本文转自：文汇报

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《AIGC：智能创作时代》
杜雨张孜铭著
中译出版社2023年3月出版
2022年12月16日 ， Science杂志发布了2022年度科学十大突破 ， AIGC（人工智能生成内容）赫然在列 。 一时间 ， AIGC成为当下最炙手可热的概念 。 无论是AI绘画的爆火 ， 还是ChatGPT的诞生 ， 都属于AIGC这一概念 。 谁曾想到 ， 在元宇宙、Web3.0等概念风靡的2022年 ， AI凭借“创作”强势崛起 ， 这预示着AIGC元年即将开启 ， 下一个万亿赛道即将爆发 。 2023年 ， 将是AIGC与Web3.0、元宇宙密切结合并将爆发的一年 。 本书结合生动的比喻和有趣的案例 ， 向所有关注未来科技的从业者、创业者、投资人、政府部门科普了AIGC的源起、技术思想和商业落地场景 ， 让我们一起迎接全新的智能创作时代 。
>>内文选读：
从机器学习到智能创造
不知道你有没有想过这样一个问题：是什么让我们得以思考？
从如同一张白纸的婴儿 ， 成长为洞悉世事的成人 ， 正是长辈的教诲和十年寒窗塑造了我们如今的思考力 。 学习 ， 似乎就是智能形成的最大奥秘 。
人类崇尚智能 ， 向往智能 ， 并不断利用智能改造世界 。 走过农业革命 ， 迈过工业革命 ， 迎来信息革命 ， 一次又一次对于生产力的改造让人们相信 ， 人类的智能最终也能创造出人工的智能 。
数十年前 ， 图灵抛出的时代之问“机器能思考吗？” ， 将人工智能从科幻拉至现实 ， 奠定了后续人工智能发展的基础 。 之后 ， 无数计算机科学的先驱开始解构人类智能的形成 ， 希望找到赋予机器智能的蛛丝马迹 。 正如塞巴斯蒂安?特伦所言：“人工智能更像是一门人文学科 。 其本质在于尝试理解人类的智能与认知 。 ”如同人类通过学习获得智能一样 ， 自20世纪80年代起 ， 机器学习成为人工智能发展的重要力量 。

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机器学习是指让计算机从数据中汲取知识 ， 并按照人类所期望的 ， 按部就班执行各种任务 。 机器学习在造福人类的同时 ， 似乎也暴露出了一些问题 ， 这样的人工智能并非人类最终期望的模样 ， 它缺少了人类“智能”二字所涵盖的基本特质——创造力 。 这个问题就好像电影《我 ， 机器人》中所演绎的一样 ， 主角曾与机器人展开了激烈的辩论 ， 面对“机器人能写出交响乐吗？”“机器人能把画布变成美丽的艺术品吗？”等一连串提问 ， 机器人只能讥讽一句“难道你会？” 。 这也让创造力成为区分人类与机器最本质的标准之一 。
面对庐山雄壮的瀑布时 ， 李白写出“飞流直下三千尺 ， 疑是银河落九天”的千古绝句 ， 感慨眼前的壮丽美景；偶遇北宋繁荣热闹的街景时 ， 张择端绘制出《清明上河图》这样的传世名画 ， 记录下当时的市井风光与民风淳朴；邂逅汉阳江口的知音时 ， 伯牙谱写出《高山流水》 ， 能拉近秋夜里两位知己彼此的心灵 。 我们写诗 ， 我们作画 ， 我们谱曲 ， 我们尽情发挥着创造力去描绘我们的所见所闻 ， 我们因此成为人类的一分子 ， 这既是智能的意义 ， 也是我们生活的意义 。
但是 ， 人类的创造力真的不能赋予机器创造力吗？答案显然是否定的 。

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在埃米尔·博雷尔1913年发表的《静态力学与不可逆性》论文中 ， 曾提出这样一个思想实验：假设猴子学会了随意按下打字机的按钮 ， 当无限只猴子在无限台打字机上随机乱敲 ， 并持续无限久的时间 ， 在某个时刻 ， 将会有猴子能打出莎士比亚的全部著作 。 虽然最初这是一个说明概率理论的例子 ， 但它也诠释了机器具备创造力的可能性 。 只不过具备的条件过于苛刻 ， 需要在随机性上叠加上无穷的时间量度 。

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