VR属于vr算不算人工智能能吗

  51VR自主研发的AI产品Real Hugo将在近期发布,智慧的大脑当然要匹配绝世的容颜,真实的房产顾问Real Hugo,在VR中将以这样的形象呈现。不废话,先看美女

  51VR当然不是标题党,下面就来科普人工智能.在科普人工只能之前,首先需要排除一个误区,不要一提到人工智能就想着机器人。

  机器人只是人工智能的容器,机器人有时候是人形,有时候不是,但是人工智能自身只是机器人体内的电脑。人工智能是大脑的话,机器人就是身体——而且这个身体不一定是必需的。

  权威的人工智能教科书上是这样对人工智能进行定义的:人工智能是对计算机系统如何能够履行那些只有依靠人类智慧才能完成的任务的理论研究。例如,视觉感知、语音识别、在不确定条件下做出决策、学习、语言翻译等。简言之即通过模拟人类的思维、意识和行为来完成复杂的工作。

  人工智能发展的三大基石

  当价格不变时,集成电路上可容纳的元器件的数目,约每隔18-24个月便会增加一倍,性能也将提升一倍。换言之,每一美元所能买到的电脑性能,将每隔18-24个月翻一倍以上。这一定律揭示了信息技术进步的速度。

  摩尔定律以Intel共同创办人Gordon Moore命名。数年以前,先进的系统设计只能在理论上成立但无法实现,因为它所需要的计算机资源过于昂贵或者计算机无法胜任。今天,我们已经拥有了实现这些设计所需要的计算资源。举个梦幻般的例子,现在最 新一代微处理器的性能是1971年第 一代单片机的400万倍。

  得益于互联网、社交媒体、移动设备和廉价的传感器,这个世界产生的数据量急剧增加。随着对这些数据价值的不断认识,用来管理和分析数据的新技术也得到了发展。大数据是人工智能发展的助推剂,这是因为有些人工智能技术使用统计模型来进行数据的概率推算,比如图像、文本或者语音,通过把这些模型暴露在数据的海洋中,使它们得到不断优化,或者称之为“训练”——现在这样的条件随处可得。

  和大数据现象紧密相关,互联网和云计算可以被认为是人工智能基石有两个原因,第 一,它们可以让所有联网的计算机设备都能获得海量数据。这些数据是人们推进人工智能研发所需要的,因此它可以促进人工智能的发展。第二,它们为人们提供了一种可行的合作方式来帮助人工智能系统进行训练。雇佣成千上万的人来描绘数字图像,这就使得图像识别算法可以从这些描绘中进行学习。

  是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如,一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理。分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。

  指的是计算机系统无需遵照显式的程序指令而只是依靠暴露在数据中来提升自身性能的能力。 其核心在于,机器学习是从数据中自动发现模式,模式一旦被发现便可用于做预测。比如,给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息的数据库,系统就会学习到可用来预测信用卡欺诈的模式。处理的交易数据越多,预测就会越好。

  是指计算机拥有的人类般文本处理的能力,比如,从文本中提取意义,甚至从那些可读的、风格自然、语法正确的文本中自主解读出含义。

  自然语言处理,像计算机视觉技术一样,将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合。建立语言模型来预测语言表达的概率分布,举例来说,就是某一串给定字符或单词表达某一特定语义的最 大可能性。选定的特征可以和文中的某些元素结合来识别一段文字,通过识别这些元素可以把某类文字同其他文字区别开来,比如垃圾邮件同正常邮件。以机器学习为驱动的分类方法将成为筛选的标准,用来决定一封邮件是否属于垃圾邮件。

  主要是关注自动且准确的转录人类的语音。该技术必须面对一些与自然语言处理类似的问题,在不同口音的处理、背景噪音、区分同音异形异义词(“buy”和“by”听起来是一样的)方面存在一些困难,同时还需要具有跟上正常语速的工作速度。语音识别系统使用一些与自然语言处理系统相同的技术,再辅以其他技术,比如描述声音和其出现在特定序列和语言中概率的声学模型等。

  人工智能一直处于计算机技术的前沿,其研究的理论和发现在很大的程度上将决定未来科技的发展方向。今天已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。毫无疑问,人工智能技术的发展将会给人们的生活带来巨大影响。

  而如果你以为Real Hugo是普通的人工智能,那就大错特错了。Real Hugo可不是外面的那些妖艳的货色。Real Hugo在上述技术的基础上,还结合了计算机图形学(Computer Graphics,简称CG)。

  51VR对Real Hugo建模后,充分利用GPU的计算特性,渲染出最真实的效果,包括Real Hugo的皮肤,毛发等细节。另外,将Real Hugo置入到VR中,则需要将人物做出动态的效果,51VR运用了动作捕捉技术,来模拟虚拟世界中人物的真实动作。这也可以极大地提高虚拟现实系统的真实感与沉浸感。

  Real Hugo结合强大的自然语言处理技术,具备了回答用户问题的功能,在1.5秒的响应时间内,回答问题的准确率高达98%。除了回答问题之外,Real Hugo还具备了结合上下文主动提出问题的功能。

  51VR将Real Hugo作为房产顾问、专业销售,置入VR样板间内,在回答看房客户问题的同时,主动提出问题,从而在客户身上有目的地获取重要信息,结合大数据处理,从而极大地提高了人工智能商业化的应用价值。

  关于人工智能技术的科普就介绍到这里

  最后请感受一下Real Hugo的神秘背影

  当智慧的大脑遇上绝世的容颜

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是不是虚拟现实和人工智能的龙头,你们自己看好了!

(300307) 公司控股的北京盛开互动科技有限公司的虚拟现实产品是否涉及人工智能AI,也就是公司自己的

产品能否跟盛开互动的虚拟现实技术相结合,实现人工智能AI,另外,与

参股的北京光年无限科技有限公司所研发的图灵

答 浏览用户7808: 您好,盛开互动在AR/VR技术方面具有非常深厚的积累,同时在模式识别、深度学习等AI领域也具有强大的技术储备和研发实力,我们即将推出的兔智儿童将采用盛开互动开发的“盛开云脑”作为主控平台,该平台将体现出这两方面技术的融合,谢谢!

公司将于2016年进军服务机器人市场,公司将基于阿U的明星IP和内容产品结合展开互动的人工智能及机器视觉等方面的技术积累,并借助阿U动漫品牌进行全国性的传播和影响推广服务机器人产品。该公司第一个产品阿U兔智儿童机器人预计将于今年推出。

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虚拟现实和人工智能可能是过去一段时间最火热的两个技术了,而微软的研究人员凭借出色的脑洞和一流的技术将这两个领域结合在了一起,做出了一个新的尝试——用虚拟现实来训练无人机或其它任何能自己移动的智能设备。

近日,微软在 GitHub 上开源了一个高级虚拟现实训练系统——空中信息与机器人平台(Aerial Informatics and Robotics Platform),这个平台的主要目的是帮助开发者训练自己的人工智能适应各种现实环境中的场景。

在过去,一个硬件开发者要教会一个无人机自主躲避障碍物要在现实环境中进行成百上千次的测试以收集足够的数据,比如要教会无人机躲避墙壁就要考虑到墙壁有不同的材质、墙壁在不同的光影下会有不同的反射、如何识别墙壁上的洞等等。这种训练不仅枯燥无味而且耗费大量的时间精力,最关键的是不一定能覆盖的足够全面。

在微软开发的这套训练平台上,开发人员可以通过比过去简单的多的方法模拟出无数中有细微差异的场景,并观察自己开发的无人机 AI 在遇到不同情况时的应对是否正确。

根据微软官方博客的介绍,这套训练模拟器依托最先进的图形处理技术提供了以往模拟器所不具备的更多细节,如不同程度的阴影、阳光的炫光、雾霾以及道路积水反光等。因此它不止可以用于训练空中无人机,还可以用来测试无人驾驶、物流机器人等任何需要“自主行驶”的设备。

这给开发人员带来了两个好处,其中一个是开发者不用再担心在“危险”的现实环境中测试设备而烧毁自己昂贵的测试机或造成街道、建筑物及人员的损失。另一个则是许多测试可以同时进行,收集到的数据更多更快。

除了模拟器本身之外,空中信息与机器人平台还包括一个软件库,方便开发者通过简单的代码对接目前最流行的两个无人机平台 DJI 和 MavLink。

负责这项研究的阿什什·卡浦尔(Ashish Kapoor)表示这个训练模拟器是 AI 研究的一次飞跃,在以往的 AI 学习中大多数的课题都会给定 AI 一个特定的规则,比如玩游戏或下棋。而这个模拟器让 AI 去真正思考在一个现实世界中去如何活动。微软此次将这个项目开源,是为了促进整个自动驾驶类人工智能领域的发展。

虽然现在有很多公司已经在自动驾驶领域有了一定的进展,但这些项目大多依然依靠传统的现实世界测试来收集数据,这阻碍了整个行业的进步。微软希望这个平台能够帮助更多小的公司或研究人员加速他们的研发,实现机器人开发的“民主化”。

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