AIGC技术发展历程-WayToAGI

回答

AIGC 技术的发展历程如下：

起源：1950 年，艾伦·图灵发表了划时代的论文《计算机器与智能》，探讨了让机器具备人类一样智能的可能性，提出了“机器能思考吗？”这一问题，开启了 AIGC 技术的探索。
行为主义：行为主义起源于控制论，主要关注模拟人的智能行为和动作，而非内部认知过程。21 世纪末随着相关技术的进步，行为主义在智能机器人和自动化控制系统领域受到更多关注，尽管存在对智能本质缺乏深入理解等局限性。
发展现状：GenAI（生成式 AI）作为一种强大的技术，能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容，利用 GenAI 创建的内容即 AIGC。AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT-4 和 GeminiUltra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。

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参考资料

图灵测试，起源1950年，艾伦·图灵发表了一篇划时代的论文《计算机器与智能》（Computing Machinery and Intelligence），探讨了让机器具备人类一样智能的可能性。论文在开篇就抛出了一个有趣的问题：“机器能思考吗？”

2024AIGC法律风险研究报告（更新版）.pdf

1.4本章小结GenAI（即生成式AI）是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的AI应用，利用GenAI创建的内容即AIGC（全称AI-Generated Content）。作为一种强大的技术，生成式AI能够赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。目前，我国对AIGC的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。AIGC主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs和Transformer等模型生成文本，如GPT-4和GeminiUltra。图像生成依赖于GANs、VAEs和Stable Diffusion等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有Stable Diffusion和StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs和Video Diffusion等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有Sora和WaveNet。此外，AIGC还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。

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行为主义行为主义起源于控制论，主要关注模拟人的智能行为和动作，而非内部认知过程。与符号主义相比，行为主义不强调对智能的深层理解，而是通过观察和模仿行为来实现智能控制。这一流派在智能机器人和自动化控制系统领域有广泛应用，21世纪末随着相关技术的进步，行为主义开始受到更多关注，尽管它在智能模拟方面存在局限性，如缺乏对智能本质的深入理解。