腾耀娱乐2新闻

 腾耀娱乐2新闻     |      2019-04-09

Adam Berenzweig认为“少数派报告”的手势识别技术是一种符合人体工程学的灾难。武器周围不断鞭打。如同你指挥管弦乐队一样,弹奏并轻拍空中的手指。对于好莱坞科幻小说可以制作的所有酷炫小玩意,现实情况是它们通常只是不切实际和不舒服。

“人们已经知道了很长时间,”Berenzweig说。 “故事是,当他们正在拍摄时,”少数派报道,“汤姆克鲁斯实际上不得不停止拍摄那一幕,因为他的手臂长时间举起手来累了。”

As CTRL-labs的研发总监,这是一家总部位于纽约的初创公司,致力于打造一个电脑天然的世界。Berenzweig正在努力构建未来的实际控制者。去年宣布将生物神经元转换为计算神经元的方法描述了该团队的原型技术,称为CTRL-kit。这是一款可佩戴的腕带式手臂带,配有一系列电极。

使用此设备,CTRL-labs正在利用人类的意图。这是一个雄心勃勃的目标,但是使用CTRL-kit,Berenzweig已经赢得了一个“小行星”游戏而无需接触控制器。

如果他想驾驶复古游戏的小型2D船并绕过十几个星系岩石,他可以通过街机操纵杆的速度和效果这样做,而坐在前面似乎一动不动f已经改装的笔记本电脑。当他发射船的气缸或使自己免受小行星爆炸的影响时,他一动不动,尽管他的手轻微抽搐,否则平放在桌子上,手指向外伸展。他可以双臂交叉或放在口袋里玩。你认为这是一个绝地客厅伎俩,你会被原谅。

“这非常有趣,”Berenzweig谈到“小行星”实验。 “我们发现在没有动手的情况下完全可以[玩游戏]。事实上,它在某些方面更好,更舒适。而且你可以做到这些微小的小摆动,这些小摆动不知不觉谁站在你旁边,但对你来说,它仍然感觉非常清楚你正在做的事情:我要用这样的方式按下我的手你的船将会向右移动。“

CTRL-kit使用EMG或肌电图,这是一种记录骨骼肌产生的电活动的方法。这是一项古老的技术。最初发展于19世纪,早期神经科学家致力于了解人类神经系统,EMG装置如何从穿着者的运动皮层,穿过肌肉纤维,通过肌肉纤维,从他们的肌肉纤维中读出零和一些电活动的爆发。他们的手和手指。

“想象你的手臂是从大脑到世界的信息管道,”Berenzweig解释说。 “你的运动神经系统是任何动物影响世界的方式。在我们正在构建的环境中,控制是将思想中的意图转化为行动的过程他的世界。你有一些愿望,你想要发生一些事情,你想改变一些事情。而你必须在世界上实现某些变化的唯一方法就是移动一些肌肉。“

这是一种你可能认为类似于脑电图或脑电图的技术,它也可以读取神经元的电输出。 EEG的实验记录了这项活动,使用头戴在头上的电极盖帽来获取头皮的读数。 Berenzweig说,这可以在身体的其他部位被拾取,并且这种方式提供更加响亮和更清晰的信号。

“当[信号]进入肌肉时,它会被肌肉放大,因为那里如果不是几十个或几百个肌肉纤维附着在那个神经上,它们都是一致的。这是一个更大的evENT。我们正在研究毫伏范围内的事件,而不是大脑中的单个神经元,就像微伏。更不用说他们在手臂上担心的数量少于大脑中数十亿个神经元的数量,这些神经元都是你试图通过颅骨分开的。“

[ “所以我们在一个层面上所做的就是利用信息管道并将其缩短,以便我们可以直接获取大脑正在尝试做的所有信息,然后将其直接插入任何类型的输入中技术。“

结果是一种游戏方式,不需要庞大的控制器或外部摄像头甚至物理运动。这是一个奇怪的想法,但它提供了我们的一瞥未来几年,与技术的关系可能会发生变化。

这个未来的设计不是在好莱坞,而是在学术界的边缘实验室。严肃游戏–一个研究超越游戏的潜力的领域 - 在过去的十年里,它已经慢慢地,安静地建立起了一个顶峰。 1999年,美国陆军以4500万美元的合同成立了USV创意技术混合现实实验室。去年的全球游戏学习市场报告预测到2023年严重的游戏产业将达到170多亿美元。今年秋天,圣克鲁斯大学正在推出其第一个严肃游戏硕士学位课程。

“狮子会分享开发资金用于娱乐游戏,“Todd Richmond,Direct说道或者在Tech& Pardee RAND的叙事实验室和IEEE成员。 “[但]在使用游戏进行培训和教育方面也做了同样的努力–所谓的“严肃游戏”。“

在混合现实实验室里,里士满也是导演,他的团队开始在一个名为ESP或早期合成原型的项目中探索用户意图。在ESP中,里士满和他的团队研究了军队成员,他们在虚拟世界中进行了练习,这些实验让玩家进入多人比赛以搜索特定的目标物体。里士满的最终目标是在技术上准确地反映人性 - –他称之为数字世界中的模拟灵魂。

“当前的数字游戏通常会在游戏中记录事件,”里士满说。 “THe玩家点击了这个,他们搬到了这里,他们在那里挥舞着剑。通过让人们玩游戏来赚钱的游戏公司,开发了游戏引擎和应用程序来收集数据,这些数据可以帮助他们了解玩家正在做什么,以及他们如何让他们继续玩游戏并开发可以进一步扩展的新功能玩家参与。“

”娱乐游戏有一个主要目标:让玩家继续玩游戏。因此,游戏设计师必须创建一个参与和娱乐的应用程序,“他继续说道。 “商业开发者想知道

玩家做了什么,这样他们就可以设计出更好,更有吸引力的体验。对于严肃的游戏开发,了解什么是不够的。“

”对于陆军来说,训练是一个重要的标志在时间和精力上投入了大量资金,并且在士兵的职业生涯中持续进行。当一个人正在执行任务时,通常会有一种“正确”和“错误”的方式来执行所述任务。目前的模拟和培训旨在了解一个人做了什么,有时他们是如何做的,但不是为什么。作为一名培训师,如果我不明白为什么有人犯了错误(或者做对了),那么补救就会变成公式化的,可能不会有效 - –你可以治疗症状而不是根本原因。“

里士满的ESP程序使用眼动仪来跟踪用户在任何给定时间看屏幕的位置。网络摄像头在他们正在播放时会在他们的脸上进行训练,并使用机器学习和面部识别进行记录和分析。在在一些实验中,玩家戴着一个EEG电极盖帽,可以跟踪用户何时看到并识别出他们正在寻找的物体。记录匹配,然后使用分解所执行的每个动作的软件进行分析。玩家出现在屏幕上,线条从他们身上萌芽,代表他们的下一步,下一个,下一个。

作为回报,团队能够收集惊人的具体信息,范围从“微笑水平“和”语速率“用于估计玩家情绪为愤怒,快乐或惊讶,积极或消极的数值。

结果是一个因果关系的虚拟世界。当一辆车碰撞到一堵墙并滚入子弹的路径时,团队会以不知不觉的方式回复这些事件事先发生在秒和分钟内,这可能影响了事件。如果球员离开了,他们应该改正吗?他们在搜索目标对象时是否早早加倍了?他们看错了路还是说话?他们有可能生气或感到惊讶吗?他们是在微笑吗?

“隐性知识常常是推动我们行为的因素。我们试图收集的是无意识地发生的一些事情,可能是通过生物识别,以及未来,通过脑电图和其他脑部感知。如果有人左转而不是右转,他们为什么要做出这样的选择?“

”我们知道此时的数据并不是特别准确。但我们也知道这些类型的计算机视觉系统和算法,特别是与Machine Le结合使用时arning技术,将变得非常准确和可重复。因此,我们的部分工作就是考虑一旦信息变得更好就会如何使用这些信息。“

在接下来的十年中,技术与人类意图的交叉将继续模糊。对此的影响是广泛的。也许不仅仅是创造一个没有按钮的世界,未来的技术将成为我们的延伸,绕过我们缓慢而容易出错的肌肉,打开纯粹表达的大门。换句话说,Berenzweig说,用音乐家演奏乐器的技巧来控制技术。

“我们所做的一切,我们使用的所有技术,都应该像演奏乐器那样富有表现力,流畅自然。乐器在在某种程度上,人类建立的最先进的控制器就表达能力捕捉人类可以对其大脑输出所做的细微差别。“

”如果我们做对了,我们正在建设的可能是一种神奇的乐器。“

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