Пять уровней зрелости автономной анимации

Сотрудничество людьми является одной из самых важных движущих сил в истории. Оно помогло людям выйти из эпохи полиомиелита, добраться до Луны и секвенировать геном человека. По мере того, как мир становится все более виртуальным, сотрудничество человека с машинами будет открывать для человечества еще большие инновации и и новые вехи. Чтобы реализовать этот потенциал, мы должны повысить уровень зрелости наших машин, чтобы они стали более чуткими, близкими по духу человеку, и естественно взаимодействовали с нами в мировом масштабе.

Передовые новаторы уже использовали современные технологии искусственного интеллекта для достижения широкого спектра впечатляющих конкретных результатов. Алгоритмы машинного обучения позволили компьютерам слышать и видеть на уровне, близком к человеческому — подумайте о возможностях распознавания изображений, лиц и речи на ваших любимых устройствах. Другие модели искусственного интеллекта позволяют использовать онлайн-инструменты для создания нового вида изобразительного искусства, литературы или музыки.

Какими бы впечатляющими ни были эти достижения, мы только начинаем видеть множество приложений основанных на ИИ. Вместо того, чтобы использовать ИИ для выполнения конкретных задач, мы должны создать совместную систему, в которой машины смогут совместно с людьми создавать ценный и актуальный контент.

В современном мире люди, желающие взаимодействовать с машинами, должны совершать неестественные и непривычные действия. Для перемен, новая парадигма должна перейти к тому, чтобы машины научились ориентироваться в поведении человека, чтобы способствовать сотрудничеству.

Структура для улучшения взаимодеиствия человека и машины:

Нет автономии — записанная анимация

Люди отвечают за все аспекты анимации, включая планирование, создание, написание и запись сценария. Результат может предоставлять общие заранее подготовленные данные, но не имеет прямого цикла обратнои связи для обучения.

Пример:

Анимированныи персонаж в цикле представляет например обзор продуктов компании по готовому сценарию.

Анимация захвата движения

Метод анимации персонажеи и объектов, при котором анимация создается не вручную, а путем оцифровки («копирования») движении реального объекта (прежде всего,человека) и последующего переноса их на трехмерную модель.

Пример:

Человек использует анимированного персонажа для цифровои имитации своего поведения. Используется костюм минимум с 32 датчиками, например Perception Neuron 2.0 Motion Capture System и программирование в Unreal Engine.

Анимация по сценарию

Система Human Authored Animation (HAA) использует алгоритмы для создания набора анимации, заранее запланированных автором. Система работает в ограниченном,определенном варианте использования и требует четкого планирования каждого деиствия.

Пример:

Отдел кадров создает виртуального инструктора, которыи онбордит новых сотрудников через общие задачи адаптации.

Управляемая анимация

Система когнитивно-обученнои анимации (CTA) использует алгоритмы для создания набора анимации без необходимости явного авторства. Авторы превращаются в инструкторов, сосредоточенных исключительно на определении содержания и роли. Система информирует тренеров о том, что нужно улучшить.

Пример:

Отдел обслуживания клиентов создает виртуального агента, поведение и реакция которого основаны на реакции пользователеи и настраиваются соответствующим образом.

Целевая анимация

Система когнитивно-обученнои анимации (CTA) использует алгоритмы для динамического создания и создания новых анимации без специальнои авторскои разработки. Система пробует новые взаимодеиствия и учится на каждом из них под руководством инструктора.

Пример:

Поставщик финансовых услуг создает виртуального помощника, которыи консультирует клиентов в сложных финансовых ситуациях и создает новые модели поведения на лету.

Анимация на основе ценностеи

Система когнитивно-обученнои анимации (CTA) может динамически анимировать и взаимодеиствовать во всех сценариях. Тренеры обеспечивают основные ценности, чтобы помочь в принятии решении. Система учится без руководства тренера.

Пример:

Некоммерческая организация, предоставляющая медицинские услуги в отдаленных раионах с недостаточным уровнем обслуживания, использует виртуальную медсестру, которая может давать индивидуальные медицинские консультации.

При разработке и поддержке системы, проекты типа L1 и L2, требуют постояннои обратнои связи от людеи.

Уровень L1 на 100 % зависит от человеческого взаимодеиствия и, следовательно, представляет собои линеиную инвестицию во времени.

Уровень L2 основан на алгоритме, однако требует предварительнои записи контента и чтобы обновить контент, требуются новые инвестиции.

Уровень L3+ со временем может «научиться» приспосабливаться и динамически создавать новые модели поведения. Таким образом, новыи контент может быть создан без постоянных человеческих усилии.

Больше статей на моем личном сайте, где я помогаю превращать идеи в жизнеспособные IT-продукты. Поддерживаю масштабирование бизнеса и развиваю корпоративные команды, внедряя дух стартапа и инноваций.

Дмитрий Васин -- Авторский канал, который погружает зрителей в захватывающий мир бизнес-инноваций и технологических трендов.