ChatGPTChatGPT是美國OpenAI公司在2022年11月發布的智能對話模型。截止目前ChatGPT未公開論文等技術資料。大多數的技術原理分析是基于InstructGPT分析。ChatGPT與GPT-3等對話模型不同的是，ChatGPT引入了人類反饋強化學習（HFRL：HumanFeedbackReinforcementLearning）。ChatGPT與強化學習：強化學習策略在AlphaGo中已經展現出其強大學習能力。簡單的說，ChatGPT通過HFRL來學習什么是好的回答，而不是通過有監督的問題-答案式的訓練直接給出結果。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話。ChatGPT原理：舉個簡單的例子進行說明，公司員工收到領導安排任務，需完成一項工作匯報的PPT。當員工完成工作PPT制作時，去找領導匯報，領導在看后認為不合格，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，從領導的思維方式出發，重新修改PPT，提交領導查看。通過以上多輪反饋-修改后，員工在PPT制作上會更符合領導思維方式。而如果領導在旗艦次查看時，直接告訴員工哪里有問題，該怎樣修改。 總之，80年代AI被引入了市場，并顯示出實用價值.可以確信，它將是通向21世紀之匙。寧德互聯網AIGC概念

    （1）采集環節借助語音識別技術將語音實時轉換為文本，壓縮稿件生產過程中的重復性工作，提高內容生產效率。采用智能寫作機器人，提升新聞資訊寫作的時效性。（2）編輯環節采用AIGC技術對視頻畫質修復與增強，提升視頻質量。此外，可利用AIGC技術對視頻場景識別，實現智能視頻剪輯。如人民日報社利用“智能云剪輯師”并能夠實現自動匹配字幕、人物實時追蹤與畫面抖動修復等功能。2022冬奧會期間，央視視頻通過AI智能內容剪輯系統，高效生產與發布冰雪項目視頻集錦內容。（3）播報環節AI合成主播開創了新聞領域實時語音及人物動畫合成的先河，只需要輸入所需要播發的文本內容，計算機就會生成相應的AI合成主播播報的新聞視頻,并確保視頻中人物音頻和表情、唇動保持自然一致，展現與真人主播無異的信息傳達效果。2、AIGC在影視行業應用前期創作中期拍攝后期制作劇本創作虛擬場景生成畫質修復畫質增強AI視頻剪輯人臉替換、人聲替換在前期創作階段，AIGC可通過對海量劇本進行學習，并按照預定風格生成劇本，創作者可進行二次篩選與加工，激發創作靈感，縮短創作周期。在中期拍攝階段，可通過人工智能合成虛擬場景，將無法實拍或成本過高的場景生成出來，提升視聽體驗。比如。 龍巖企業AIGC好處1955年末，NEWELL和SIMON做了一個名為"邏輯行家"（LOGIC THEORIST）的程序.

    那么，下一次員工所做的PPT很大概率還是不符合要求，因為，沒有反饋思考，沒有HFRL，自然不會做出符合要求的工作。ChatGPT亦是如此。ChatGPT能夠回答出好的問題與它的“領導”所秉持的價值觀有很大關系。因此，你的“點踩”可能會影響ChatGPT的回答。ChatGPT的斐然特點如下：（3）多模態預訓練大模型CLIP（OpenAI）2021年美國OpenAI公司發布了跨模態預訓練大模型CLIP，該模型采用從互聯網收集的4億對圖文對。采用雙塔模型與比對學習訓練方式進行訓練。CLIP的英文全稱是ContrastiveLanguage-ImagePre-training，即一種基于對比文本-圖像對的預訓練方法或者模型。簡單說，CLIP將圖片與圖片描述一起訓練，達到的目的：給定一句文本，匹配到與文本內容相符的圖片；給定一張圖片，匹配到與圖片相符的文本。

關于什么是“智能”，涉及到諸如意識（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思維（MIND）（包括無意識的思維（UNCONSCIOUS_MIND））等問題。人了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什么是人工智能。人工智能的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關于動物或其它人造系統的智能也普遍被認為是人工智能相關的研究課題。尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義：“人工智能是關于知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學。”而另一個美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。”這些說法反映了人工智能學科的基本思想和基本內容。即人工智能是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。機器真的可以思考嗎？人的思維只是一個復雜的計算機程序嗎？

    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。 人類的語言，人類的智能是如此的復雜，以至于我們的研究還并未觸及其導向本質的外延部分的邊沿。漳州科技AIGC好處

盡管經歷了這些受挫的事件，AI仍在慢慢恢復發展.新的技術在日本被開發出來，如在美國原創的模糊邏輯。寧德互聯網AIGC概念

英文全稱是”AI Generated Content’',指的是利用人工智能來生產內容，其中AI是人工智能的簡稱，GC則是創作內容。AIGC可以包括各種形式的內容，如文章，新聞，音樂，繪畫視頻等。它的應用范圍非常普遍，目前AIGC主要運用在文字，圖像，視頻，音頻，游戲以及虛擬人等方面。

內容創作(GC)的生態產業有四個發展階段：

行家生成內容（Professionally-Generated Content。PGC)

用戶生成內容（User-Generated Generated Content)

   AI輔助生產內容（AI-Generated Content,AIGC)

2022年被稱為 AIGC元年。2021年之前，AIGC生成主要還是文字，而新一代的模型可以處理的模態大為豐富且支持跨模態產，可以支持AI插畫，文字生成配套視頻等常見應用場景。 寧德互聯網AIGC概念