Искусственный интеллект и расширенная реальность: новый виток взаимодействия

Автор: Денис Аветисян

В статье рассматривается, как генеративные модели искусственного интеллекта могут решить ключевые проблемы в области расширенной реальности, открывая возможности для более естественного и масштабируемого взаимодействия.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Интеграция генеративного искусственного интеллекта в смешанную и дополненную реальность открывает возможности для масштабируемого создания контента, интуитивного взаимодействия и персонализированного обучения, однако сопряжена с проблемами, такими как галлюцинации, задержки, нехватка ресурсов и вопросы конфиденциальности и достоверности.

Исследование посвящено применению генеративного ИИ для создания контента, персонализации и улучшения взаимодействия в XR, а также анализу связанных с этим проблем производительности, конфиденциальности и надежности.

Несмотря на огромный потенциал иммерсивных технологий расширенной реальности (XR), широкое их внедрение сдерживается сложностью создания контента и неинтуитивными методами взаимодействия. В работе, озаглавленной ‘When Generative AI Meets Extended Reality: Enabling Scalable and Natural Interactions’, исследуется возможность преодоления этих ограничений за счет интеграции генеративного искусственного интеллекта (GenAI). Показано, что GenAI, используя возможности моделей, связывающих зрение и язык, автоматизирует генерацию 3D-контента и обеспечивает более естественное взаимодействие с виртуальной средой. Какие технические вызовы необходимо решить для обеспечения надежности, приватности и широкого распространения XR-систем, основанных на GenAI?

Погружение в виртуальность: когда контент становится узким местом

Погружающие возможности расширенной реальности (XR) напрямую зависят от наличия высококачественного и детализированного трехмерного контента. Однако, создание подобных виртуальных миров — процесс трудоемкий и дорогостоящий. Требуется значительное время и ресурсы для моделирования, текстурирования и оптимизации каждого объекта, что существенно замедляет разработку XR-приложений. Сложность заключается не только в объеме работы, но и в необходимости поддержания высокого уровня реализма и интерактивности, чтобы обеспечить действительно захватывающий пользовательский опыт. Таким образом, доступность убедительного контента становится ключевым фактором, ограничивающим широкое распространение технологий XR, несмотря на весь их потенциал.

Существующие методы разработки контента испытывают значительные трудности в удовлетворении растущего спроса на динамичные и персонализированные среды расширенной реальности (XR). Традиционные производственные цепочки, основанные на ручном моделировании и текстурировании, оказываются слишком медленными и дорогостоящими для создания сложных виртуальных миров, способных адаптироваться к индивидуальным потребностям пользователей. Это приводит к ограничению возможностей XR, несмотря на впечатляющий прогресс в области аппаратного обеспечения. Невозможность быстро и эффективно генерировать убедительные и интерактивные виртуальные пространства становится ключевым препятствием на пути к широкому распространению технологий XR, задерживая их внедрение в различные сферы применения, от развлечений и образования до профессиональной подготовки и проектирования.

Основным препятствием для широкого распространения технологий расширенной реальности (XR) является не недостаток вычислительной мощности оборудования, а сложность и трудоемкость создания убедительных и интерактивных виртуальных миров. Несмотря на впечатляющие возможности аппаратного обеспечения, потребность в детализированном, динамичном и персонализированном контенте значительно опережает возможности существующих производственных цепочек. Создание виртуальных сред, способных достоверно имитировать реальность и реагировать на действия пользователя, требует значительных затрат времени и ресурсов, что становится узким местом в развитии всей индустрии. Поэтому, ключевым фактором для раскрытия полного потенциала XR является разработка эффективных методов быстрой генерации высококачественного и интерактивного контента.

Ограничения в создании контента для расширенной реальности (XR) открывают значительные перспективы для применения генеративного искусственного интеллекта. Вместо трудоемких и дорогостоящих традиционных методов, ИИ способен автоматизировать генерацию детализированных и интерактивных виртуальных миров. Это позволяет преодолеть ключевое препятствие на пути к широкому распространению XR-технологий, поскольку искусственный интеллект может создавать разнообразные и персонализированные среды значительно быстрее и эффективнее. Вместо ручного моделирования каждого объекта, алгоритмы ИИ способны генерировать целые сцены, адаптированные к конкретным потребностям пользователя, что кардинально снижает затраты и время разработки, а также открывает возможности для создания динамичного и непредсказуемого контента.

Виртуальная реальность используется в образовательных целях: преподаватель демонстрирует молекулярную биологию, включая структуру воды и ДНК, а ученик взаимодействует с интерактивной моделью Солнечной системы, наблюдая за движением планет.

Генеративный ИИ: новая парадигма создания XR-контента

Использование генеративного искусственного интеллекта (ИИ), основанного на машинном обучении, позволяет автоматизировать процесс создания контента для расширенной реальности (XR). Традиционно требующий значительных временных и финансовых затрат, процесс моделирования, текстурирования и оптимизации 3D-активов и виртуальных окружений значительно ускоряется благодаря ИИ. Автоматизация позволяет снизить потребность в ручном труде художников и дизайнеров, уменьшая общую стоимость производства XR-контента и ускоряя вывод новых продуктов и приложений на рынок. Эффективность автоматизации особенно заметна при создании больших объемов контента или при необходимости частых итераций и изменений в проектах XR.

Методы диффузионных моделей и моделей «зрение-язык» позволяют создавать сложные 3D-активы и окружения на основе текстовых или визуальных запросов. Диффузионные модели, изначально разработанные для генерации изображений, адаптированы для создания 3D-геометрии путем итеративного добавления шума к данным и последующего обучения модели для его удаления, что позволяет генерировать детализированные объекты. Модели «зрение-язык» связывают текстовые описания с визуальными данными, позволяя пользователям управлять процессом генерации 3D-контента посредством естественного языка. Комбинирование этих методов обеспечивает автоматизированное создание виртуальных сред и объектов, значительно сокращая время и затраты на разработку XR-контента.

Системы, такие как RealmDreamer и Hunyuan3D 2.0, подтверждают возможность генерации высококачественных виртуальных сцен и 3D-моделей для образовательных целей по запросу. Hunyuan3D 2.0, в частности, демонстрирует скорость генерации отдельных активов менее чем за одну минуту, что значительно сокращает время разработки контента для расширенной и виртуальной реальности. Это достигается за счет использования передовых алгоритмов машинного обучения, позволяющих автоматизировать процесс моделирования и текстурирования, ранее требовавший значительных трудозатрат со стороны специалистов.

Система LLMER обеспечивает взаимодействие с расширенной реальностью (XR) посредством естественного языка, позволяя пользователям динамически изменять XR-опыт с помощью голосовых команд. Достигнутая задержка между речевым запросом и соответствующим действием в системе составляет 10.35 секунд при использовании модели GPT-4o. Это достигается за счет интеграции LLM для обработки естественного языка и преобразования голосовых команд в управляющие сигналы для XR-приложений, что позволяет пользователям взаимодействовать с виртуальной средой интуитивно и без необходимости использования традиционных контроллеров или интерфейсов.

Высокоинтерактивная виртуальная модель огнетушителя, с детализированными компонентами, позволяет пользователям освоить правильные техники тушения пожара в условиях практической тренировки.

Надежность и ограничения: о чем нужно помнить

Обеспечение достоверности контента, генерируемого искусственным интеллектом в XR, является ключевой задачей. Проблема галлюцинаций, когда ИИ генерирует неправдоподобную или не соответствующую действительности информацию, может существенно снизить степень погружения и удобство использования XR-приложений. Недостоверный контент нарушает ощущение присутствия и может привести к дезориентации пользователя, что особенно критично в приложениях, требующих высокой точности и надежности, например, в обучении или профессиональной симуляции. В связи с этим, необходимы механизмы верификации и контроля качества генерируемого контента для поддержания доверия пользователей и обеспечения безопасности взаимодействия.

Качество пользовательского опыта в XR-приложениях, использующих генеративный ИИ, напрямую зависит от минимальной задержки и эффективного использования системных ресурсов. Высокая задержка, особенно в критическом параметре “motion-to-photon latency”, негативно влияет на ощущение присутствия и естественность взаимодействия. Для обеспечения комфортной координации движений рук и виртуальных объектов требуется задержка менее 20 миллисекунд. Конкуренция за ресурсы, такие как процессор, графический процессор и память, может приводить к снижению частоты кадров и увеличению задержки, даже при использовании высококачественного контента. Оптимизация алгоритмов и эффективное управление ресурсами являются ключевыми факторами для поддержания высокого уровня погружения и предотвращения дискомфорта у пользователя.

Обеспечение конфиденциальности данных и информации пользователей является критически важным фактором для формирования доверия к приложениям генеративного ИИ в XR. Необходимо проактивно внедрять механизмы защиты персональных данных, включая соблюдение нормативных требований, таких как GDPR и CCPA. Это предполагает минимизацию собираемых данных, обеспечение прозрачности в отношении их использования, предоставление пользователям контроля над своими данными, а также надежную защиту от несанкционированного доступа и утечек. Недостаточное внимание к вопросам конфиденциальности может привести к потере доверия пользователей, юридическим последствиям и ограничению возможностей внедрения технологий генеративного ИИ в XR.

Для обеспечения надежности и безопасности приложений XR, управляемых искусственным интеллектом, критически важны методы объяснимого ИИ (XAI). Эти методы позволяют понимать процессы принятия решений моделями, что необходимо для выявления и смягчения потенциальных рисков. Например, модель Hunyuan3D 2.0 предъявляет определенные требования к аппаратным ресурсам: для генерации только формы объекта требуется 6 ГБ видеопамяти (VRAM), в то время как для генерации как формы, так и текстуры — уже 16 ГБ VRAM. Недостаточное количество ресурсов может привести к ошибкам генерации или снижению производительности, подчеркивая важность оценки аппаратных требований при разработке XR-приложений с использованием генеративных моделей.

Будущее XR: погружение, обучение и помощь

Виртуальная реальность, обогащенная генеративным искусственным интеллектом, находится на пороге трансформации образовательного процесса. Системы, использующие алгоритмы генерации контента, способны создавать персонализированные учебные сценарии, адаптирующиеся к индивидуальному темпу и стилю обучения каждого ученика. Вместо статичных лекций и учебников, студенты получают возможность взаимодействовать с динамичными, интерактивными симуляциями, где они могут экспериментировать, совершать ошибки и получать немедленную обратную связь. Такой подход позволяет не только улучшить усвоение материала, но и повысить мотивацию и вовлеченность, делая обучение более эффективным и увлекательным. Благодаря генеративному ИИ, виртуальные уроки становятся не просто заменой традиционным форматам, а качественно новым способом приобретения знаний и развития навыков.

Современные смешанные реальности (MR) открывают принципиально новые возможности для обучения и тренировок, позволяя создавать симуляции, приближенные к реальным условиям. В отличие от традиционных методов, MR-тренажеры способны адаптироваться к действиям обучающегося в реальном времени, изменяя сценарий и сложность задачи в зависимости от его прогресса. Это не только повышает эффективность усвоения навыков, но и существенно снижает риски, связанные с отработкой действий в потенциально опасных ситуациях. Например, хирурги могут практиковать сложные операции в виртуальной среде, а техники безопасности — отрабатывать действия при возникновении чрезвычайных происшествий, не подвергая себя и окружающих опасности. Повышенная реалистичность и адаптивность MR-симуляций способствует более глубокому погружению и, как следствие, более быстрому и качественному приобретению необходимых навыков, что делает этот подход особенно ценным в сферах, где точность и скорость реакции критически важны.

Приложения помощи на основе дополненной реальности (AR) демонстрируют значительный потенциал в повышении продуктивности и доступности различных видов деятельности. Для обеспечения эффективной поддержки и сохранения ощущения естественности взаимодействия, критически важным является скорость реакции системы. Исследования показывают, что время отклика AR-приложения должно быть менее 273 миллисекунд, чтобы соответствовать скорости человеческой реакции и избежать ощущения задержки или неестественности. Достижение подобной скорости требует оптимизации алгоритмов обработки данных, использования высокопроизводительного оборудования и эффективной интеграции с датчиками и камерами. Разработка AR-систем с таким низким временем отклика открывает возможности для создания интуитивно понятных и эффективных инструментов помощи в различных сферах, от промышленности и медицины до образования и повседневной жизни.

Генеративный искусственный интеллект (ИИ) открывает новую эру в развитии расширенной реальности (XR), делая иммерсивные технологии доступными для гораздо более широкой аудитории. Автоматизация процесса создания контента, ранее требовавшего значительных временных и финансовых затрат, позволяет значительно снизить порог входа для разработчиков и создателей XR-приложений. ИИ способен генерировать трехмерные модели, текстуры, сценарии взаимодействия и даже целые виртуальные миры, адаптированные под конкретные потребности пользователя. Повышение интерактивности, обеспечиваемое ИИ, позволяет создавать более увлекательные и персонализированные XR-опыты, что особенно важно для образовательных целей, профессиональной подготовки и развлечений. Таким образом, генеративный ИИ не просто расширяет возможности XR, но и способствует его демократизации, позволяя большему числу людей создавать и наслаждаться иммерсивными технологиями.

Обучение с использованием смешанной реальности (MR) позволяет пользователям тренироваться в тушении виртуального пожара в реалистичной среде, получая обратную связь в реальном времени и оценку длительности действий для повышения эффективности.

Исследование связывает генеративный искусственный интеллект и расширенную реальность, стремясь преодолеть ограничения в создании контента и персонализации. Однако, как и всегда, за элегантной теорией скрывается суровая реальность: производительность систем, приватность данных и, конечно же, вопросы доверия. Тим Бернерс-Ли однажды сказал: «Веб никогда не был разработан как хаотичная, неконтролируемая среда». В данном контексте, это напоминает о том, что даже самые передовые технологии, вроде генеративного ИИ в XR, требуют продуманной архитектуры и контроля, чтобы избежать превращения в нечто неуправляемое. Иначе, все эти инновации обернутся лишь очередным техдолгом, который придется расплачивать в три часа ночи, разбираясь с тысячами алертов.

Куда Ведёт Нас Эта Иллюзия?

Рассмотренные подходы к применению генеративного искусственного интеллекта в расширенной реальности, безусловно, впечатляют. Однако, стоит помнить, что каждое «масштабируемое» решение, как правило, просто не подвергалось серьёзным нагрузочным тестам. В погоне за «естественными» взаимодействиями легко упустить из виду, что пользователь, скорее всего, заметит любые, даже самые тонкие, артефакты, когда система начнёт «тормозить» под реальным давлением. Идея автоматического создания контента, конечно, привлекательна, но качество этого контента, вероятно, будет варьироваться от «достаточно хорошо» до «вызывает головную боль».

Наиболее сложной задачей остаётся обеспечение конфиденциальности и достоверности. Все эти алгоритмы требуют данных, а данные — это всегда компромисс. Предсказать, как эти системы будут манипулировать восприятием, сейчас сложно, но можно предположить, что это не всегда будет во благо. Иногда лучше монолит, который делает что-то одно, но делает это надёжно, чем сотня микросервисов, каждый из которых выдаёт слегка отличающуюся от реальности ложь.

В конечном итоге, вся эта область, как и любая другая, столкнётся с необходимостью выбора между «круто» и «работоспособно». Неизбежно, «революционные» технологии превратятся в технический долг, который кому-нибудь придётся выплачивать. А пока, можно лишь наблюдать за тем, как энтузиасты пытаются построить цифровые замки из песка, не замечая прибливающейся волны реальности.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.15308.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-23 10:11