。它可以識別熱門話題和趨勢，推薦合適的內容發布時間和方式，并提供數據驅動的決策支持。 泉州AIGC個人電腦和眾多技術雜志使計算機技術展現在人們面前.

    AIGC的中心技術有哪些？（1）變分自編碼（VariationalAutoencoder，VAE）變分自編碼器是深度生成模型中的一種，由Kingma等人在2014年提出，與傳統的自編碼器通過數值方式描述潛空間不同，它以概率方式對潛在空間進行觀察，在數據生成方面應用價值較高。VAE分為兩部分，編碼器與解碼器。編碼器將原始高維輸入數據轉換為潛在空間的概率分布描述；解碼器從采樣的數據進行重建生成新數據。VAE模型（2）生成對抗網絡（GenerativeAdversarialNetworks，GAN）2014年IanGoodFellow提出了生成對抗網絡，成為早期出名的生成模型。GAN使用零和博弈策略學習，在圖像生成中應用普遍。以GAN為基礎產生了多種變體，如DCGAN，StytleGAN，CycleGAN等。GAN模型GAN包含兩個部分：生成器：學習生成合理的數據。對于圖像生成來說是給定一個向量，生成一張圖片。其生成的數據作為判別器的負樣本。判別器：判別輸入是生成數據還是真實數據。網絡輸出越接近于0，生成數據可能性越大；反之，真實數據可能性越大。

    AIGC協助劇本創作，釋放創意潛力通過對海量精良劇本的學習，AI能根據特定需求快速生成不同風格或架構的劇本，在極大提高工作者工作效率的同時，AI也在激發創意，幫助產出更精良的作品。事實上，將AI引入劇本創作的做法早已有之。2016年，紐約大學研發的AI在學習了幾十部經典科幻電影劇本后成功編寫了劇本《陽春》以及一段配樂歌詞。經過修改、調整后的成品只有區區八分鐘，內容也平平無奇，但《陽春》在各大視頻網站特別終收獲的百萬級播放量依然證明外界對AI創作的興趣很大。2020年，GPT-3被用于創作一個短劇，再次引發普遍關注。通過這些早期試驗可以看出AI在劇本創作方面的潛力，但要真正將其轉化為生產力，還要AI更貼合具體的應用場景，做針對性訓練，并結合實際業務需求開發或定制功能。海外一些影視公司如FinalWrite和Logline等都偏向垂直式工具，國內的海馬輕帆公司深耕中文劇本、小說、IP等領域，也已經收獲百萬級用戶。 "邏輯行家"對公眾和AI研究領域產生的影響使它成為AI發展中一個重要的里程碑。

    例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，如今計算機不但能完成這種計算，而且能夠比人腦做得更快、更準確，因此當代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復雜任務”，可見復雜工作的定義是隨著時代的發展和技術的進步而變化的，人工智能這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發展。它一方面不斷獲得新的進展，另一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。通常，“機器學習”的數學基礎是“統計學”、“信息論”和“控制論”。還包括其他非數學學科。這類“機器學習”對“經驗”的依賴性很強。計算機需要不斷從解決一類問題的經驗中獲取知識，學習策略，在遇到類似的問題時，運用經驗知識解決問題并積累新的經驗，就像普通人一樣。我們可以將這樣的學習方式稱之為“連續型學習”。但人類除了會從經驗中學習之外，還會創造，即“跳躍型學習”。這在某些情形下被稱為“靈感”或“頓悟”。一直以來，計算機特別難學會的就是“頓悟”。 從圖靈影響深遠的奠基性研究到機器人和新人工智能的飛躍。漳州AIGC用處

大腦是一個龐大的記憶系統，儲存著程度上反映世界真實結構的經驗，能夠記憶事件的前后順序及其相互關系。福州軟件AIGC弊端

    本詞條由“科普中國”科學百科詞條編寫與應用工作項目審核。人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI。[24]它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是新一輪科技革新和產業變革的重要驅動力量。[26]人工智能是智能學科重要的組成部分，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和行家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。人工智能是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學等。人工智能是包括十分普遍的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等。總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。 福州軟件AIGC弊端