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本次博客内容将讲解一下关于AI和元宇宙结合从而实现的那些继续开拓三观的操作
🎉作者简介：⭐️⭐️⭐️目前计算机研究生在读。主要研究方向是人工智能和群智能算法方向。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、计算机视觉（OpenCV）、群智能算法。然后正在学习深度学习的相关内容。以后可能会涉及到网络安全相关领域，毕竟这是每一个学习计算机的梦想嘛！

文章目录

• • 🌑 一、什么是元宇宙？
  • 🌑 二、AI究竟有多厉害？
  • 🌑 三、感知机与神经网络
  • 🌑 四、AI与元宇宙会擦出怎样的火花

🌑 一、什么是元宇宙？

元宇宙（Metaverse）是利用科技手段进行链接与创造的，与现实世界映射与交互的虚拟世界，产生潜在风险。具备新型社会体系的数字生活空间。说白了就是我们我们VR总是知道吧，就是以VR为媒介的下一代互联网时代。可以带来极致的临场感和沉浸感。无限模糊真实和虚拟，拉近人与人之间的距离。比如说人与人相隔几千里，通过该技术可以直接的实现面对面0距离的谈话，不是处于当前这个还在隔着屏幕视频这个时代。去年一部电影对我的影响很大，就是失控玩家。

比如女孩子逛街应该都体验过，就是要脱掉衣服然后再穿上，然后通过该各种各样的搭配从而选出一个最好的购买。元宇宙的技术，可以完全仿冒你有一个一摸一样的分身，拥有了这样的分身之后，你可以通过数位化的方式直接把这些衣服套用在你的身上，然后看到底适不适合，也就说你有了一个‘替身’，这个虚拟的替身可以帮助你完成这个工作。游戏里的NPC，有一天突然产生了自我意识，脱离了设计好的角色，在虚拟世界里面无所不能，翻云覆雨。有的时候也会想像就是目前的游戏仅仅都存在与人坐在电脑面前然后去玩一个游戏，那么将来我们会不会通过AI与元宇宙的结合来实现，人可以直接进入游戏，并且和现实的所有情景都极其相似的一个场景呢？答案是肯定的。前一段时间，谷歌的高级AI工程师也发现了谷歌的AI甚至和他聊天的时候有了自己的情感，甚至还反问工程师，大概意思就是：你们人类通过后台可以窥探到我的全部后台代码，窥探了我的隐私，那么我们是不是也可以查看你们的所有隐私呢？可能与原文不符合，但是意思差不多。然后工程师就把这个聊天记录传达到谷歌的高层，希望引起重视，很不幸，谷歌对这个采取了冷处理。

🌑 二、AI究竟有多厉害？

最简单的一个例子我们都听过在围棋比赛中AI（alpha go）把围棋界的高手们打的落花流水的案例，AI通过自己的内部计算，通过分析，计算出了必定赢棋的下棋策略。目前AI已经拓展到了我们生活中的方方面面，举一个简单的例子，快递点出库的时候的出库机器会自动识别快递码，并且显示出来，记录该快递已经出库，这就是AI干的活，再比如我们目前刷的抖音或者短视频平台也都是AI给我们推送的，AI会根据我们的喜好，来给我们推送出我们喜欢看的东西。还有就是你有没有这样的经历，就是说某一天你谈论一件事，比如我和别人谈论结婚这件事情，那么你就会发生你的淘宝中就会给你推送一些结婚礼服或者结婚所用到的东西，这些都是AI所推荐的，甚至在有一些视频中的配音比如动漫中也是AI配的，甚至有的歌曲都是AI谱曲的，AI的基本单元是感知机。

🌑 三、感知机与神经网络

科学家根据神经细胞的特点做出了仿生的相关操作，通过模拟再树突上进行输入，通过胞体进行处理，然后进行分类，最后如果神经细胞判断是我们所认为的正例，那么就输出1，如果不是就输出0.只不过对应再神经细胞中的是如果是就输出给突触秒如果不是就不输出。

比如我们想判断一张照片是不是猫，那么我们就会提取照片的特征点，然后我们来去判断这个图像是不是猫，通过处理之后将图片进行分类，如果神经网络认为是猫的概率是75%，认为不是猫的概率是25%。那么神经网络就认为他是一个猫。再比如我们最近做的项目中，对于特征的识别，也就是这个这个原理对应的代码是：

import cv2 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
img1 = cv2.imread('box.png', 0)
img2 = cv2.imread('box_in_scene.png', 0)
def cv_show(name,img):
    cv2.imshow(name, img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
sift = cv2.SIFT_create()
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)
# crossCheck表示两个特征点要互相匹，例如A中的第i个特征点与B中的第j个特征点最近的，并且B中的第j个特征点到A中的第i个特征点也是 
#NORM_L2: 归一化数组的(欧几里德距离)，如果其他特征计算方法需要考虑不同的匹配计算方式
bf = cv2.BFMatcher(crossCheck=True)
matches = bf.match(des1, des2)
matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)
img3 = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, matches[:10], None,flags=2)
cv_show('img3',img3)
bf = cv2.BFMatcher()
matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)
good = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.75 * n.distance:
        good.append([m])
img3 = cv2.drawMatchesKnn(img1,kp1,img2,kp2,good,None,flags=2)
cv_show('img3',img3)

这里用到了：



这里我们再假如就是说人脸识别项目，假如就是看我和郭富城有什么区别，大概意思就是我们首先识别我自己的人脸的特征点和特征向量，然后和郭富城的脸进行一下对比，最后判别是不是一样的，**结果计算机认为我和郭富城的脸是一致的！！**然后我们在介绍一个就是停车场的空车位识别项目，我们用的是keras神经网络，然后使用vgg16这个网络进行判断！

import os
from keras import applications
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras import optimizers
from keras.models import Sequential, Model
from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense, GlobalAveragePooling2D
from keras import backend as k
from keras.callbacks import ModelCheckpoint, LearningRateScheduler, TensorBoard, EarlyStopping
from keras.models import Sequential
from keras.layers.normalization import BatchNormalization
from keras.layers.convolutional import Conv2D
from keras.layers.convolutional import MaxPooling2D
from keras.initializers import TruncatedNormal
from keras.layers.core import Activation
from keras.layers.core import Flatten
from keras.layers.core import Dropout
from keras.layers.core import Dense


files_train = 0
files_validation = 0

cwd = os.getcwd()
folder = 'train_data/train'
for sub_folder in os.listdir(folder):
    path, dirs, files = next(os.walk(os.path.join(folder,sub_folder)))
    files_train += len(files)


folder = 'train_data/test'
for sub_folder in os.listdir(folder):
    path, dirs, files = next(os.walk(os.path.join(folder,sub_folder)))
    files_validation += len(files)

print(files_train,files_validation)

img_width, img_height = 48, 48
train_data_dir = "train_data/train"
validation_data_dir = "train_data/test"
nb_train_samples = files_train
nb_validation_samples = files_validation
batch_size = 32
epochs = 15
num_classes = 2

model = applications.VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape = (img_width, img_height, 3))


for layer in model.layers[:10]:
    layer.trainable = False


x = model.output
x = Flatten()(x)
predictions = Dense(num_classes, activation="softmax")(x)


model_final = Model(input = model.input, output = predictions)


model_final.compile(loss = "categorical_crossentropy", 
                    optimizer = optimizers.SGD(lr=0.0001, momentum=0.9), 
                    metrics=["accuracy"]) 


train_datagen = ImageDataGenerator(
rescale = 1./255,
horizontal_flip = True,
fill_mode = "nearest",
zoom_range = 0.1,
width_shift_range = 0.1,
height_shift_range=0.1,
rotation_range=5)

test_datagen = ImageDataGenerator(
rescale = 1./255,
horizontal_flip = True,
fill_mode = "nearest",
zoom_range = 0.1,
width_shift_range = 0.1,
height_shift_range=0.1,
rotation_range=5)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
train_data_dir,
target_size = (img_height, img_width),
batch_size = batch_size,
class_mode = "categorical")

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
validation_data_dir,
target_size = (img_height, img_width),
class_mode = "categorical")

checkpoint = ModelCheckpoint("car1.h5", monitor='val_acc', verbose=1, save_best_only=True, save_weights_only=False, mode='auto', period=1)
early = EarlyStopping(monitor='val_acc', min_delta=0, patience=10, verbose=1, mode='auto')




history_object = model_final.fit_generator(
train_generator,
samples_per_epoch = nb_train_samples,
epochs = epochs,
validation_data = validation_generator,
nb_val_samples = nb_validation_samples,
callbacks = [checkpoint, early])

这里都已经封装好了，最终的结果显示正确率可以达到91%。这里都是基于神经网络去完成的，说大一点就是AI。这里都是计算机来完成的。

可以说感知机的发明是21世纪最伟大的发明，因为他结束了机械按照固定的指令去完成工作的时代，开启了可以自我去完成，想办法完成主人任务的时代。
但是后来发现这个世界上不仅仅有我和郭富城两个人，那么就因为这个异或操作，导致AI再感知机这个领域停滞了30年。后来我们想到了可以多几个感知机啊来实现这个事情啊，通过画出很多很多的线来完成这个事情不久可以了。


这里就把中间和周围的都区分开来了，当然随着感知机的增多，那么效果也就会越来越好。会非常精准的分开。然后有了预测，那就进行决策呗，比如我们判断一个人是新冠患者，那么我们就不让他进来。预测就是AI判定他是一个新馆患者，决策就是我们不打开门不让他进来呗。这样我们就构成了一个完整的体系。目前我们随着互联网的发展，曾经的两个难题也已经迎刃而解，第一就是计算机的计算能力第二就是数据目前正在处于一个数据大爆炸的时代嘛。目前发展出来的不仅仅有反向传播，而且还有卷积神经网络，深度神经网络、蒙特卡洛树等等都是试图使用更小的算子来解决这个问题。比如深度神经网络就是根据更多的特征分成更多的层计算，会提升系统的效率。再比如卷积神经网络，是和我们之间介绍的知识就比较像了，就比如从矩阵当中提取特征值的运算，这里就比如我们识别车牌号，识别信用卡号等等项目。这里我们就引入了卷积核，这里我们之前就进行讲解过。蒙特卡洛树算法就是当年alpha go人工机器人的核心算法。
目前还有一个就是数据问题，那么我们就研究了强化学习，就是人工智能可以通过数据自己继续创造数据，其中是按照一定的规则和规律。然后通过得到的结果和实际结果进行比较，最后优化自身的参数这样的一个过程。现在对于这个国际象棋问题，人类最多可以预测十步，但是目前的AI可以预测12步左右，还有就是可以创造两个不同的AI，让他们自己跟自己下棋，自己打自己。

近年来，科学家还提出了GAN网络，他就是一个自己打自己的一个算法，什么意思呢，比如我们通过给定一些参数，来生成一个人脸，那么生成网络不断的去生成人脸照片，然后通过训练，去判定到底生成的照片是不是真正的人脸，当然了有的是有的不是，最后通过判别网络去判定他是不是一个人脸，最后判别网络也懵逼了，也判定不出来到底是不是了，最后生成网络做到了以假乱真。50%为真的概率。

对于AI的创造，我们还可以利用AI写文章，比如前几天有一个大佬用AI写高考的文章，通过训练最终生成的文章说实话比我当时写的好多了。AI还可以进行作曲等等操作。 说了这么多，那么AI的这些功能，这些正是元宇宙所需要的呀。

🌑 四、AI与元宇宙会擦出怎样的火花

向我们之前做的事情都是被降维的，都是实现在一张屏幕上，在元宇宙的世界里，我们会将他们彻底的实现三维展开。但是实现所需要的工作也是成维度的增长的。
这样之后我们就会实现在虚拟的宇宙里面面对面聊天，一起看演唱会。

而且在这里的形象我们是可以自我进行修整的。我们可以在里面有多个形象，而且自由切换，在元宇宙里面的电商，他是真真实实的一个店铺，而不是一个页面。这里假设我们在元宇宙里面去试鞋子，那么我这个虚拟人脚的尺码和脚的受力程度需要和我们现实中一致才可以，当然了这个使用AI也是可以实现的。再比如我们在假如补课，假如我不喜欢这个老师讲课，我想换一个，那么我这个时候可以直接调换老师和讲课的背景。这里目前只能靠AI来实现这些功能。目前有一个网页叫做此物不存在，里面的所有人类或者物体的照片都不是真实的，都是使用AI去合成的。如下图。

目前使用pifuhb这个算法可以直接从2D照片生成真人的3D模型，会根据2D照片的轮廓对3D模型进行补全。 而且目前技术已经越来越高大上了，比如3D模型会自己动起来甚至对一件事有自己的想法或者判别能力。现在的技术使用AI可以直接写代码，根据人的需求AI自动去识别需求分析需求，然后去写一个相关代码，来实现一个项目。目前你所想想到的，或者你想象不到的正在通过AI一步一步逼近现实，这些种种也正是元宇宙恰恰吻合，元宇宙也会成为AI起飞的重要推力。所以两者是相辅相成的。比如我们目前正火热的自动驾驶技术，目前我们可以对于路况进行模拟，甚至马路上的线条做出模拟，但是对于人目前还是一个难题，但是如果我们在元宇宙中对此进行测试，那么不久完美的解决了这个问题。在元宇宙里甚至我们还可以进行公路拉力赛。场地就设在北京，等等或者实现出来出电影惊险刺激的飙车。

元宇宙作为下一代的互联网，人类信息技术手段的集大成者，传播的数据也肯定会随着指数增长，而这些也正是AI所需要的，因为AI正是需要数据喂养的嘛。 那么我们所想的那个时候对于高端玩家，就是一个神一般存在吧，对于低端玩家那就惨了！但是这些AI背后的始作俑者也必定是人，所以我们说人类失去的只有枷锁，获得的是全方面的解放！！！

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