技術跨界：當AI遇見VR/AR，會發生什么？
AI與VR/AR，皆為當前高新技術的大熱點。據全球最大的IT研究與咨詢公司Gartner在2020年發布的未來五到十年內將帶來重大機遇的十大技術趨勢，前兩大趨勢分別與AI與VR有關。其中的趨勢1：超自動化（Hyper automation），其目標是綜合利用人工智能（AI）和機器學習（ML）等手段，實現流程自動化和增強人類的工作能力；趨勢2：多元體驗（Multi-experience），目標是通過AR，VR，MR等技術帶來身臨其境的體驗，將目前的單點交互演變為以可穿戴設備和傳感器等為基礎的多點交互。那么，如果將AI與VR/AR結合呢，會發生什么？
AI（人工智能）
我們先來梳理一下人工智能（AI），以及相關的機器學習（ML）和深度學習（DL）等熱點概念。大家所談論的人工智能可以分為兩個層面：“強人工智能”和“ 弱人工智能”。其中：
弱人工智能
希望借鑒人類的智能行為，研制出更好的工具以減輕人類智力勞動，類似于“高級仿生學”。
強人工智能
希望研制出達到甚至超越人類智慧水平的人造物，具有心智和意識、能根據自己的意圖開展行動，可謂“人造智能”。
AI技術現在所取得的進展和成功，是緣于“弱人工智能”而不是“強人工智能”的研究。要想讓AI借鑒人類的智能行為，關鍵的一個環節是讓AI模擬人類的學習行為。
所以，這里面有個非常關鍵的技術，叫做機器學習。
機器學習是專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。機器學習是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
目前的機器學習可以分為三大類：
（1）有監督的學習
數據具備特征（features）和預測目標（labels），又分為：
二元分類
多元分類
回歸分析
（2）無監督的學習
從現有數據并不知道預測的答案，無預測目標（labels）
（3）強化學習
通過定義的動作、狀態和獎勵不斷訓練，使其學會某種能力。
機器學習有一個很有意思的技術，叫做人工神經網絡。
人工神經網絡（ANN：Artificial Neural Network）是一種模擬人腦神經網絡以期能夠實現類人工智能的機器學習技術。它可實現函數逼近、數據聚類、模式分類、優化計算等功能。 因此，神經網絡廣泛應用于人工智能、自動控制、機器人、統計學等領域的信息處理中。
通過這兩張圖的對比，我們可以看到，機器學習中的人工神經網絡很好地借鑒了人類神經網絡的特點，是一種非常有意思的仿真。
而深度學習是一種特殊的機器學習，是機器學習研究中的一個新領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。
深度學習能直接對大量數據進行表征學習，來替代手工獲取特征。深度學習與傳統機器學習最主要的區別在于：隨著數據規模的增加其性能也不斷增長。引發深度學習熱潮的一個標志性事件是：2016年3月，AlphaGo（谷歌旗下DeepMind研發）擊敗了李世石九段。
相應的，深度學習有一個非常重要的技術，叫做卷積神經網絡。卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）是一種典型的深度神經網絡，它避免了對圖像的復雜前期預處理，可以直接輸入原始圖像，因而得到了更為廣泛的應用。
我們用一張圖來梳理一下人工智能、機器學習、深度學習的關系：
VR/AR與AI的跨界關聯
1. VR對AI的需求
（1）制約VR/AR發展的一個很重要因素，是3D內容的產能
3D內容（包括3D模型、3D動畫，和3D交互等）是VR/AR核心之一。然而，目前各個領域的3D內容尚需要大量人工進行制作，而且對制作人員的門檻要求相對較高，因而產能非常低，這是制約相關行業發展的一大瓶頸。而AI則有望一定程度上實現3D內容制作的自動化，替代部分重復勞動，并提升制作效率。
（2）VR/AR需要更加自然的交互
VR和AR的目標都包含了更加自然的交互，這正是AI要解決的目標之一。
（3）VR/AR需要更強的智能
AlphaGo和AlphaZero證明了AI在一定領域內的智能，而這些領域與VR和AR存在重合，有望彌補VR和AR的智能性。
2. AI對VR的需求
（1）AI需要可視化的賦能效應呈現
AI的賦能效應，對于普通人而言是很難直觀理解的，在諸如教育等很多場景中，人們都需要可視化的手段來呈現和輔助理解AI運用之后的效果。
（2）AI需要落地的應用場景
AI經歷了自2016年以來的大熱，到今天，不管是投資人，還是普通百姓，并沒有完全看到AI在所有應用場景都能落地，于是，AI泡沫論喧囂而上。而VR與AR能在很大程度上拉近AI與行業實際用戶的距離，助力AI的落地。
3.與VR密切相關的人工智能
圖像識別-分類
圖像識別-檢測
圖像語義分割/實例分割
圖像/圖形檢索
圖像/圖形生成
強化學習、模仿學習
電科技專注于TMT領域報道，青云計劃、百+計劃獲得者。榮獲2013搜狐最佳行業自媒體人稱號、2015中國新媒體創業大賽總決賽季軍、2018百度動態年度實力紅人等諸多大獎。
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