至少目前是已經能做到的。
有了AI藝術家畫出的超逼真街景，小夥伴們不睡覺也能過一把盜夢癮啦！
上：盜夢空間電影截圖 下：AI描繪的街景
AI藝術家在“學習”了3000幅德國街道圖後，合成了上面的街景，粗略一看還挺像是行車記錄儀視角拍攝的吧？斯坦福大學的一個研究團隊收集了各類的街道圖片，然後把照片上的各個要素打上標籤，告訴AI哪些是房子，哪些是車子，哪些是行人等等。最後，只要給AI輸入一張佈局圖，噔噔——一張逼真街景立刻給你合成好了！
原理是什麼？
這項技術用到的原理是“深度學習”——給AI“裝上”模仿人類大腦神經元的“神經網路”，從而讓它們可以分類和識別，甚至自主學習。2012年很熱門的Google貓臉識別技術和不久前火了一把的阿法狗用的都是這個原理。
貓臉識別技術的原理。（額，看不懂是正常的；看懂了那你很棒棒喲。）
運用這個原理，AI能在打好標籤的草圖上自動補全細節，合成咋一看就像是谷歌街景圖的成品——“人造場景的逼真度一直是個難題。這個系統合成的場景是我看過的最大和最為細緻的。”康奈爾大學的副教授諾亞表示“驚呆了”。
那要是把這逼真的街景放在遊戲裡呢？
電影《畫素大戰》已經開過腦洞——外星人用遊戲入侵地球，3D版吃豆人肆虐大街小巷，主角們玩得嗨起！而研究團隊的負責人陳啟峰自己就先偷偷把《俠盜獵車手》裡面的遊戲背景換成這套演算法，立馬體驗了一把“現實馬路版”俠盜飛車！想想，要是把這技術運用在CS，模擬人生，孤島求生等強調背景質感的遊戲裡，再結合起VR技術，嘖嘖嘖，彷彿聽到了遊戲宅們的尖叫聲。
右圖為原版的遊戲世界。
有小夥伴可能各種不服：有人畫得比這還真實！有啥了不起的。沒錯，極端寫實主義也不是稀罕物。
一幅寫實畫要用多長時間來完成？
就算是最簡陋的遊戲世界也需要設計者一筆一畫去改去塗呀。而現在有了這項技術，將來遊戲開發者可以“動口不動手”，說一句：“電腦，給我畫個城市唄。”就可以輕輕鬆鬆完成遊戲場景的設計——從搬磚工直接變身總導演，乙方變成甲方，翻身農奴把歌唱啊！
除了可以建造世界，AI搭著“深度學習”的東風，在各領域混得風生水起。
先說說同樣是畫畫的，羅格斯大學和Facebook合作，設計出的AI不是寫實派也不是抽象派，它直接自創了一種新的流派。
AI的畫作。
而阿法狗也沒有停止自己讓人類大唱“征服”的腳步，下一步它將給星際爭霸的玩家下戰書。
當然，研發者也說了這項技術目前還處於初級階段。你仔細看的話，會發現街景模糊甚至帶點夢幻，這是由於資料的集合還不夠多。而且，雖說AI作畫比人類快，但前期卻要大量的準備——找資料、打標籤等都要很多的人力投入。
不過啊，也有小夥伴說夢幻更好——完美規避了恐怖谷效應！甚至有大兄弟說，玩遊戲就是想要逃避現實啊！再說了，並不是所有遊戲都越逼真越好——黑鏡第三季就講了這麼一個故事——劇透預警！——男主試玩恐怖遊戲，最後由於效果太逼真，直接嚇死了。還有，上次有個粑粑直播玩《逃生2》被突然進門的女兒嚇了一跳，如果當時是置身於超逼真環境裡，可能就不是尖叫一聲那麼簡單了吧……
恐怖谷效應：當機器人逼真到一定程度時，人類好感度反而會直線下降。
其實很多研究者不僅僅停留在讓AI為人類服務的表層，而是專注於先讓AI自己學習，即所謂的“無監督學習”，再進行服務——就像崗前培訓？比如讓AI們玩超級瑪麗，在闖關中自行修復bug；還有項新研究讓AI透過看影片來學習詞彙和對應的影象——相當於自己給自己貼標籤，咦，感覺可以和上面研究AI畫“照片”的團隊合作啊。
也許用不了多久，AI將成為虛擬世界的上帝，那是否有一天它會成為現實世界的上帝呢？想想當AI在努力學習甚至思考的時候，我們卻沉浸在它創造的虛擬世界裡玩遊戲，霍金的擔憂似乎不無道理了。
至少目前是已經能做到的。
有了AI藝術家畫出的超逼真街景，小夥伴們不睡覺也能過一把盜夢癮啦！
上：盜夢空間電影截圖 下：AI描繪的街景
AI藝術家在“學習”了3000幅德國街道圖後，合成了上面的街景，粗略一看還挺像是行車記錄儀視角拍攝的吧？斯坦福大學的一個研究團隊收集了各類的街道圖片，然後把照片上的各個要素打上標籤，告訴AI哪些是房子，哪些是車子，哪些是行人等等。最後，只要給AI輸入一張佈局圖，噔噔——一張逼真街景立刻給你合成好了！
原理是什麼？
這項技術用到的原理是“深度學習”——給AI“裝上”模仿人類大腦神經元的“神經網路”，從而讓它們可以分類和識別，甚至自主學習。2012年很熱門的Google貓臉識別技術和不久前火了一把的阿法狗用的都是這個原理。
貓臉識別技術的原理。（額，看不懂是正常的；看懂了那你很棒棒喲。）
運用這個原理，AI能在打好標籤的草圖上自動補全細節，合成咋一看就像是谷歌街景圖的成品——“人造場景的逼真度一直是個難題。這個系統合成的場景是我看過的最大和最為細緻的。”康奈爾大學的副教授諾亞表示“驚呆了”。
那要是把這逼真的街景放在遊戲裡呢？
電影《畫素大戰》已經開過腦洞——外星人用遊戲入侵地球，3D版吃豆人肆虐大街小巷，主角們玩得嗨起！而研究團隊的負責人陳啟峰自己就先偷偷把《俠盜獵車手》裡面的遊戲背景換成這套演算法，立馬體驗了一把“現實馬路版”俠盜飛車！想想，要是把這技術運用在CS，模擬人生，孤島求生等強調背景質感的遊戲裡，再結合起VR技術，嘖嘖嘖，彷彿聽到了遊戲宅們的尖叫聲。
右圖為原版的遊戲世界。
有小夥伴可能各種不服：有人畫得比這還真實！有啥了不起的。沒錯，極端寫實主義也不是稀罕物。
一幅寫實畫要用多長時間來完成？
就算是最簡陋的遊戲世界也需要設計者一筆一畫去改去塗呀。而現在有了這項技術，將來遊戲開發者可以“動口不動手”，說一句：“電腦，給我畫個城市唄。”就可以輕輕鬆鬆完成遊戲場景的設計——從搬磚工直接變身總導演，乙方變成甲方，翻身農奴把歌唱啊！
除了可以建造世界，AI搭著“深度學習”的東風，在各領域混得風生水起。
先說說同樣是畫畫的，羅格斯大學和Facebook合作，設計出的AI不是寫實派也不是抽象派，它直接自創了一種新的流派。
AI的畫作。
而阿法狗也沒有停止自己讓人類大唱“征服”的腳步，下一步它將給星際爭霸的玩家下戰書。
當然，研發者也說了這項技術目前還處於初級階段。你仔細看的話，會發現街景模糊甚至帶點夢幻，這是由於資料的集合還不夠多。而且，雖說AI作畫比人類快，但前期卻要大量的準備——找資料、打標籤等都要很多的人力投入。
不過啊，也有小夥伴說夢幻更好——完美規避了恐怖谷效應！甚至有大兄弟說，玩遊戲就是想要逃避現實啊！再說了，並不是所有遊戲都越逼真越好——黑鏡第三季就講了這麼一個故事——劇透預警！——男主試玩恐怖遊戲，最後由於效果太逼真，直接嚇死了。還有，上次有個粑粑直播玩《逃生2》被突然進門的女兒嚇了一跳，如果當時是置身於超逼真環境裡，可能就不是尖叫一聲那麼簡單了吧……
恐怖谷效應：當機器人逼真到一定程度時，人類好感度反而會直線下降。
其實很多研究者不僅僅停留在讓AI為人類服務的表層，而是專注於先讓AI自己學習，即所謂的“無監督學習”，再進行服務——就像崗前培訓？比如讓AI們玩超級瑪麗，在闖關中自行修復bug；還有項新研究讓AI透過看影片來學習詞彙和對應的影象——相當於自己給自己貼標籤，咦，感覺可以和上面研究AI畫“照片”的團隊合作啊。
也許用不了多久，AI將成為虛擬世界的上帝，那是否有一天它會成為現實世界的上帝呢？想想當AI在努力學習甚至思考的時候，我們卻沉浸在它創造的虛擬世界裡玩遊戲，霍金的擔憂似乎不無道理了。