Simple Science

Hochmoderne Wissenschaft einfach erklärt

# Computerwissenschaften# Computer Vision und Mustererkennung

Die Zukunft von Augmented Reality und KI

Entdecke, wie KI die Augmented-Reality-Erlebnisse für Nutzer verändert.

― 9 min Lesedauer


AR und KI:AR und KI:Zukunftsausblickeder erweiterten Realität.KI verwandelt heute die Erlebnisse in
Inhaltsverzeichnis

Die Welt der Technologie verändert sich rasant, und Augmented Reality (AR) steht an der Spitze dieser Entwicklung. AR kombiniert digitale Inhalte mit der realen Welt, sodass Nutzer virtuelle Objekte sehen und damit interagieren können, als wären sie physisch präsent. Ein grosses Potenzial von AR liegt in der Anwendung zur Erstellung interaktiver Spiele, Simulationen und Lernumgebungen. In diesem Artikel schauen wir uns an, wie fortschrittliche Künstliche Intelligenz (KI) AR-Erlebnisse verbessern kann, speziell im Hinblick auf die Generierung von Szenen und Interaktionen.

Was ist Augmented Reality?

Augmented Reality erlaubt es Nutzern, eine Mischung aus realen und virtuellen Welten zu erleben. Durch Smartphones, Tablets und spezielle Brillen können wir digitale Informationen über unsere Umgebung legen. Zum Beispiel könnte ein Nutzer ein 3D-Modell eines Raumschiffs auf dem Wohnzimmerboden sehen, während er durch ein AR-fähiges Gerät schaut. Diese Technologie kann in verschiedenen Bereichen wie Gaming, Bildung und Training verwendet werden.

Interaktive Szenengenerierung

Eine der grössten Herausforderungen in der Augmented Reality ist die Generierung von hochwertigen Szenen, die den Benutzerabsichten entsprechen. Nutzer wollen Umgebungen schaffen und kuratieren, die sich real und interaktiv anfühlen. Traditionell erforderte der Aufbau von Szenen umfangreiche manuelle Eingaben und Know-how in Designsoftware, was zeitaufwendig und kompliziert sein kann.

Neueste Entwicklungen in der KI haben neue Wege für Einfachheit und Effizienz bei der interaktiven Szenengenerierung eröffnet. Fortgeschrittene Modelle können jetzt aus verschiedenen Datenquellen lernen, um automatisch dynamische und ansprechende Umgebungen zu erstellen. Das Ziel ist es, jedem, unabhängig von den Fähigkeiten, zu ermöglichen, lebendige und realistische Szenen zu generieren, ohne dass fortgeschrittenes technisches Wissen erforderlich ist.

Die Rolle der Künstlichen Intelligenz

Mit der Integration von KI haben sich die Möglichkeiten zur Erstellung immersiver Augmented-Reality-Erlebnisse erweitert. KI kann die Vorlieben der Nutzer, kontextuelle Informationen und historische Daten analysieren, um Szenen zu erzeugen, die personalisiert und relevant sind. Durch die Nutzung von grossen Sprachmodellen und Bildgenerierungssystemen kann KI Nutzern helfen, Umgebungen zu schaffen, die fesselnd und auf ihre Ziele abgestimmt sind.

Wissensspeicher in der KI

KI-Systeme können Informationen basierend auf vergangenen Interaktionen lernen und speichern. Diese Fähigkeit, bekannt als Wissensspeicher, erlaubt es der KI, ihre Antworten im Laufe der Zeit anzupassen und zu verfeinern. Wenn Nutzer mit einer KI interagieren, lernt das System über ihre Vorlieben und Verhaltensweisen, sodass es Inhalte vorschlagen oder erstellen kann, die mit diesen Einsichten übereinstimmen.

Im Kontext von AR kann eine KI mit Wissensspeicher Objekte, Stile und Anordnungen vorschlagen, die zu den früheren Entscheidungen eines Nutzers passen. Wenn ein Nutzer zum Beispiel oft Pflanzen in seinen virtuellen Räumen einfügt, könnte die KI geeignete Pflanzentypen oder -anordnungen empfehlen, wenn eine neue Szene erstellt wird.

Lernen aus der Realität

Um Szenen in AR zu erstellen, die realistisch wirken, muss KI die physische Welt verstehen. Dazu gehört das Wissen, wie Objekte miteinander und mit ihrer Umgebung interagieren. KI kann riesige Datenmengen aus realen Szenarien analysieren und lernen, wie verschiedene Elemente kombiniert werden, um glaubwürdige Muster und Verhaltensweisen zu erzeugen.

Durch den Zugriff auf Informationen aus verschiedenen Quellen, einschliesslich Bildern, Videos und Echtzeitdaten, kann KI den Realismus generierter Szenen verbessern. Die Synthese dieser Informationen ermöglicht es Nutzern, Umgebungen zu schaffen, die die Komplexität und den Reichtum realer Settings widerspiegeln.

Interaktives Spieldesign

Die Spieleindustrie hat einen signifikanten Wandel hin zur Einbeziehung von AR für immersive Erlebnisse erlebt. Spieler sind nicht mehr auf Bildschirme beschränkt; stattdessen können sie mit virtuellen Charakteren und Objekten interagieren, die nahtlos in ihre Umgebung integriert sind. Diese Interaktivität verändert die Art und Weise, wie Spiele gespielt werden, und macht sie fesselnder und lebensechter.

Dynamische Spielerlebnisse schaffen

AR-fähige Spiele können sich an die Umgebungen der Spieler anpassen und bei jedem Spiel einzigartige Erlebnisse schaffen. Zum Beispiel könnte ein Spiel die Spieler dazu bringen, virtuelle Schätze in ihren eigenen vier Wänden zu finden oder Rätsel zu lösen, die sie dazu erfordern, Objekte im realen Raum zu manipulieren. Die Herausforderung liegt darin, diese Erfahrungen so zu gestalten, dass sie sich natürlich und intuitiv anfühlen.

KI kann Entwicklern dabei helfen, diese Spiele zu erstellen, indem sie Inhalte basierend auf den Aktionen und Vorlieben der Spieler generiert. Während die Spieler mit dem Spiel interagieren, kann die KI ihre Entscheidungen analysieren und in Echtzeit Anpassungen an der Umgebung und den Herausforderungen vornehmen, basierend darauf, was sie bei Laune hält. Diese Art von Interaktivität sorgt für ein personalisiertes und lohnendes Spielerlebnis.

Die Benutzererfahrung

Ein entscheidendes Element von Augmented Reality und der interaktiven Szenengenerierung ist die Benutzererfahrung. Wie Nutzer mit der Technologie interagieren, kann ihre Freude und Beteiligung erheblich beeinflussen. Daher ist es wichtig, eine benutzerfreundliche Oberfläche zu gestalten, um sicherzustellen, dass Nutzer problemlos Szenen erstellen und manipulieren können.

Interaktion vereinfachen

Um die Benutzererfahrung zu verbessern, müssen Entwickler vereinfachen, wie Nutzer mit dem AR-System interagieren. Das kann intuitive Steuerungen, einfache Navigation und klare visuelle Hinweise umfassen. Nutzer sollten verstehen, wie sie Szenen erstellen und bearbeiten können, ohne lange Anleitungen lesen zu müssen.

Darüber hinaus kann sofortiges Feedback zu Benutzeraktionen helfen, das Lernen und das Selbstvertrauen zu stärken. Wenn ein Nutzer beispielsweise ein virtuelles Objekt in einer AR-Szene platziert, kann das System sofortige visuelle Rückmeldungen geben, um zu zeigen, wie das Objekt mit der Umgebung interagiert, z. B. durch Schatten oder Reflexionen.

Kreativität fördern

Augmented Reality sollte nicht nur als Werkzeug zur Erstellung von Szenen dienen, sondern auch als Leinwand für kreativen Ausdruck. Nutzer sollten sich ermächtigt fühlen, mit verschiedenen Anordnungen und Stilen von Objekten zu experimentieren, was zu einzigartigen Ergebnissen führt, die ihren individuellen Geschmack widerspiegeln.

Um die Kreativität zu inspirieren, kann die KI Vorschläge oder Beispiele anbieten, während Nutzer ihre Szenen bauen. Das kann beinhalten, komplementäre Farben, Stile oder Objektplatzierungen basierend auf dem bisherigen Nutzerverhalten oder beliebten Trends zu empfehlen. Durch das Bereitstellen von Optionen werden die Nutzer ermutigt, mehr zu erkunden und intensiver mit der AR-Erfahrung zu interagieren.

Anwendungen über Gaming hinaus

Während Gaming eine der sichtbarsten Anwendungen von AR ist, reicht das Potenzial weit über Unterhaltung hinaus. Verschiedene Branchen beginnen, die Kraft von AR für praktische Anwendungen zu nutzen, wie z. B. Bildung, Training und Design.

Bildung verbessern

In Bildungseinrichtungen kann AR interaktive Lernerlebnisse schaffen, die den Schülern helfen, komplexe Konzepte zu verstehen. Schüler können beispielsweise ein virtuelles Sonnensystem erkunden, historische Wahrzeichen betrachten oder einen virtuellen Frosch präparieren. Dieser praktische Ansatz fördert Engagement und Behalten von Informationen.

KI-gestützte AR-Tools können Bildungsinhalte basierend auf den Lernpräferenzen und -geschwindigkeiten der Schüler anpassen. Durch die Analyse der Interaktionen kann das System Bereiche identifizieren, in denen Schüler Schwierigkeiten haben, und gezielte Unterstützung oder alternative Erklärungen bieten, um das Verständnis zu erleichtern.

Training und Simulation

Viele Berufe erfordern umfangreiche Schulungen und Praxis. AR kann diesen Prozess erleichtern, indem es realistische Simulationen bietet, die reale Szenarien nachahmen. Dies ist besonders nützlich in Bereichen wie Medizin, Luftfahrt und Fertigung.

Durch die Möglichkeit, in einer risikofreien Umgebung zu üben, kann AR den Erwerb von Fähigkeiten fördern und gleichzeitig die Kosten im Zusammenhang mit traditionellen Ausbildungsmethoden senken. KI kann die Leistung der Auszubildenden analysieren und massgeschneiderte Rückmeldungen und Verbesserungsvorschläge geben.

Design und Architektur

In Design und Architektur kann AR die Art und Weise revolutionieren, wie Projekte visualisiert und umgesetzt werden. Designer können virtuelle Modelle von Gebäuden, Innenräumen und Landschaften erstellen, die es den Kunden ermöglichen, das Design in der beabsichtigten Umgebung zu erleben.

KI-gestützte kollaborative Tools können den Designprozess vereinfachen, indem sie das Feedback der Kunden einbeziehen und Echtzeitanpassungen ermöglichen. Designer können mehrere Iterationen präsentieren, die den Kunden helfen, Optionen zu visualisieren, bevor sie endgültige Entscheidungen treffen.

Zukünftige Trends in der Augmented Reality

Da sich die AR-Technologie weiterhin weiterentwickelt, werden mehrere Trends voraussichtlich ihre Zukunft prägen. Verbesserte Fähigkeiten der KI, verbesserte Hardwarefähigkeiten und eine zunehmende Akzeptanz von AR-Anwendungen werden voraussichtlich Innovationen vorantreiben und den Umfang dieser Technologie erweitern.

Zunehmende Personalisierung

Die Zukunft von AR wird wahrscheinlich zunehmend personalisierte Erlebnisse bieten. Während KI-Systeme weiterhin aus den Interaktionen der Nutzer lernen, werden sie relevantere Vorschläge und Inhalte bereitstellen. Dieses Mass an Personalisierung wird die Nutzerzufriedenheit erhöhen und die Anziehungskraft der Technologie auf ein breiteres Publikum ausdehnen.

Verbesserte Interaktionsgestaltung

Da AR immer alltäglicher wird, werden Entwickler sich darauf konzentrieren, noch intuitivere Interaktionsdesigns zu schaffen. Natürliche Gesten, Sprachbefehle und haptisches Feedback werden voraussichtlich eine bedeutende Rolle dabei spielen, wie Nutzer mit AR-Inhalten interagieren. Dies wird die Technologie für Menschen aller Altersgruppen und Hintergründe zugänglicher machen.

Integration mit anderen Technologien

AR wird sich voraussichtlich enger mit anderen aufkommenden Technologien wie virtueller Realität (VR), Künstlicher Intelligenz (KI) und dem Internet der Dinge (IoT) verbinden. Diese Konvergenz wird zu noch reichhaltigeren Erlebnissen führen, in denen Nutzer nahtlos von AR- zu VR-Umgebungen und umgekehrt wechseln können.

Stell dir zum Beispiel eine AR-Anwendung vor, die es Nutzern ermöglicht, mit einer virtuellen Umgebung zu interagieren und dann nahtlos in ein vollständig immersives VR-Erlebnis überzugehen, ohne den Kontext zu verlieren. Diese Art der Integration könnte Unterhaltung, Bildung und berufliche Schulungen revolutionieren.

Fazit

Augmented Reality ist ein kraftvolles Werkzeug, das ein enormes Potenzial hat, wie wir mit der Welt um uns herum interagieren. Mit Fortschritten in der KI und im Wissensspeicher können Nutzer auf intuitivere, sinnvolle Weise mit dieser Technologie agieren. Wir haben kaum die Oberfläche dessen angekratzt, was in AR möglich ist, und während die Technologie weiterhin voranschreitet, werden sich die Grenzen unserer Vorstellungskraft erweitern und neue Möglichkeiten für Kreativität, Lernen und Interaktion eröffnen.

Originalquelle

Titel: ArK: Augmented Reality with Knowledge Interactive Emergent Ability

Zusammenfassung: Despite the growing adoption of mixed reality and interactive AI agents, it remains challenging for these systems to generate high quality 2D/3D scenes in unseen environments. The common practice requires deploying an AI agent to collect large amounts of data for model training for every new task. This process is costly, or even impossible, for many domains. In this study, we develop an infinite agent that learns to transfer knowledge memory from general foundation models (e.g. GPT4, DALLE) to novel domains or scenarios for scene understanding and generation in the physical or virtual world. The heart of our approach is an emerging mechanism, dubbed Augmented Reality with Knowledge Inference Interaction (ArK), which leverages knowledge-memory to generate scenes in unseen physical world and virtual reality environments. The knowledge interactive emergent ability (Figure 1) is demonstrated as the observation learns i) micro-action of cross-modality: in multi-modality models to collect a large amount of relevant knowledge memory data for each interaction task (e.g., unseen scene understanding) from the physical reality; and ii) macro-behavior of reality-agnostic: in mix-reality environments to improve interactions that tailor to different characterized roles, target variables, collaborative information, and so on. We validate the effectiveness of ArK on the scene generation and editing tasks. We show that our ArK approach, combined with large foundation models, significantly improves the quality of generated 2D/3D scenes, compared to baselines, demonstrating the potential benefit of incorporating ArK in generative AI for applications such as metaverse and gaming simulation.

Autoren: Qiuyuan Huang, Jae Sung Park, Abhinav Gupta, Paul Bennett, Ran Gong, Subhojit Som, Baolin Peng, Owais Khan Mohammed, Chris Pal, Yejin Choi, Jianfeng Gao

Letzte Aktualisierung: 2023-05-01 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2305.00970

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2305.00970

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

Mehr von den Autoren

Ähnliche Artikel