碎碎念：之前相识AIGC都是碎片化的从抖音、小红书、知乎这些平台上随机学到的，但说真话跟没看过一样，相识到的太过表面，而且由于知识不成框架体系很容易在看到新的观点时动摇。在试了非常多错后，小田的感觉是在科技科普、生物、生命科学这些科普上还是要系统的翻阅学习一下书籍。现在非常多的大众科普书籍语言不再那么“高大上”，“接地气”的书籍越来越多，那些前沿的知识也在慢慢的惠及到我们每一个平凡人，在读书的渠道上真的非常保举微信读书（因为不用费钱就可以看到很多书）。
目录
一. 计算机的发展
决策式AI
生成式AI
二. AIGC发展进程
PGC(professional generated content)
UGC(user generated cntent)
AIUGC(artificially intelligent UGC)
AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）
三. AIGC的发展
一. 计算机的发展
我们在模型那篇文章中讲述了计算机的用途之一就是减少人力物力，取代科学家数学家来探求数据规律，说白了就是发挥计算机“计算”的功效，这是计算机最初的发展。随着人工智能的发展，我们对计算机的需求不再局限于“计算”了，更盼望它可以像人类大脑一样进行辨认判断。
举个例子，在这一堆猫猫狗狗的图片中我们可以一眼辨认它们属于哪一类：
在这一对歪歪扭扭的数字中我们也可以辨认出数字：
人类大脑通过极强的学习能力可以到达辨认辨认的能力，但对于只有二进制的计算机要到达这个能力好坏常艰巨的，随着人工智能的发展，辨认能力不断提升，而AIGC（全称为Artificial Intelligence Generated Content：人工智能生成内容）正是人工智能在生成式AI中的应用。我们常见的ChatGPT、文心一言、讯飞星火等等都是AIGC的产品。大模型出现后，人工智能在各行各业都出现了广泛的应用：
人工智能可以从差别维度进行划分，假如从我们刚刚说到计算机对于“辨认”能力（模型）来划分可以分为决策式AI和生成式AI。
决策式AI
起首我们来开端感受一下决策式AI的应用：人脸辨认、自动保举系统、智能决策系统、风控系统、自动驾驶等等。
- 在人脸辨认领域，决策式AI对实时获取的人脸图像进行特性提取，再与人脸库中的特性数据进行匹配，从而实现人脸辨认。
- 在保举系统中，决策式AI通过学习一些平台用户的消耗举动数据，订定符合的保举方案。
我们观察决策式AI的应用领域不难发现它的工作特点：根据网络的数据和分析，自主做出决策，以解决特定题目或优化业务成果。
所以决策式AI更是一种决策技能，它在于通过数据学习模仿人的感官来到达“辨认”，再进行决策。那什么叫做“决策”呢？其实就是做区分和判断，比如上图中给你一张图片判断是小猫还是小狗，给你一个穿着小猫衣服的小狗判断它还是不是 |
