AI與VR/AR，皆為當(dāng)前高新技術(shù)的大熱點(diǎn)。據(jù)全球最大的IT研究與咨詢公司Gartner在2020年發(fā)布的未來五到十年內(nèi)將帶來重大機(jī)遇的十大技術(shù)趨勢(shì)，前兩大趨勢(shì)分別與AI與VR有關(guān)。其中的趨勢(shì)1：超自動(dòng)化（Hyper automation），其目標(biāo)是綜合利用人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）等手段，實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化和增強(qiáng)人類的工作能力；趨勢(shì)2：多元體驗(yàn)（Multi-experience），目標(biāo)是通過AR，VR，MR等技術(shù)帶來身臨其境的體驗(yàn)，將目前的單點(diǎn)交互演變?yōu)橐钥纱┐髟O(shè)備和傳感器等為基礎(chǔ)的多點(diǎn)交互。那么，如果將AI與VR/AR結(jié)合呢，會(huì)發(fā)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(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和深度學(xué)習(xí)（DL）等熱點(diǎn)概念。大家所談?wù)摰娜斯ぶ悄芸梢苑譃閮蓚€(gè)層面：“強(qiáng)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(dòng)，類似于“高級(jí)仿生學(xué)”。

強(qiáng)人工智能

希望研制出達(dá)到甚至超越人類智慧水平的人造物，具有心智和意識(shí)、能根據(jù)自己的意圖開展行動(dòng)，可謂“人造智能”。

AI技術(shù)現(xiàn)在所取得的進(jìn)展和成功，是緣于“弱人工智能”而不是“強(qiáng)人工智能”的研究。要想讓AI借鑒人類的智能行為，關(guān)鍵的一個(gè)環(huán)節(jié)是讓AI模擬人類的學(xué)習(xí)行為。

所以，這里面有個(gè)非常關(guān)鍵的技術(shù)，叫做機(jī)器學(xué)習(xí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)是專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

目前的機(jī)器學(xué)習(xí)可以分為三大類：

（1）有監(jiān)督的學(xué)習(xí)

數(shù)據(jù)具備特征（features）和預(yù)測目標(biāo)（labels），又分為：

二元分類

多元分類

回歸分析

（2）無監(jiān)督的學(xué)習(xí)

從現(xiàn)有數(shù)據(jù)并不知道預(yù)測的答案，無預(yù)測目標(biāo)（labels）

（3）強(qiáng)化學(xué)習(xí)

通過定義的動(dòng)作、狀態(tài)和獎(jiǎng)勵(lì)不斷訓(xùn)練，使其學(xué)會(huì)某種能力。

機(jī)器學(xué)習(xí)有一個(gè)很有意思的技術(shù)，叫做人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN：Artificial Neural Network）是一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以期能夠?qū)崿F(xiàn)類人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。它可實(shí)現(xiàn)函數(shù)逼近、數(shù)據(jù)聚類、模式分類、優(yōu)化計(jì)算等功能。 因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用于人工智能、自動(dòng)控制、機(jī)器人、統(tǒng)計(jì)學(xué)等領(lǐng)域的信息處理中。

通過這兩張圖的對(duì)比，我們可以看到，機(jī)器學(xué)習(xí)中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很好地借鑒了人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，是一種非常有意思的仿真。

而深度學(xué)習(xí)是一種特殊的機(jī)器學(xué)習(xí)，是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新領(lǐng)域，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。

深度學(xué)習(xí)能直接對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)，來替代手工獲取特征。深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)最主要的區(qū)別在于：隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增加其性能也不斷增長。引發(fā)深度學(xué)習(xí)熱潮的一個(gè)標(biāo)志性事件是：2016年3月，AlphaGo（谷歌旗下DeepMind研發(fā)）擊敗了李世石九段。

相應(yīng)的，深度學(xué)習(xí)有一個(gè)非常重要的技術(shù)，叫做卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）是一種典型的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它避免了對(duì)圖像的復(fù)雜前期預(yù)處理，可以直接輸入原始圖像，因而得到了更為廣泛的應(yīng)用。

我們用一張圖來梳理一下人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的關(guān)系：

VR/AR與AI的跨界關(guān)聯(lián)

1. VR對(duì)AI的需求

（1）制約VR/AR發(fā)展的一個(gè)很重要因素，是3D內(nèi)容的產(chǎn)能

3D內(nèi)容（包括3D模型、3D動(dòng)畫，和3D交互等）是VR/AR核心之一。然而，目前各個(gè)領(lǐng)域的3D內(nèi)容尚需要大量人工進(jìn)行制作，而且對(duì)制作人員的門檻要求相對(duì)較高，因而產(chǎn)能非常低，這是制約相關(guān)行業(yè)發(fā)展的一大瓶頸。而AI則有望一定程度上實(shí)現(xiàn)3D內(nèi)容制作的自動(dòng)化，替代部分重復(fù)勞動(dòng)，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(biāo)都包含了更加自然的交互，這正是AI要解決的目標(biāo)之一。

（3）VR/AR需要更強(qiáng)的智能

AlphaGo和AlphaZero證明了AI在一定領(lǐng)域內(nèi)的智能，而這些領(lǐng)域與VR和AR存在重合，有望彌補(bǔ)VR和AR的智能性。

2. AI對(duì)VR的需求

（1）AI需要可視化的賦能效應(yīng)呈現(xiàn)

AI的賦能效應(yīng)，對(duì)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(xiàn)和輔助理解AI運(yùn)用之后的效果。

（2）AI需要落地的應(yīng)用場景

AI經(jīng)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(yīng)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(yè)實(shí)際用戶的距離，助力AI的落地。

3.與VR密切相關(guān)的人工智能

圖像識(shí)別-分類

圖像識(shí)別-檢測

圖像語義分割/實(shí)例分割

圖像/圖形檢索

圖像/圖形生成

強(qiáng)化學(xué)習(xí)、模仿學(xué)習(xí)