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利记线上娱乐:利用光学设备采集舞蹈过程中的关键人体运动数据

时间:2021/6/16 16:46:31   作者:   来源:   阅读:157   评论:0
内容摘要:清华大学计算机科学系院长聘请的副教授佳佳以绘画为例解释道:“首先,让‘华志兵’通过资料学习人物画的笔触,同时,我们需要用名词和形容词来告诉‘她’绘画的内容和各种视觉效果。”佳佳主要负责“华智冰”的外在形象、声音、表情、嘴型和身体动作的生成。例如,通过真实的人类表情数据,教“华智兵”如何生成人类可以接受的表情;利用指挥台...
清华大学计算机科学系院长聘请的副教授佳佳以绘画为例解释道:“首先,让‘华志兵’通过资料学习人物画的笔触,同时,我们需要用名词和形容词来告诉‘她’绘画的内容和各种视觉效果。”

佳佳主要负责“华智冰”的外在形象、声音、表情、嘴型和身体动作的生成。例如,通过真实的人类表情数据,教“华智兵”如何生成人类可以接受的表情;利用指挥台上的人体运动数据,训练“华志兵”的言语和肢体动作;利用光学设备采集舞蹈过程中的关键人体运动数据,并将编舞师总结的经验转化为可编程数据。结果被告知“华智冰”,从而教“她”跳舞。

除了多才多艺,自动回答问题的智商和情商也是华志兵的才华之一。清华大学计算机科学系系主任黄敏烈副教授将下一代智能对话系统的特征概括为“知识、情感和个性”。他指出,对话不仅必须是有意义的,还需要一个“温度”来实现共情。同时,机器的个性和身份的一致性是建立可信的人机交互的重要基础和前提。

关于“华志兵”未来的学习计划,唐杰说,第一年,他希望“她”能够“广泛阅读世界书籍”,即学习各种语料库;第二年,他希望“她”能够深入学习知识,即挖掘数据中的隐藏模式;第三年,我希望“她”能像人一样创新。

关于长期目标,唐洁指出,她希望“她”具有图灵测试之外的一般机器认知能力。“我们希望‘华志兵’可以依靠大模型。面对不同的学习阶段和应用场景,不是对模型进行再培训,而是对模型进行丰富和提升。”

“人工智能正在从感知智能向认知智能过渡,人工智能算法的关键也成为如何实现人工智能认知的课题。因此,我们想成为一个认知导向的AI主体。设计虚拟学生“花知冰”的初衷是希望“她”最终能够像人一样思考,像人一样继续学习,理解人的想法,主动产生满足用户需求的交互,直观全面地捕捉人的需求。这也是下一代人工智能的尝试。”研发团队的一名成员华志兵说。


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