Facebook人工智能研究室推出神经网 打造虚拟世界将成易事

（YiViAn 2016年4月10日）今年的GPU技术大会上，Facebook人工智能研究中心（Facebook AI Research）展示了一个神经网（neural net），它可以根据文字描述生成独特的图片。工作人员首先输入了“沙滩”一词，接着就出现了一幅带有云朵的沙滩图；然后他们输入了“沙滩-云朵”，生成了一幅万里无云蓝天碧海沙滩图；最后，输入了“日落沙滩-云朵”，于是便出现了一幅笼罩在橘红色日落中的沙滩图。

尽管此次大会异彩纷呈，不乏真实感满分的图片，自动驾驶汽车和超极计算机等亮点，但Facebook的这个展示仍然引来最多的赞叹，这也是名至实归。神经网成了人工智能发展领域的宠儿，简单来说，它是一种尝试模仿人类大脑运作方式的算法。

Facebook所做的就是用几千张（甚至几万万张）不同的图片训练神经网把特定的词语与特定的图片类型联系起来，在经过足够的训练后（需要一部数据容量足够大的超极计算机），获取结果的时间就相对较短。

这个技术的关键在于让系统能够通过文字把不同的图像结合起来，它不仅能够识别一张图片的单个元素，同时还能够灵活地移除和替换这些元素，而这些都能够通过一种自然语言界面实现，即描述一个图像然后立刻成像。

神经网首先接受的是2D图片如绘画的训练，不过，这个技术如果能应用于3D领域将大有作为。打造虚拟现实空间需要大量的3D艺术，如果能够使用神经网根据文字描述制作3D物体，将大大加快VR内容创建的进程，这一目标也许并不是那么遥遥无期。

DeepMind（归Google所有）在短短一年的时间内就从一个2D游戏神经网发展成3D游戏神经网。

无论如何，要打造能够生成3D物体的神经网还有许多障碍需要克服。第一，需要调整算法，使神经网从识别2D内容发展成能够识别3D内容。不过，计算机视觉技术的进步以及3D计算的走红都将推动这一技术研究向前发展。其次，网上应该没有足够的3D内容用来训练3D神经网。要解决这个问题，开发者或许需要找到一个结合2D和3D图像识别的方法。同时，虚拟现实和增强现实技术的普及将会为我们带来更多的3D内容。

以目前人工智能和3D产业的发展速度，我认为十年之内能够生成3D内容的神经网就会问世。一旦有了这项技术，打造一个虚拟世界就会像写场景描述一样简单。

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