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    简单的智能AGENT是那些可以解决特定问题的程序。更复杂的AGENT包括人类和人类组织（如公司）。这些范式可以让研究者研究单独的问题和找出有用且可验证的方案，而不需考虑单一的方法。一个解决特定问题的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符号方法和逻辑方法，一些则是子符号神经网络或其他新的方法。范式同时也给研究者提供一个与其他领域沟通的共同语言--如决策论和经济学（也使用ABSTRACTAGENTS的概念）。90年代智能AGENT范式被普遍接受。AGENT体系结构和认知体系结构研究者设计出一些系统来处理多ANGENT系统中智能AGENT之间的相互作用。一个系统中包含符号和子符号部分的系统称为混合智能系统，而对这种系统的研究则是人工智能系统集成。分级控制系统则给反应级别的子符号AI的传统符号AI提供桥梁，同时放宽了规划和世界建模的时间。RODNEYBROOKS的SUBSUMPTIONARCHITECTURE就是一个早期的分级系统计划。 大脑不是计算机，不会亦步亦趋、按部就班的根据输入产生输出。漳州bilibiliAIGC趋势

    （1）采集环节借助语音识别技术将语音实时转换为文本，压缩稿件生产过程中的重复性工作，提高内容生产效率。采用智能写作机器人，提升新闻资讯写作的时效性。（2）编辑环节采用AIGC技术对视频画质修复与增强，提升视频质量。此外，可利用AIGC技术对视频场景识别，实现智能视频剪辑。如人民日报社利用“智能云剪辑师”并能够实现自动匹配字幕、人物实时追踪与画面抖动修复等功能。2022冬奥会期间，央视视频通过AI智能内容剪辑系统，高效生产与发布冰雪项目视频集锦内容。（3）播报环节AI合成主播开创了新闻领域实时语音及人物动画合成的先河，只需要输入所需要播发的文本内容，计算机就会生成相应的AI合成主播播报的新闻视频,并确保视频中人物音频和表情、唇动保持自然一致，展现与真人主播无异的信息传达效果。2、AIGC在影视行业应用前期创作中期拍摄后期制作剧本创作虚拟场景生成画质修复画质增强AI视频剪辑人脸替换、人声替换在前期创作阶段，AIGC可通过对海量剧本进行学习，并按照预定风格生成剧本，创作者可进行二次筛选与加工，激发创作灵感，缩短创作周期。在中期拍摄阶段，可通过人工智能合成虚拟场景，将无法实拍或成本过高的场景生成出来，提升视听体验。比如。 福州大厂AIGC案例MINSKY和MARR的成果如今用到了生产线上的相机和计算机中，进行质量控制.

    智能模拟机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，行家系统，智能搜索，定理证明，逻辑推理，博弈，信息感应与辨证处理。学科范畴人工智能是一门边沿学科，属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科。涉及学科哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。研究范畴语言的学习与处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法人类思维方式，关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升。安全问题人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。这种隐患也在多部电影中发生过，其主要的关键是允不允许机器拥有自主意识的产生与延续，如果使机器拥有自主意识，则意味着机器具有与人同等或类似的创造性，自我保护意识，情感和自发行为。因此，人工智能的安全可控问题要同步从技术层面来解决。随着技术的发展成熟，监管形式可能逐步发生变化。

    1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。IBM公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋旗舰更是人工智能技术的一个完美表现。从1956年正式提出人工智能学科算起，50多年来，取得长足的发展，成为一门普遍的交叉和前沿科学。总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。什么样的机器才是智慧的呢？科学家已经作出了汽车、火车、飞机和收音机等等，它们模仿我们身体感官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢？我们也只知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的感官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下困难的事情了。当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。 尽管早就有宣言称智能机器指日可待，但此方面的进展却缓慢而艰难。

    常识知识库(如DOUGLENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子，因为他们必须人工一次编写一个复杂的概念。基于知识大约在1970年出现大容量内存计算机，研究者分别以三个方法开始把知识构造成应用软件。这场“知识革新”促成行家系统的开发与计划，这是旗舰个成功的人工智能软件形式。“知识革新”同时让人们意识到许多简单的人工智能软件可能需要大量的知识。子符号法80年代符号人工智能停滞不前，很多人认为符号系统永远不可能模仿人类所有的认知过程，特别是感知，机器人，机器学习和模式识别。很多研究者开始关注子符号方法解决特定的人工智能问题。自下而上，接口AGENT，嵌入环境（机器人），行为主义，新式AI机器人领域相关的研究者，如RODNEYBROOKS，否定符号人工智能而专注于机器人移动和求生等基本的工程问题。他们的工作再次关注早期控制论研究者的观点，同时提出了在人工智能中使用控制理论。这与认知科学领域中的表征感知论点是一致的:更高的智能需要个体的表征(如移动，感知和形象)。 问题."逻辑行家"对公众和AI研究领域产生的影响使它成为AI发展中一个重要的里程碑.福建谷歌AIGC是什么

1957年一个新程序，"通用解题机"（GPS）的旗舰个版本进行了测试.这个程序是由制作"逻辑行家" 同一个组开发。漳州bilibiliAIGC趋势

    借助AIGC技术，根据输入的指令，自动生成符合要求的文章、项目文案、活动方案、新媒体运营策略以及短视频拍摄脚本等。自动图像生成:利用AIGC技术，可以实现自动图像生成，如风景、建筑和角色设计，提高创作效率。智能角色表现:使得虚拟角色能够拥有智能的行为表现，让游戏和虚拟现实体验更加生动逼真。自然语言处理:可以理解和处理自然语言，实现智能对话和语音识别。虚拟现实体验:结合计算机图形学技术，创造出身临其境的虚拟现实体验，如虚拟旅游、虚拟培训和心理医疗等方面。AIGC应用场景新闻报道：AIGC可以通过自然语言处理和机器学习技术，帮助新闻机构分析海量的新闻数据，提供实时的信息监测和事件预测能力。它还可以生成自动摘要、分类和标记新闻文章，辅助记者进行快速信息筛选和挖掘。新媒体运营：AIGC可以通过分析社交媒体数据和用户行为模式，帮助企业和机构优化其社交媒体运营策略。它可以识别热门话题和趋势，推荐合适的内容发布时间和方式，并提供数据驱动的决策支持。 漳州bilibiliAIGC趋势