1.1.3 深度學習的突破和AIGC 1.0

進入2010年，深度學習取得了突破。

深度學習是機器學習的一個分支，特別側重于利用多層神經網絡進行特征學習和模型訓練。與傳統機器學習相比，深度學習的主要區別在于特征提?。◤臄祿凶R別關鍵信息的過程）和表示學習（自動確定描述數據的最佳方式）的實現方法。

在傳統機器學習中，特征通常需要人工設計以描述數據，而深度學習則通過多層次的神經網絡自動學習數據中的高級特征表示。比如，在傳統機器學習中，為了識別澳大利亞特有的動物袋熊，我們首先需要定義一系列具體的特征，例如袋熊的體型、毛色、育兒袋的朝向以及糞便的形狀等。這些特征隨后需要人工標注并輸入模型中，使模型能夠依據這些預先設定的特征進行袋熊的識別。

而在深度學習中，你只需向模型提供大量的袋熊圖片，模型便能自動學習并提取出區分袋熊的關鍵特征。

這種技術的發展催生了AIGC的第一次普及和應用浪潮，我們可以將這一時期稱為AIGC 1.0。在AIGC 1.0時代，人工智能不僅能夠理解和處理信息，而且開始能夠創造、編輯和生成新的內容，這些應用主要依賴于深度學習框架和算法。AIGC被主要應用于生成體育賽事和財經報道，并被應用于Apple的Siri和Google Assistant等智能助手，提供天氣預報、設置提醒等服務。

深度學習，特別是卷積神經網絡（CNN）、生成對抗網絡（GAN）、循環神經網絡（RNN）的發展，帶來了在圖像、音頻、文本和視頻內容生成領域的重大突破。這些技術的進步極大地推動了自動化和智能化應用的發展，改變了我們處理和生成各種媒體內容的方式。

1.深度卷積神經網絡

深度卷積神經網絡（Deep Convolutional Neural Network，DCNN），它是用來幫助計算機識別和理解圖像的工具。它的工作方式就像人類使用眼睛和大腦來處理看到的圖片。

2012年，來自多倫多大學的三位研究者——亞歷克謝·克里日維斯基、伊利亞·蘇茨克沃（Ilya Sutskever）和他們的導師杰弗里·辛頓——開發了一種名為AlexNet的深度卷積神經網絡。這個網絡由8層組成，包括5層專門用于“觀察”和處理圖像細節的卷積層。在處理圖像數據時，AlexNet會先通過這些卷積層來識別圖像中的基本圖形和紋理，然后用一種稱為ReLU的特殊函數幫助網絡更好地學習和做出判斷，最后通過幾層密集連接的網絡層來做出最終的分類決策。

如果你是一個直播電商的選品負責人，你使用AlexNet的原理為直播間選品的過程可能是這樣的：

1）收集信息：收集各種類別的商品信息，這就像AlexNet搜集和處理圖像數據集。

2）初篩特征：根據商品的基本屬性（如產地、包裝、品牌）進行初步篩選，這個過程類似于AlexNet利用初級卷積層來識別圖像的基本特征。

3）深入分析：更詳細地分析商品的用戶人群、定價等復雜屬性，這類似于AlexNet利用更深層次的卷積層來識別圖像的復雜特征。

4）做出決策：綜合以上信息決定哪些產品是爆款，哪些是流量款和利潤款，這類似AlexNet的全連接層綜合前面所有層的信息做出分類決策。

5）執行營銷策略：產品上架和推廣，這類似于最后AlexNet將圖像分類結果應用到實際操作中。

通過這種方式，你不僅能有效地選擇合適的商品進行推廣，還能確保整個選品過程具有數據驅動和策略性，最大化直播電商的效益。

在AIGC 1.0時代，深度卷積神經網絡成為推動創新和突破的關鍵技術之一。這些網絡通過模擬人類視覺系統的處理機制，極大地增強了機器對圖像、音頻和視頻的理解與創造能力。

一個典型的應用是DeepArt.io，這個平臺使用深度卷積神經網絡將用戶上傳的照片轉換為具有特定藝術家風格的作品。通過學習和模仿歷史上著名畫家（如梵高或畢加索）的獨特風格，DeepArt.io能夠重現這些大師的畫風，將現代照片轉化為藝術作品。

在音樂領域，AIVA使用深度卷積神經網絡等深度學習技術來分析和學習大量的音樂作品，進而創作出新的音樂。

此外，深度卷積神經網絡在電子游戲設計中也顯示出其強大的能力。它們能夠生成復雜的游戲環境和紋理，提供更加細膩和逼真的視覺效果。游戲開發者利用深度卷積神經網絡來創建動態和互動的游戲元素，提升玩家的沉浸感和游戲體驗。

2.生成對抗網絡（GAN）

GAN是由伊恩·古德費洛（Ian Goodfellow）在2014年提出的一種先進的深度學習模型。該模型通過同時訓練兩個網絡——一個生成器（Generator）和一個判別器（Discriminator）——來產生新的、逼真的數據。

所謂的逼真數據，指的是生成器模型創建的輸出，這些輸出在視覺上或其他感覺上與真實世界的數據幾乎無法區分。這些數據并非真實存在，而是通過網絡學習真實數據的分布并模仿其特征所生成的。例如，我們可以使用AIGC工具生成人物形象，這些形象雖極其逼真，卻在現實世界中不存在。

這個模型與生成式人工智能緊密相關。在GAN框架中，生成器的作用類似于一個創作者，其目標是生成能夠欺騙判別器的逼真數據（如圖像），它從隨機噪聲出發，逐步學習如何產生與真實數據類似的結果。而判別器則扮演一個質量監督的角色，負責評估生成器輸出的內容是否具有真實性。

通常，GAN采用深度卷積神經網絡作為生成器和判別器的核心架構，以支持這種復雜的學習和生成過程。

GAN的主要創新在于其獨特的對抗性訓練框架。傳統的深度學習模型通常通過最小化預測誤差來訓練，類似于老師根據學生的錯誤答案進行指導，幫助學生找出并改正錯誤。與之不同，GAN采用一種全新的、動態的訓練方法。這種方法可類比于一種變革教育模式，不再依賴老師的直接教導，而是讓學生通過彼此出難題并相互挑戰來學習。例如，學生甲盡量出具有迷惑性的難題，而學生乙努力識別并解答這些問題，隨后反過來挑戰學生甲，通過這種持續的互相挑戰，學生們的解題能力得到增強。

在GAN中，生成器和判別器之間的這種競爭促使生成器不斷學習如何更精準地模仿真實世界的數據分布，同時判別器也在不斷進化，以更有效地識別生成的數據。這種連續的進步和挑戰導致生成的圖像質量逐步提高。在這一過程中，AI逐漸掌握生成高質量圖像所需的復雜特征，如光影、紋理、顏色和形狀等。

因此，GAN在藝術創作、風格遷移、虛擬現實等領域的應用中顯示出巨大的潛力，成為AIGC技術的核心組成部分。

在AIGC領域，我們熟悉的換臉應用FaceApp正是基于GAN開發的。用戶上傳自己的照片后，可以實現老化、去皺、性別轉換等視覺效果。同樣，Instagram和抖音上流行的換臉應用，以及一鍵變身漫畫的效果，都得益于GAN的技術支持。此外，廣受歡迎的圖片風格生成網站Artbreeder背后的技術也是GAN。這些應用展示了GAN在視覺藝術和娛樂領域的廣泛應用和影響力。

3.循環神經網絡（RNN）

RNN是一種專門設計用來處理序列數據的神經網絡。與傳統神經網絡不同，RNN能夠處理輸入數據的時間動態特性。這意味著它通過內部循環連接保持狀態，從而能夠捕捉序列中先前時間步的信息并利用這些信息。

RNN的核心優勢在于能夠模擬序列數據點之間的時間關系。例如，在語音識別應用中，一個單詞的發音不僅依賴于當前的聲音片段，還受到其前后聲音片段的影響。通過其循環結構，RNN能夠捕捉到這些關系，從而提高對單詞和短語的識別精度。

假設我們正在開發一款同聲傳譯軟件，這款軟件能夠捕捉現場聲音，并將其轉換成一系列可以由人工智能處理的數據點，例如音素。音素是語音的基本單位，在語言學中用于區分不同意義的最小語音單元，是構成音節的基礎。例如，漢語詞“兔”由一個音節[tu]組成，這個音節可以進一步細分為聲母[t]和韻母[u]，它包含的兩個音素是最細的可區分單元。

這些音素構成的數據序列被輸入RNN。RNN通過其循環連接分析和解析語音流中的每個元素。這種循環連接設計賦予了RNN一種“短期記憶”的功能，通過網絡的隱藏層狀態保持之前輸入的信息。這使網絡能夠利用過去的數據影響當前及未來的分析和判斷。這種模型的“記憶”能力允許它利用上下文信息，從而顯著提高翻譯的準確性。

在同聲傳譯中，處理長期依賴性是一個主要挑戰。例如，句子的意義可能依賴于前文的內容，或者中文詞匯（如“蘋果”“蝴蝶”）的確切含義和適當翻譯可能取決于上下文中的其他詞匯（如“吃蘋果”與“蘋果手機”、“蝴蝶酥”與“蝴蝶迷”）。人工智能在處理需要長期上下文才能理解的內容時可能會遇到困難，這可能導致翻譯質量下降。

為解決這一問題，長短期記憶（LSTM）網絡對RNN的記憶能力進行了顯著提升。LSTM網絡通過引入門控機制來管理長期依賴性問題，能夠維護長期的記憶并避免在處理長序列時梯度消失。這些門控機制包括輸入門、遺忘門和輸出門，它們幫助網絡決定何時更新或忽略輸入，何時傳遞信息，以及何時“遺忘”不再相關的信息。這使LSTM網絡能夠在必要時保留信息，在不再需要時舍棄信息，從而更有效地學習和產出。

RNN和LSTM網絡已成為AIGC發展的關鍵驅動力。這些技術廣泛應用于語音識別服務、在線翻譯、語音助手（如Siri）等工具，尤其在自然語言處理領域，極大地推動了聊天機器人和虛擬助手技術的發展。類似RunwayML這樣的視頻編輯工具也使用RNN來理解和生成視覺內容。

4.AIGC 1.0的營銷應用

在大語言模型和Transformer（變換器）架構出現之前，包括深度卷積神經網絡、GAN以及RNN在內的深度學習技術帶來了豐富的AIGC應用和營銷工具，并開始具備數據分析和預測、內容生成、智能客戶、虛擬現實等能力。

在數據分析領域，這一時期涌現出了如Brandwatch和Talkwalker等工具，它們利用深度學習技術分析社交媒體上的用戶行為及用戶生成內容（User Generated Content，UGC），幫助企業更好地了解消費者行為和偏好，并自動生成標簽。除了在社交媒體營銷上的應用，亞馬遜和阿里巴巴已經開始大規模使用深度學習技術進行數據分析，提升推薦系統的準確性。

在內容營銷方面，Hootsuite和Buffer等工具已經開始應用深度學習技術分析用戶互動，并嘗試自動生成社交媒體內容。專門的創意輔助和內容生成工具（如DeepArt.io和RunwayML）開始出現，輔助品牌生成圖像和視頻。

在自動化營銷方面，Mailchimp和SendGrid等工具開始利用深度學習技術來優化內容、管理發送，顯著提升自動化營銷的效率。

在客戶服務和客戶關系管理領域，聊天機器人被廣泛應用于售前的線索管理和售后的客戶關系維護，出現了百度度秘、微軟小冰、Drift、Zendesk Chat、Liveperson等聊天機器人工具和平臺。然而，這些機器人的自然語言處理能力通常較弱，難以準確理解用戶意圖并生成相關的回復。

隨著元宇宙概念的興起，深度學習技術也推動了增強現實和虛擬現實的快速發展，例如抖音的AR濾鏡。虛擬人物和虛擬主播得到了迅猛發展，出現了如初音未來、AYAYI、柳夜熙等虛擬人，以及新華社新小微、湖南衛視小漾等虛擬新聞主播和主持人。

也是在這一時期，增強現實、虛擬現實和虛擬人技術從最初的新奇玩具轉變為有效的營銷工具，特別是抖音虛擬主播等應用。

這些AIGC 1.0時期的應用、工具和平臺，通常針對特定的內容類型或創作任務設計，如DeepArt.io專注于藝術風格遷移，Canva專注于圖形設計，Sprinklr則專注于社交媒體分析和管理。這些工具生成的內容質量波動較大，且很容易被識別為人工智能生成的內容。