Будущее виртуальной идентичности в метаобоидне с AI
23 июля 2025 г.Представьте себе, что вы вступаете в виртуальное кафе в Metaverse. Дружественная бариста волнует вас, спрашивает о вашем дне и даже шутит. Вы общаетесь в течение нескольких минут, прежде чем понять: эта бариста не контролируется ни одним человеком. Она, сгенерированный AI, в комплекте с ее собственным взглядом, личностью и остроумным подшучиванием.
Как сходятся искусственный интеллект и иммерсивные технологии, Metaverse становится все более живым цифровым миром. В основе этого преобразования лежит контент, сгенерированный AI (AIGC)-технология, которая создает контент (от изображений к диалогу) с использованием генеративного ИИ. С тех пор, как прорыва Чатгпта AIGC взорвался в популярности. И это не просто ажиотаж: генеративный ИИ может автоматически производить изображения, видео и даже 3D -аватары, массово сокращая время и стоимость создания. Это даже делает создание контента профессионального качества доступным для всех, а не только квалифицированных разработчиков. Неудивительно, что аналитики предсказывают, что рынок AIGC будет взлететь до 110 миллиардов долларов к 2030 году. Одной из самых захватывающих границ для AIGC является виртуальные личности - цифровые персонажи, которых мы живем и сталкиваемся в Metaverse.
В этой статье будет рассмотрено, как генеративный ИИ дает виртуальные персонажи лица, мозг и собственную социальную жизнь - и почему это имеет значение для будущего наших онлайн -миров.
Проектирование цифровых существ: от пикселей до личности
Создание цифрового аватара был кропотливым: 3D -артисты вручную лепили каждую вершину и нарисовали каждую текстуру. Теперь генеративный ИИ может вызвать в воображении реалистичных персонажей с нуля. Инструменты, такие как GANS (генеративные состязательные сети) и диффузионные модели, могут генерировать лица, тела и выражения на основе простых описаний. Например, если вы сообщите современной модели искусственного интеллекта «Женщина в красном платье, с длинными волосами и теплой улыбкой», она может вывести высококачественный 3D-персонаж, соответствующий этой подсказке. Эти модели обучаются на обширных наборах данных изображений, изучая модели человеческих особенностей. Имея всего несколько строк кода или простых английских подсказков, они могут выплюнуть совершенно новые, никогда невидные, похожие на человеческие визуальные эффекты.
Но убедительный аватар - это не только внешность. Личность имеет значение так же сильно. AIGC также позволяет нам создавать внутренний характер нашего виртуального я. Создатели могут определить черты аватара, такие как:
- Стиль речи:Slangy Memes, вежливая проза или старого английского викторианского таланта?
- Темперамент:Спокойный, восторженный или восхитительно саркастический?
- Интересы и предыстория:Хакер днем, драконов-слой ночью?
Вместо каждого аватара, который чувствует себя как клон с печеньем, AIGC позволяет специально созданным личностям.
Воплощение персонажей в жизнь: поведение и взаимодействие
Учебное поведение с обучением подкрепления
Благодаря обучению подкреплению (RL) виртуальные персонажи могут изучать поведение посредством проб и ошибок.
Вот простой фрагмент Python, демонстрирующий это:
import random
class SimpleSocialEnv:
def __init__(self):
self.friendliness = 0
def step(self, action):
reward = 1 if action == "wave" else -1
self.friendliness += reward
done = abs(self.friendliness) >= 5
return self.friendliness, reward, done
env = SimpleSocialEnv()
actions = ["wave", "ignore"]
for _ in range(10):
action = random.choice(actions)
state, reward, done = env.step(action)
print(f"Action: {action}, Friendliness: {state}, Reward: {reward}")
if done:
break
Этот сценарий показывает, как аватар учится дружелюбию. Усовершенствованные симуляции являются еще более сложными, создавая динамические взаимодействия и поведение.
Общение с ИИ естественного языка
С большими языковыми моделями (LLMS), такими как GPT-4, аватары могут иметь незаконные, реалистичные разговоры.
Пример с использованием API Openai:
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-003",
prompt="You are a witty virtual travel guide in a sci-fi city. The user says: 'I'm bored.' How do you respond?",
max_tokens=60
)
print(response.choices[0].text.strip())
Нет двух взаимодействий одинаково, что позволяет глубоко увлекательным разговорам.
Под капотом: Generation Generation с Gans
Генеративные состязательные сети (GANS) генерируют фотореалистические изображения.
Базовый пример GAN:
import torch
import torch.nn as nn
class SimpleGANGenerator(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.model = nn.Sequential(
nn.Linear(64, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, 784),
nn.Sigmoid()
)
def forward(self, z):
return self.model(z).view(-1, 28, 28)
generator = SimpleGANGenerator()
z = torch.randn(1, 64)
fake_image = generator(z).detach().numpy().squeeze()
print(fake_image.shape)
Gans и диффузионные модели способствуют реалистичному созданию виртуальных аватаров.
На пути к социальной металле
AIGC создает экосистему, где аватары ИИ взаимодействуют социально:
- Формировать отношения автономно.
- Организовывать в сообщества.
- Имитировать социальную динамику.
Это приводит к ярким цифровым обществам.
Что дальше: персонализация и социализация
Будущие аватары будут гипер-личность, отражая пользователей в режиме реального времени и постоянно адаптируются:
- Эмоциональное зеркалирование в реальном времени.
- Уникальные стили общения.
- Адаптивные воспоминания и эволюция.
Виртуальные миры с AI станут динамичной социальной средой с автономными, интеллектуальными агентами, взаимодействующими независимо.
Последнее слово
AIGC превращает онлайн-идентичности в интеллектуальные, контекстные существа, улучшая цифровые взаимодействия и социальные опыты в Metaverse. По мере того, как процветают виртуальные идентичности, Metaverse превратится в яркую вселенную, глубоко обогащая нашу цифровую жизнь.
Оригинал