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OpenAI开发的软件名为DALL-E2，是其2021年初发布的DALL-E系统的升级版。（首字母缩写较为复杂，它会让人们想起皮克斯（Pixar）动画电影中的机器人瓦力（WALL-E），然后用超现实主义艺术家萨尔瓦多·达利的名字玩了一个文字游戏，而该系统生成的图片确实是超现实的，因此这个名字很有意义。）初版DALL-E只能生成卡通图片，通常使用简单背景。新版DALL-E2可以在复杂背景下生成照片品质的高分辨率图像，有景深效果、真实的光线、阴影和倒影等。虽然之前使用计算机渲染图像也可以达到这种逼真的效果，但这需要具备高深的艺术技能。而通过这款软件，用户只需要输入命令，比如“戴贝雷帽和穿黑色高领衫的柴犬”，然后DALL-E2就会生成几十张符合这个主题的逼真图片。OpenAI的DALL-E2图像生成软件创作的柴犬图片。图片由OpenAIDALL-E2提供。DALL-E2让图片编辑变得更容易。用户可以用方框圈出图片中希望修改的部分，然后用自然语言指令说明其希望进行哪些修改。例如，你可以框住柴犬的贝雷帽，然后输入命令“将贝雷帽变成红色”，它就会自动变色，但不会改动图片的其他部分。此外，DALL-E2还可以生成同一张图片的不同风格。

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    人工智能需要扫描拥有100多万张图片的数据库，然后将它们分为1000个不同类别。大多数研究人员通常使用数据库中的部分图片，对软件进行图像识别测试。而通过密集测试，百度工程师可以通过调整他们的软件熟悉这些图片的信息，从而获得优势。……百度拒绝回答相关问题，但在ImageNet网站发表声明称，百度科学家吴韧已经为他所谓的“失误”道歉。（来源：）AI软件的测试，更多的是靠“试验”进行验证，这和“Test”倒是更吻合，Test本质上就是“样本性的试验验证活动”。AI软件的测试还依赖大数据，基于大数据自动产生、分析、呈现等技术，更有效地验证AI软件的合理性。比赛是对AI软件的测试的手段之一，虽然代价比较大。除了时间维度（纵向）外，还可以从其它维度进行测试或验证，如横向——同时和不同能力的人类棋手进行比赛，人类棋手水平越低，阿法狗花时越少；或者做让子测试，人类棋手水平越低，阿法狗能够让子越多。也可以对“算法深度”这个维度进行测试，算法深度越深，阿法狗的能力越强（虽然会更耗时），而且阿法狗能够根据剩余时间调整算法深度。昨天比赛，不少**就期望：小李子能再坚持一下，让阿法狗耗时用完，进入读秒阶段。

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    工智能是一种使计算机，计算机控制的机器人或软件智能地思考的方式，其方式与智能人类的思维方式类似。人工智能是通过研究人类大脑如何思考以及人类在尝试解决问题时如何学习，决定和工作，然后将本研究的结果用作开发智能软件和系统的基础来实现的。在充分利用计算机系统的力量的同时，人类的好奇心使他想知道“机器能像人类一样思考和行为吗？”因此，人工智能的发展始于在我们发现并在人类中高度重视的机器中创造类似的智能。人工智能的起源发展“人工智能”一词初在1956年美国的达特茅斯（Dartmouth）大学举此凳喊办的一场长达两个月的研讨会中被提出，从粗碧那以后，人工智能作为新鲜事物开始进入人们的视野中，研究人员不断探索发展了众多相关的理论和技术，人工智能的概念也随之扩展。在提出人工智能的概念之后，一些重要的理论结果也层出不穷。但是由森野于消化方法的推理能力有限，机器翻译技术也不够成熟，在两者的共同作用下导致了终的失败。人工智能技术逐渐进入了它的瓶颈期。1976年，斯坦福大学的研究人员耗时五六年开发了一种使用了人工智能的早期模拟决策系统，用来进行严重时的菌诊断，以及给药的推荐系统——MYCIN系统。

如果用户在物品上添加的文本标签与实际不符，这种行为不太容易骗过DALL-E2使用的字幕和图片分类算法。例如，之前将文字与图片关联的算法如果在接受训练时被展示的是一张苹果的图片和写着“披萨”的文字标签，那么它可能会将图片误认为是披萨。而DALLE-2使用的算法不会犯同样的错误。它依旧会将图片中的物品识别为苹果。OpenAI联合创始人兼首席科学家伊利亚·萨茨克尔表示，DALL-E2是OpenAI实现创建通用人工智能（AGI）这一目标的重要一步。通用人工智能软件在多类任务中可以有不亚于人类甚至胜过人类的表现。萨茨克尔表示，通用人工智能需要处理“多模态”概念理解，能够将一个词与图片或一组图片相互关联。他表示DALL-E2就是创造具备这种理解能力的人工智能的一次尝试。OpenAI曾尝试通过自然语言处理创造通用人工智能。该公司开发的一款商业产品是支持其他公司访问GPT-3的编程界面。GPT-3是一个庞大的自然语言处理系统，可以撰写大段小说文字，还能执行翻译、汇总等许多自然语言任务。当然，DALL-E2并不完美。该系统有时候无法生成复杂场景下的细节。某些光影效果可能会有偏差。无锡人工智能哪家好，欢迎咨询南通华恩网络科技有限公司。

    而人工智能现在正经历熟悉的阶段——一个新奇的技术常会被夸大功能，因为早期很难准确预测它的实用价值。像深度学习和机器智能一样，人工智能本质上是一系列先进的基于统计的练习，通过回顾过去然后预测未来，或者根据目前客户的选择找出哪里应该投入更多哪里投入应减少。也许对于先进统计的激增来说，比“价值是什么？”更好的问题是“为什么是现在？”。这个问题不仅表明了现有的机遇，还表明了为什么许多公司都害怕错过这个机遇。人工智能的繁荣发展要追溯到2006年，当时亚马逊开始在网上售卖廉价计算机。因此，亚马逊、谷歌、IBM和微软建立了公有云，在公有云上人们可以与他人进行共享。同年，谷歌和雅虎发布了统计方法来处理那些在线营销平台Unruly的数据。在2007年，苹果发布了代iPhone，在各地开启了在线营销平台Unruly的数据收集热潮。突然间，人工智能实验可以相互关联，我们可以用钱和廉价数据资源来建立新的算法。十年后，计算比以往任何时候都便宜，公司可以在网页和手机app中开发产品，传感器可以从更多地方带来更多在线营销平台Unruly的数据。亚马逊、谷歌还有其他公司把他们的人工智能资源进行出售，但很多大公司都不放心把他们的数据放在这些新兴产品上。

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