Як глибоке навчання запалить метавсесвіт у 2023 році та далі

Ознайомтеся з усіма сесіями на замовлення саміту Intelligent Security Summit тут.


Метавсесвіт стає однією з найгарячіших тем не лише в технологіях, а й у соціальній та економічній сферах. Технічні гіганти та стартапи вже працюють над створенням послуг для цієї нової цифрової реальності.

Метавсесвіт повільно перетворюється на звичайний віртуальний світ, де ви можете працювати, вчитися, робити покупки, розважатися та взаємодіяти з іншими так, як ніколи раніше не було. Нещодавно Gartner назвав метавсесвіт однією з головних стратегічних технологічних тенденцій на 2023 рік і прогнозує, що до 2026 року 25% населення проводитиме там принаймні одну годину на день для роботи, покупок, навчання, соціальних заходів та/або розваг. Це означає, що організації, які ефективно використовують метавсесвіт, зможуть взаємодіяти як з людьми, так і з машинними клієнтами та створювати нові джерела доходу та ринки.

Однак більшість із цих метавсесвітів зможуть продовжувати розвиватися лише за допомогою глибокого навчання (DL), оскільки штучний інтелект (AI) і наука про дані будуть на передньому краї розвитку цієї технології. Наприклад, алгоритми глибокого навчання роблять комп’ютери кращими в розпізнаванні жестів і відстеженні очей завдяки останнім розробкам комп’ютерного зору, які забезпечують природну взаємодію та краще розуміння емоцій і мови тіла. Оскільки такі технології є суттєвим аспектом захоплюючого інтерфейсу метавсесвіту, технології глибокого навчання тепер спрямовані на подальше покращення реалістичного ШІ-розповіді, творчого партнерства та розуміння машин.

Формування нової реальності за допомогою глибокого навчання

Зараз цифрові реалії, що розробляються різними компаніями, мають власні атрибути та інтегровані функціональні можливості та знаходяться на різних рівнях розвитку. Очікується, що багато з цих платформ мультивсесвіту об’єднаються, і саме на цьому стику ШІ та області науки про дані, такі як глибоке навчання, будуть критично важливі для того, щоб вивести користувачів на новий етап їхньої подорожі в метавсесвіт. Успіх у цих починаннях залежатиме від розуміння життєво важливих елементів алгоритмічних моделей та їхніх показників.

Подія

GamesBeat Summit: Into the Metaverse 3

Приєднуйтеся до спільноти GamesBeat онлайн, 1-2 лютого, щоб вивчити висновки та нові тенденції в метавсесвіті.

Зареєструватися тут

Програмне забезпечення на основі глибокого навчання вже інтегрується у віртуальні світи; деякі приклади включають автономне керування чат-ботами та інші форми обробки природної мови для забезпечення безперебійної взаємодії. Для іншого прикладу, у технології доповненої реальності штучний інтелект із підтримкою глибокого навчання використовується для оцінки пози камери, захоплюючого рендерингу, виявлення об’єктів реального світу та реконструкції 3D-об’єктів, допомагаючи гарантувати різноманітність і зручність використання додатків доповненої реальності.

У жовтні Meta оголосила про запуск свого проекту універсального перекладача мовлення (UST), метою якого є створення систем штучного інтелекту, які забезпечують переклад мови в режимі реального часу всіма мовами — незалежно від мови користувача. Крім того, нещодавні досягнення компанії в неконтрольованому розпізнаванні мовлення (wav2vec-U) і неконтрольованому машинному перекладі (mBART) допоможуть у майбутній роботі з перекладу більшої кількості розмовних мов у метавсесвіті.

Усі такі реалізації вимагають масивних навчальних даних і моделювання, що стало можливим завдяки методологіям глибокого навчання. Крім того, технології Web3 на основі штучного інтелекту зараз використовують для автоматизації смарт-контрактів і децентралізованих реєстрів, а також для створення універсальних технологій блокчейну для здійснення віртуальних транзакцій.

«Глибоке навчання забезпечує набагато вищу точність [and] майже немає хибних спрацьовувань і, якщо його правильно впровадити, усуває шуми (пошкодження) даних», — сказав для VentureBeat Джеррод Пайкер, аналітик конкурентної розвідки Deep Instinct.

Нові способи взаємодії

Пайкер сказав, що такі реалізації можуть допомогти у вдосконаленні метавсесвіту, оскільки модель глибокого навчання навчається на всіх доступних даних, забезпечуючи неймовірні результати щодо розпізнавання зображень і обробки природної мови.

«Meta застосувала це для перекладу коду з однієї мови програмування на іншу. Оскільки метавсесвіт — це широкий і відкритий світ, автоматичний переклад коду може мати величезний вплив на бездоганну інтеграцію між різними платформами в межах метавсесвіту», — сказав він.

Так само Скотт Стівенсон, генеральний директор і співзасновник Deepgram, вважає, що глибокі нейронні мережі є більш потужними та складними, ніж нейронні мережі з меншою кількістю шарів.

«Компанії мають цікаву можливість для своїх клієнтів і спільноти взаємодіяти зі своїм брендом(ами) новими та захоплюючими способами, і штучний інтелект, заснований на глибокому навчанні, відіграє важливу роль у сприянні цьому досвіду», – сказав Стівенсон.

Він пояснив, що тепер компанії можуть мати представників бренду штучного інтелекту — навчених унікальному лінгвістичному стилю компанії та документації продукту — блукати метавсесвітом, проповідуючи будь-який продукт чи послугу, яку компанія прагне просувати.

«Замість того, щоб надавати їм десятки або навіть сотні рядків заздалегідь прописаного діалогу (як те, що ви відчуваєте в більшості відеоігор сьогодні), немає причин, чому платформа метавсесвіту не повинна запускати генеративний текстовий чат-бот у фоновому режимі. стимулювати розмову та взаємодію», – сказав він.

Джерело: Gartner

Подолання труднощів шляхом усиновлення

Незважаючи на свої перспективи та потенціал, метавсесвіт продовжує стикатися з ризиками, пов’язаними з користувачами, такими як безпека даних. Моделі штучного інтелекту на основі глибокого навчання можуть допомогти в подоланні цих проблем за умови інтеграції із застарілими інструментами.

«Захист конфіденційних даних, які створюються, надсилаються та обмінюються в метавсесвіті, потребує більш досконалих методів, ніж минулі спроби захисту даних. Глибоке навчання може дати чудові результати на цьому фронті завдяки своїй неймовірній здатності точно ідентифікувати вміст», — сказав Пайкер. «Наприклад, постійна перевірка певних конфіденційних даних, щоб переконатися, що вони не витікають за межі призначеного каналу, є надзвичайно важливою, а глибоке навчання не має собі рівних у правильній та ефективній ідентифікації цифрового вмісту всіх видів із значно вищою частотою помилкових спрацьовувань порівняно з .інші моделі машинного навчання».

Скотт Лайкенс, керівник інновацій і технологій довіри в PwC, сказав, що багато брендів почали бачити реальну бізнес-цінність метавсесвіту, оскільки глибоке навчання та ШІ поєднуються з віртуальною реальністю, щоб забезпечити набагато глибший досвід для метавсесвіту в майбутньому.

«Генерація активів у метавсесвіті тепер виграє від штучного інтелекту, оскільки зараз бракує контенту та цифрових активів для заповнення метавсесвіту. Крім того, завдяки прогресу в зборі даних за допомогою Інтернету речей ми можемо підживлювати потребуючі даних моделі глибокого навчання для створення реалістичних, але синтетичних світів, які використовуються для розвитку бізнес-стратегії та багато іншого в темпі, з яким ми не можемо зрівнятися зараз робочої сили”, – сказав Лайкенс.

«Технології глибокого навчання будуть дуже важливими з точки зору автоматизації», — каже Патрік Вілкенс, віце-президент із операцій у TheSoul Publishing, чий всесвіт відомих каналів включає 5-Minute Crafts, Bright Side і 123 GO!.

«Прогрес, який раніше потребував годин і годин людських зусиль, тепер досягається з неймовірною ефективністю. Оскільки технологічні компанії та творці контенту використовують найкращі технології, впроваджуючи глибоке навчання у свої процеси, робоча сила, яка раніше використовувалася для того, щоб щось працювало, тепер може бути використана для інших речей. Це особливо важливо для творчих областей», — сказав Вілкенс VentureBeat.

Далі Вілкенс пояснив, що його компанія TheSoul наразі використовує алгоритми на основі глибокого навчання для кількох випадків використання метавсесвіту.

«Зараз ми використовуємо штучний інтелект на основі глибокого навчання в нашому контенті, щоб вичитувати, перекладати, [perform] забезпечення якості (QA) і створення графіки. Ми також перебуваємо на стадії розробки низки ініціатив, включаючи 5-хвилинний ринок ремесел у метавсесвіті», — сказав він. «Це може спрацювати, якщо ваш аватар увійде в будівлю TheSoul у стилі торгового центру, перегляне відео про рукоділля та піде до помічника ШІ, який допоможе вам придбати матеріали, необхідні для завершення проекту».

Чого чекати від метавсесвіту в 2023 році

Едріан Макдермотт, технічний директор Zendesk, вважає, що в 2023 році ми можемо очікувати, що технології глибокого навчання та штучного інтелекту посилять потужність і розширять самообслуговування клієнтів у метавсесвіті.

«Підприємства розширять використання штучного інтелекту та автоматизації для маршрутизації та ескалації термінових проблем користувачів у режимі реального часу, забезпечуючи бездоганну роботу», — сказав МакДермотт VentureBeat. «Великі мовні моделі (LLM) відіграватимуть роль у тому, щоб допомогти брендам зрозуміти потреби клієнтів у цих нових просторах, а також створювати потенційні відповіді на запити на обслуговування. Самообслуговування на основі моделей штучного інтелекту, заснованих на глибокому навчанні, може звільнити людей-агентів, допомагаючи клієнтам легше розбирати прості запитання, звільняючи агентів для вивчення більш складних випадків».

Макдермотт сказав, що ми почнемо бачити, що індустрії, окрім роздрібної торгівлі та ігор, почнуть створювати або пілотувати метавсесвіт, щоб залишатися конкурентоспроможними. Бренди використовуватимуть метавсесвіт не лише для взаємодії з клієнтами, але й для формування лояльності за допомогою цифрових предметів колекціонування, і автоматизація зіграє важливу роль у цій подорожі.

«Не дивуйтеся, побачивши не лише розширення цифрової вітрини та концертів, а й збільшення використання підприємством для проведення зустрічей, навчання та підвищення кваліфікації співробітників щодо важливих професійних навичок», — сказав він.

Так само Вілкенс прогнозує, що в 2023 році ми можемо очікувати, що бренди почнуть створювати спільноти навколо віртуальних впливових людей.

«Бренди зосереджуватимуться на розробці більш «значущого» контенту, щоб залучити спільноти своїх віртуальних впливових людей у ​​спробі бути більш людяними та автентично спілкуватися з аудиторією», — сказав він. «Крім того, ми очікуємо збільшення кількості аватарів. Вони будуть всюди — особливо в метавсесвіті — і різко розвиватимуться на таких платформах, як Snapchat, завдяки новим функціям, таким як мода аватарів і цифрові предмети, які з’являться у 2023 році».

Місія VentureBeat має стати цифровою міською площею для тих, хто приймає технічні рішення, щоб отримати знання про трансформаційні корпоративні технології та транзакції. Відкрийте для себе наші брифінги.

Leave a Comment