超清虚拟人工智能,人工智能虚拟主播

1、八，什么是人工智能，虚拟技术，语音识别技术

   人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

虚拟现实技术是仿真技术的一个重要方向是仿真技术与计算机图形学人机接口技术多媒体技术传感技术网络技术等多种技术的集合是一门富有挑战性的交叉技术前沿学科和研究领域。虚拟现实技术(R)丰要包括模拟环境、感知、自然技能和传感设各等方面。模拟环境是由计算机生成的、实时动态的三维立体逼真图像。感知是指理想的R应该具有一切人所具有的感知。除计算机图形技术所生成的视觉感知外，还有听觉、触觉、力觉、运动等感知，甚至还包括嗅觉和味觉等，也称为多感知。自然技能是指人的头部转动，眼睛、手势、或其他人体行为动作，由计算机来处理与参与者的动作相适应的数据，并对用户的输入作出实时响应，并分别反馈到用户的五。传感设备是指三维交互设备。

语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。语音识别技术的应用包括语音拨、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。语音识别技术所涉及的领域包括：信处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。

2、vr，ar，人工智能属于什么技术？

   人工智能：人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等

AR增强现实技术，被应用于电子产品，这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动

R虚拟现实技术，是一种将现实世界代入虚拟世界科技，它使用多源信息融合的交互式的三维动态视景和实体行为的系统使用户感受到身临其境的感受。

现AR游戏很多，R与人工智能都设有体验馆。

3、人工智能与VR是何关系 VR是否需要AI支撑

   据传媒投资大佬谈人工智能与R技术的关系：R的最佳模式就是叙事模式，未来可能是会需要AI技术的支持，对此，各位AR、AI爱好者是怎么看，未来也许R、AI不分家。

Rob Ogden目前任职于麦迪逊威尔斯传媒(Madin Wells Media)，担任战略与合作发展执行副总裁。自从他月加入这家之后，便在的战略方向调整和投资方向上扮演了关键性的角色;在这期间，投资了Wevr，Atom Tickets和The oid数家以R媒体内容为主要业务的企业。那么，这位传媒投资界的精英是如何看待R叙事的发展方向和关键要素的呢?前日，他撰写了一篇题为“AI与叙事：看似遥远的友谊”的文章，讲述他对R内容创作和人工智能技术这二者关系的看法。

文章指出，最适合R内容的叙事模式是自然叙事，这是一种不同于传统叙事方式的高自由度多可能性叙事方式，也是最接近真实世界内容的叙事方式。这种叙事方式在传统媒介上是难以实现的，而R恰恰是能够实现、并且是模仿这一叙事模式的最佳载体。

但要实现这一叙事，仅仅靠随机是不够的。自然叙事最基础的材料其实是人的不可预测性，而没有足够人数的支撑，原本有无限可能的R世界将会被限定为几个顶层世界所垄断，这就失去了虚拟现实最大的价值之一：无限可能性。而能够解决这一问题的答案就是人工智能技术。AI和R之间的这一层共生关系常常被人所忽视，但实际上AI是解决R内容问题的一大关键。

文章内容看似天马行空，然而却向我们揭示出一些R媒体行业高层对R内容发展前景的洞见，对R从业者或有启迪。

原文如下：

当我们谈到互动R作品中的叙事时，至少有一件事是确定的：没有人知道全部的答案。

一方面，人们批评那些来自好莱坞的R作品太拘泥于自己的2D银幕经验;另一方面，者又批评游戏开发者只注重重复任务和游戏机制。但事实上，R既不是电影，也不是单纯的游戏，要在R里讲好故事，既需要好莱坞的叙事技术，也需要来自科技界的创新。要弄明白这一点，首先要从厘清叙事类型开始

叙事技术类型与相应载体

· 线性叙事。自从人类能够实现交流以来就存在的最传统的叙事类型。故事有开头，有过程，有结尾，一切都是预先注定好的。例子：传统出版小说，戏剧，电影等等。

· 分支叙事。半互动性质的叙事方式，在其中观众可以影响故事结局的方向。有若干条固定的发展路径(或者情节排列方式)。例子：观众选角扮演系列童书，Telltale(美国游戏制作，擅长剧情类和同名改编类游戏，代表作《行尸走肉》《侏罗纪公园》等)出品的游戏。

· 自然叙事。全互动性质的叙事方式，有无限的发展可能。例子：生活。

那么，最适合R的叙事形式是什么?在最理想的的层面，虚拟现实有能力达到这样的程度：一个世界。你可以进入、探索、体验，就如同体验真实世界一样。因此，从直觉上你会想要使用最能够模拟真实体验的叙事形式，那就是自然叙事。但是如何能够达到这一点?这说起来就有些复杂了。

在电影和电视的世界中，线性叙事无疑是最佳的选择。它要讲的是一个完整的故事，这个故事经过精心的磨和雕琢，意在成为这个故事所能成为的那个最佳版本。一本传统小说或者剧本在正式出版、进入消费环节之前往往要经过无数次不厌其烦的修改和编辑，这对故事的质量颇有裨益。在这种语境下，为分支叙事创作额外的内容的成本极其高昂，而创作者付出精力创作的支线情节可能只是被观众当做剧情的碎片。自然叙事在这里更不必提，从机制上就是不可能的。

在游戏世界中，线性叙事往往也是最佳的选择，这是出于和上面同样的原因：成本。创作多重叙事会增加成本;而且，即使在电脑这个载体上进行这样的创作逻辑上会稍简单些，多重叙事的难度依旧很高。自然叙事在游戏世界里开始成为可能，尤其是在MMO(massively multiplayer online games，大型多人在线游戏)这个体裁里最有可能出现。在MMO游戏中，许多角色是由人类玩家扮演，于是他们能够如同人类一样行动，也就是说，他们的行动相对而言是无法预测的。

MMO策略适用于R叙事吗?

那么，R是否能依靠MMO的策略来达成可信的自然叙事呢?

答案是否，原因如下。

· 即使是MMO，也会经常使用剧情动画(也就是一种线性叙事的方式)来讲述关键情节或者复杂内容。但是在R中，你无法在第一人称视角下随意插入剧情动画。第一，这会导致晕眩;第二，更重要的是，这会严重破坏沉浸感和怀疑暂停状态(suspension of disbelief，文艺理论中的一种状态，指读者在这种状态下不会倾向于怀疑和批判作品提供的信息，作品的叙事是可信的)，而这正是R最独特和最有价值的地方。

· 理论上R能够支持无限数量的世界，但事实上不论进入R世界的玩家有多少，最终一定只会有少数几个世界(也就是最受欢迎的那些)达到一定的规模，有足够的玩家数量来形成更接近“真实”的世界。如果没有足够的初始用户群，一个新生的世界很难能够达到足够的人数规模，有足够的角色在其中行动、足够真实。

· MMO要玩家“扮演”他们化身的角色，在通常的MMO游戏里这倒是没什么问题，毕竟大家都是有着相同目标、面临着同样挑战的大英雄。但在虚拟现实世界里，如果要营造真实感，造自然叙事，就要有丰富多样的角色。可哪个玩家会想去虚拟快餐店当个虚拟员天天拖虚拟地板呢?

AI支持下的R自然叙事

那么，造R世界叙事的答案究竟是什么?

是人工智能。AI和R可能是当下在科技圈最流行的几个词，但这二者之间可能存在的一种共生关系却常常被人所忽视。现在，科技界在AI开发上投入了巨量的资源，但AI通常应用的领域是数据分析、聊天机器人、虚拟助手和无人驾驶。人们似乎忘记了，AI一直以来都是游戏的关键组成部分之一，但即使在如今最先进的游戏中，使用的AI也十分粗糙简陋，根本无法造就一个自然世界中的“真实”角色。这很大程度上是因为目前的游戏并不需要那么高级的AI。但R则不同。R所承诺的沉浸体验给自己创造了这样一个挑战，必须要结合硅谷的技术力量、游戏产业的交互经验、和好莱坞的叙事DNA，才有可能真正达成。

那么，如果我们真的能够让AI可信地模仿人类的决策逻辑，好莱坞式的体系化叙事经验是否就过时了呢?我并不这样认为。首先，你需要有经验的创作者来设定最基础的AI人格和行为模式，仅仅只是随机并不能生成真实、可信、有意思的角色。就好像《西部世界》里安东尼·霍普金斯扮演的那个角色一样，那就是一个创造AI角色的高手。即使是在AI为动力的R世界中，我们依然需要能够描绘出故事的基本蓝图。

总结

AI到底能为R带来什么呢?它能为R的无限世界带来生命之息，它能让R真正成为R技术所承诺的那个提供沉浸体验、有着无限可能的“另一个宇宙”，这是R可为之事，也是应为之事。它能让原本荒芜的无限世界中诞生角色，而且是真实可信的角色，任何进入任何一个世界的玩家都能够真正享受这个世界，不论这是一个大型多人在线的世界，还是一个单机的世界。如果科技界、好莱坞和游戏产业能够勠力同心，创造出所需要的工具和应用技术，无限的高信度R世界才有可能成功。

4、虚拟现实+人工智能+5G，有哪些可能？

   自动驾驶应该要不了年，而且法律阻力应该也不太大。现在的汽车雷达硬件还是太贵，性能还需改善，离真正的自动驾驶还有距离。举个溜冰场的例子，溜冰高手相当于自动驾驶，刚学溜冰的人相当于有人驾驶，溜冰场相当于道路。虽然溜冰场里人很多，高手照样穿插自如，首先高手不主动撞人，而且新手想撞高