AIGC🎈

AIGC（AI Generated Content） 即人工智能生成内容，又称“生成式 AI”（Generative AI），被认为是继专业生产内容（PGC）、用户生产内容（UGC）之后的新型内容创作方式。

PGC（Professionally Generated Content） 是专业生产内容，如 Web1.0 和广电行业中专业人员生产的文字和视频，其特点是专业、内容质量有保证。
UGC（User Generated Content） 是用户生产内容，伴随 Web2.0 概念而产生，特点是用户可以自由上传内容，内容丰富。
AIGC（AI Generated Content） 是由 AI 生成的内容，其特点是自动化生产、高效。随着自然语言生成技术 NLG 和 AI 模型的成熟，AIGC 逐渐受到大家的关注，目前已经可以自动生成文字、图片、音频、视频，甚至 3D 模型和代码。AIGC 将极大的推动元宇宙的发展，元宇宙中大量的数字原生内容，需要由 AI 来帮助完成创作。

💪代表模型

AI 生成文字：GPT-4、LaMDA
AI 生成图片：Stable Diffusion、DALL·E2
接下来 AIGC 的热门方向可能是用 AI 生成视频和动画，这就看 Meta、Google 的 AI 视频模型能不能解决视频的连贯性和逻辑性问题，或其他公司提出更好的解决方案。

虽然 AIGC 可以带来很多好处，但也存在一些问题和挑战，例如如何确保生成的内容符合道德、法律和品牌准则，如何避免生成的内容出现偏见和误导，以及如何保护知识产权和数据隐私等问题。因此，在使用 AIGC 的过程中，需要仔细考虑其应用场景和风险，并采取适当的措施来保护用户和消费者的利益。

AGI🎁

通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI）又称“强人工智能（Strong AI）”、“完全人工智能（Full AI）”是具有一般人类智慧，可以执行人类能够执行的任何智力任务的机器智能。通用人工智能是一些人工智能研究的主要目标，也是科幻小说和未来研究中的共同话题。与弱AI（weak AI）相比，通用人工智能可以尝试执行全方位的人类认知能力。

人们提出过很多通用智能的定义（例如能够通过图灵测试），但是没有一个定义能够得到所有人的认同。然而，人工智能的研究者们普遍同意，以下特质是一个通用人工智能所必须要拥有的：

自动推理，使用一些策略来解决问题，在不确定性的环境中作出决策。
背景知识，包括常识知识库。
自动规划。
迁移学习。
使用自然语言进行沟通。
以及，整合以上这些手段来达到同一个的目标。

还有一些重要的能力，包括机器知觉（例如计算机视觉），以及在智能行为的世界中行动的能力（例如机器人移动自身和其他物体的能力）。它可能包括探知与回避危险的能力。许多研究智能的交叉领域（例如认知科学、机器智能和决策）试图强调一些额外的特征，例如想象力（不依靠预设而建构精神影像与概念的能力）以及自主性。基于计算机系统中的确已经存在许多这样的能力，例如计算创造性、自动推理、决策支持系统、机器人、进化计算、智能代理，然而这些系统并未达到人类的水平。

通用人工智能案例🏀

自动驾驶
AlphaGo
专家系统
ChatGPT

与目前的大多数人工智能技术（如图像识别、语音识别、自然语言处理等）专注于单一领域的狭窄任务不同，AGI 系统具备更广泛的应用能力，可以在多个领域和场景中实现通用的智能表现。
AGI系统需要具备人类智能的多个方面，包括感知、学习、推理、规划、沟通和创新等能力。这需要AGI 系统能够从不同的信息来源中获取和处理信息，理解和应用知识，同时能够不断学习和适应新的情境和任务。
目前，AGI 技术仍处于发展初期，还没有实现完全的成功。实现 AGI 需要解决很多复杂的技术问题，如深度学习、计算机视觉、自然语言理解、机器推理、规划和决策等。此外，还需要考虑实现 AGI 所面临的伦理和安全问题，以确保它不会对人类产生负面影响。
虽然 AGI 仍然是一个具有挑战性的目标，但它的实现将对未来的科学、技术和社会发展产生深远的影响。

再提一嘴，弱人工智能（Weak General Intelligence，Weak AI）又称“狭义人工智能（ Artificial Narrow Intelligence，ANI）”是特定于应用程序或任务的人工智能。
它是一种擅长执行单一任务的人工智能。语音和图像识别仍属于狭义的人工智能，尽管它们的进步看起来很吸引人。甚至百度的翻译引擎，尽管它很复杂，也是一种狭义的人工智能。

趋势💖

生成式 AI 和强人工智能都是人工智能领域中的重要分支，它们的发展趋势也受到广泛关注。下面是一些可能的趋势：

生成式 AI 的发展趋势：生成式 AI 目前已经能够生成自然语言文本、图像、音频等内容，未来可能会涉及到更广泛的领域，例如视频生成、三维模型生成等。另外，生成式 AI 技术也可能会更好地结合其他技术，例如语义理解、情感分析等，从而生成更加智能、个性化的内容。
强人工智能的发展趋势：强人工智能的目标是创造一种智能机器，它可以像人类一样思考、学习、理解和自主决策。强人工智能的发展还需要解决许多技术难题，例如自主学习、推理和决策等。未来，强人工智能可能会更加贴近人类思维，拥有更加广泛和深入的认知能力，并可以与人类进行更为复杂和自然的交互。
生成式 AI 和强人工智能的结合：随着人工智能技术的不断发展，未来生成式 AI 和强人工智能可能会结合起来，从而创造出更为智能、复杂和灵活的智能机器。例如，生成式 AI 可以用于辅助强人工智能进行决策，同时强人工智能也可以为生成式 AI 提供更加智能和精准的控制和指导。

总之，生成式 AI 和强人工智能的发展趋势都十分值得关注，它们将推动人工智能技术的不断进步和创新。