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摘要 本文回顾了创意产业背景下人工智能 (AI) 技术和应用的现状。简要介绍了人工智能，特别是机器学习 (ML) 算法，包括卷积神经网络 (CNN)、生成对抗网络 (GAN)、循环神经网络 (RNN) 和深度强化学习 (DRL)。我们根据人工智能技术的使用方式将创意应用分为五类：i) 内容创作，ii) 信息分析，iii) 内容增强和后期制作工作流程，iv) 信息提取和增强，以及 v) 数据压缩。我们批判性地审视了这项快速发展的技术在每个领域的成功和局限性。我们进一步区分了人工智能作为创意工具的用途和它作为创造者的潜力。我们预见，在不久的将来，基于 ML 的人工智能将被广泛用作创意工具或协作助手。相比之下，我们观察到，在限制较少的领域，即人工智能作为“创造者”的领域，机器学习的成功率仍然不高。基于当代技术，人工智能（或其开发者）在与人类创意竞争中赢得原创作品奖项的潜力也很有限。因此，我们得出结论，在创意产业的背景下，人工智能的最大收益将来自于以人为本的地方——即人工智能旨在增强而不是取代人类创造力的地方。
Anantrasirichai, P. 和 Bull, DR (2021)。人工智能...
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