119個彩蛋！《頭號玩家》里的AI技術大揭秘

3月30日上映的《頭號玩家》無疑是近期的影圈爆款。這部大導演斯皮爾伯格的作品中加入了大量的經典元素，號稱「每一幀中都有彩蛋」，有影迷甚至已經總結出了其中有119個彩蛋！

這麼精彩的電影，小芯自然是不能錯過的，然而……憑小芯這樣的渣視力，必然是沒有找到幾個。

不過，彩蛋找得少並不會影響小芯沸騰的熱血。因為，電影中提到的許多AI科技，不少已經進入到了我們的生活中了！

虛擬頭部：靠臉撩妹so easy

在《頭號玩家》里，所有的人都沉浸在一個叫「綠洲」的虛擬遊戲空間中——與現實世界完全不同但又絕對真實。只要帶上頭部和身上的專業VR設備，任何人都可以在「綠洲」中徜徉，突破自身界限，甚至無所不能。

電影中的男主，就是在這個虛擬現實中認識了他心儀的女孩。

其實，不必羨慕電影中的男主，「如何幫助我們靠臉撩妹」這個問題，目前在現實中已經有了答案。

構建三維虛擬頭部，可以通過訓練神經網路實現。在論文《Avatar Digitization From a Single Image ForReal-Time Rendering》中，研究人員就闡述了如何用一張照片合成實時渲染的虛擬三維頭像。

在神經網路訓練過程中，首先需要輸入大量的圖片素材，包括眼睛、牙齒、舌頭、牙齦等等頭部不同的組成部分，也包括不同的面部整體，尤其是同一對象的不同表情、姿態。而在訓練中合成的模型，也會被固定為不同的姿勢、表情，被再次投入到數據集中，用於轉化為不同的擬合特徵，從而讓AI在建模中可以直接根據識別特徵匹配已有模型，進一步簡化機器的解碼程序。

由此，計算機便能夠學會運用單張圖片給二維圖像建立3D模形，並學會人類在不同表情、不同動作下的面部運動模式，使得虛擬頭像可以實時模擬用戶表情。

這一演算法不僅可以應用在人體建模上。遊戲當中的高樓大廈、灌木叢林、溪流海浪，同樣可以通過神經網路訓練實現。遊戲工程師甚至可以通過輸入特徵讓AI進入資料庫自行匹配建模，甚至可以創造一個如「綠洲」一樣的世界。

而且，這樣的訓練模式還具有一個好處，那便是用戶為了獲得虛擬頭部而上傳照片時，無論用戶拍攝的光線、角度、表情如何，AI都能排除這些干擾因素，得到基本一致的建模結果。

至於讓建好的模型根據用戶的表情實時而精確地變化，靠的則是早已應用在iPhoneX中的點陣投影器。通過點陣投影器投射出的數萬個光點，機器可以標記並實時捕捉人臉的結構，並將其對於運動追蹤的計算反映給模型。

模擬觸覺：抓不到女神的小手，怎麼談戀愛

談戀愛除了看臉，當然還得有情侶之間的互動。要解決這個問題自然少不了對觸覺的模擬。

目前現有的體感設備，主要是通過震動、阻力、壓力以及肌肉電脈衝來模擬觸覺，還無法模擬物體的質感。目前，多數的用戶穿戴設備只能體驗到衝擊、抓握、冷暖等感覺。

例如HaptX公司推出的Gloves觸覺手套，在虛擬世界中觸摸時，通過手套內部的感應單元及控制器中的動作追蹤，可以根據模型特徵演算出手部不同部位所承受的壓力。依據計算結果，手套便可以改變手套內空氣壓力，讓玩家體驗相應的觸覺。

要表現更多的觸覺，則可以通過震動。體感衣Skinterface能夠通過其表面大量的矩陣式磁聲震動貼片，讓用戶感受到多元化的震動模式，甚至可以模擬清風拂來、十指撫過。可謂虛擬戀愛的不二之選。

而比震動更為先進的，則是基於肌肉電脈衝的觸覺模擬技術。Teslasuit就是其中的佼佼者。作為世界上首款虛擬現實全身觸控體驗套件，它通過生物電的形式，經由神經系統將肌肉電脈衝傳達到大腦。其刺激模式比震動更為多樣化，甚至可以初步模擬質感。

要知道電脈衝信號可以說是我們身體接受外界刺激的「母語」。如果將來，人們能夠進一步探索腦部神經電流，並將電脈衝信號進一步精細化，將有希望達成高度擬真。屆時，即使不把我們的大腦神經與全息頭盔相連，也能真實地體會到進入虛擬遊戲世界的快感了。

讀芯君開扒

除了這些，關於AI的彩蛋還有很多

《頭號玩家》的原著《玩家一號》中，「綠洲」系統維護著存儲了全世界公民信息的龐大資料庫GSS，運營著價值最穩定的虛擬貨幣綠，坐擁著上千個高擬真度建模的三維世界……同時，它還有擁有著內嵌神經演算法的雲引擎、精準的語音識別和語音屏蔽功能。

不過，雖然《頭號玩家》中的許多黑科技已經有跡可循，但其中最關鍵的部分——「綠洲」，似乎還與我們隔著整個世紀。而如今還較為昂貴的VR設備，也讓大多數人望而卻步。

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我們一起探討AI落地的最後一公里

作者：羊習習

參考文獻鏈接：

https://www.leiphone.com/news/201803/nKGqwB2tlizix9hb.html?viewType=weixin

http://www.jiemian.com/article/891411.html

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