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虛擬現(xiàn)實(shí) 人工智能和人體未來會(huì)如何融合?

人工智能
“人類”與“機(jī)器”之間的鴻溝正在縮小。機(jī)器學(xué)習(xí)使得虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)能夠比以往任何時(shí)候都要“真實(shí)逼真”,人工智能(AI)對(duì)曾局限于人腦的活動(dòng)的復(fù)制正在不斷改進(jìn)。這兩項(xiàng)技術(shù)共同使得科技越來越貼近人體。一切正變得越來越不可思議。

探討像虛擬現(xiàn)實(shí)和人工智能這樣的技術(shù)將會(huì)跟人體發(fā)生怎樣的融合。未來將會(huì)出現(xiàn)模糊虛擬現(xiàn)實(shí)和現(xiàn)實(shí)本身界限的一整套VR裝備?AI能夠完全復(fù)制人腦的活動(dòng)嗎?

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以下是文章主要內(nèi)容:

“人類”與“機(jī)器”之間的鴻溝正在縮小。機(jī)器學(xué)習(xí)使得虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)能夠比以往任何時(shí)候都要“真實(shí)逼真”,人工智能(AI)對(duì)曾局限于人腦的活動(dòng)的復(fù)制正在不斷改進(jìn)。這兩項(xiàng)技術(shù)共同使得科技越來越貼近人體。一切正變得越來越不可思議。

未來,它們只會(huì)變得更加不可思議。

讓我們先提出這個(gè)問題:在VR模式中站在《我的世界》(Minecraft)大教堂頂部邊緣,會(huì)比現(xiàn)實(shí)中站在挪威一座山的邊緣更嚇人嗎?這兩個(gè)我都體驗(yàn)過,我發(fā)現(xiàn)前者更加可怕。

我們的大腦通過進(jìn)化讓我們得以理解我們所居住于的世界,讓我們能夠做出優(yōu)化我們的基因存活的決策。例如,恐高是因?yàn)槲覀冃纬闪诉@種感知理解:不要靠近高處的邊緣位置,因?yàn)槟阋徊恍⌒木涂赡軙?huì)墜亡。

事實(shí)上,我們看到的東西是大腦對(duì)我們的眼睛提供的輸入數(shù)據(jù)的解讀。我們看到的并不是現(xiàn)實(shí),而是我們的大腦對(duì)我們經(jīng)過進(jìn)化后認(rèn)為有用的現(xiàn)實(shí)部分的解讀。通過理解我們?nèi)绾螌?ldquo;觀看活動(dòng)”轉(zhuǎn)化成“我們看到的東西”,虛擬現(xiàn)實(shí)的幻象會(huì)讓人感覺比現(xiàn)實(shí)本身還要真實(shí):比如《我的世界》中的山與挪威的山的對(duì)比。

人類將要花費(fèi)很長(zhǎng)一段時(shí)間來停止將像VR大教堂頂部這樣的東西感知成帶來存亡威脅的風(fēng)險(xiǎn)。未來幾年,我們也將繼續(xù)開發(fā)出能夠誘導(dǎo)大腦進(jìn)行特定解讀的技術(shù)。

與此同時(shí),我們對(duì)大腦的理解將會(huì)日益深入。有關(guān)神經(jīng)可塑性的現(xiàn)代研究發(fā)現(xiàn),我們能夠通過重新訓(xùn)練大腦的部分結(jié)構(gòu)來代替停止工作的部分。隨著我們的理解的加深,以編程方式調(diào)整不同人造刺激物的運(yùn)作來造就比現(xiàn)在的VR靈巧得多的手,也并非天方夜譚。

這種能夠施加在聽覺上的伎倆正出現(xiàn)在新一波的智能耳機(jī)和聲音軟件上。Oculus最近發(fā)布的耳機(jī)專注于給用戶帶來完全浸入的體驗(yàn),而一款原名H__r的應(yīng)用則試驗(yàn)聲音過濾,將背景噪音轉(zhuǎn)變成調(diào)和的聲音。

自稱“人造嗅覺專家”的eNose Company公司開發(fā)了一種可復(fù)制人類鼻子功能的技術(shù)。該項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用包括促進(jìn)肺部健康和替代嗅探犬。

考慮到這些技術(shù)進(jìn)展,不難想象未來可能會(huì)出現(xiàn)完全模糊虛擬現(xiàn)實(shí)和現(xiàn)實(shí)本身界限的一整套VR裝備(包括頭盔,耳機(jī),手套,甚至針對(duì)鼻子和嘴巴的傳感器)。

事實(shí)上,虛擬體驗(yàn)或許能夠帶來現(xiàn)實(shí)無法帶來的感官體驗(yàn),尤其是如果我們找到方法去刺激大腦中強(qiáng)化記憶突觸的化學(xué)物質(zhì)。也許,《超驗(yàn)駭客》(Transcendence)中的那些元素或者VR艙(《少數(shù)派報(bào)告》)并非遙不可及。

AI的作用

由于這些技術(shù)進(jìn)展,科技正被緊密地融入我們的身體。不過,技術(shù)和人體之間的相互作用不會(huì)終結(jié)于VR。當(dāng)你再將人工智能引入進(jìn)來時(shí),這種相互作用甚至?xí)兊酶佑腥ぁR驗(yàn)锳I會(huì)嘗試在機(jī)器內(nèi)復(fù)制大腦的活動(dòng)。

技術(shù)人士數(shù)十年來一直在嘗試?yán)梦覀儗?duì)大腦的理解打造算法,以期解決極其復(fù)雜的非線性問題。得益于核心算法的進(jìn)步和智能整理,以及純運(yùn)算能力的提升,近年出現(xiàn)了更多顯著的突破性進(jìn)展。

我們距離通用AI(再創(chuàng)造整個(gè)大腦的模式)還有很長(zhǎng)一段路,還不清楚我們是否能夠又或者什么時(shí)候能夠達(dá)到那一步。其中一個(gè)制約因素是,我們需要完全理解我們的大腦才能夠打造出將它復(fù)制下來的機(jī)器。

通過研究不同的大腦活動(dòng)——圖像識(shí)別、學(xué)習(xí)語言等等——我們能夠理解那些活動(dòng)是如何運(yùn)作的,以及我們是如何學(xué)習(xí)的。大腦算法需要在看到很多類似的東西才能完成學(xué)習(xí)過程嗎?又或者大腦算法是否有自主學(xué)習(xí)能力?換言之,大腦算法是“有監(jiān)督的”,還是“無監(jiān)督的”?

未來幾年,開發(fā)真正無監(jiān)督的AI對(duì)于從業(yè)者來說仍將是一大挑戰(zhàn),積極擁抱該行業(yè)(如展開了大量的收購)的科技巨頭也不例外。

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 網(wǎng)易科技
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