هوش مصنوعی و متاورس: چالش‌ها و فرصت‌های آینده

متاورس، به عنوان فضای واقعیت مجازی، بستری جدید برای تعامل کاربران با یکدیگر و اشیای دیجیتال فراهم می‌کند. هوش مصنوعی نقش مهمی در توسعه این دنیا دارد و با فناوری‌های نوین مانند اینترنت اشیا، بلاکچین، و پردازش زبان ترکیب می‌شود. این ادغام، تجربه‌های شخصی‌سازی‌شده و فراگیر را ممکن می‌سازد و همچنین با خودکار کردن وظایف تکراری، زمان را برای فعالیت‌های خلاقانه آزاد می‌کند. با وجود این مزایا، چالش‌هایی همچون حفظ حریم خصوصی و مقابله با تعصب و تبعیض نیز وجود دارد. این مقاله به مزایا و چالش‌های استفاده از هوش مصنوعی در متاورس و اهمیت رعایت اصول اخلاقی در این بستر می‌پردازد.

تعریف متاورس

اصطلاح “متاورس” ترکیبی از “متا” (فراتر) و “ورس” (جهان) است که توسط نیل استیونسون در رمان “تصادف برف” Snow crash در سال 1992 معرفی شد. در سال 2021، مارک زاکربرگ با تغییر نام فیسبوک به “متا”، تمرکز بر توسعه متاورس را برجسته کرد. متاورس یک شبکه سه‌بعدی و دائمی از فضاهای مجازی است که ارتباطات دیجیتال و تجربه‌های آنلاین را متحول می‌کند و تأثیرات بزرگی بر زندگی واقعی و صنایع مختلف مانند مالی، بهداشت، و آموزش خواهد داشت.

هوش مصنوعی و متاورس

هوش مصنوعی و متاورس در حال تغییر شیوه زندگی و تعاملات اجتماعی ما هستند. متاورس فضایی است که دنیای فیزیکی و دیجیتال را ترکیب کرده و تجربه‌های فراگیر و بستری برای ارتباطات جدید فراهم می‌کند. هوش مصنوعی نیز وظایفی را انجام می‌دهد که به هوش انسانی نیاز دارند، مانند درک زبان، تحلیل تصاویر و تصمیم‌گیری.

نقش هوش مصنوعی در متاورس

پتانسیل هوش مصنوعی در متاورس بسیار گسترده است. این فناوری می‌تواند محتوای شخصی‌سازی‌شده، محیط‌های مجازی واقعی‌تر و دستیارهای مجازی هوشمند برای هدایت کاربران در متاورس ایجاد کند. همچنین، هوش مصنوعی می‌تواند دسترسی متاورس را برای افراد دارای ناتوانی‌های جسمی بهبود بخشد و ویژگی‌های امنیتی و حفظ حریم خصوصی پیشرفته را فراهم کند. بر اساس آمار پنج سال اخیر از Web of Science، مقالات مرتبط با هوش مصنوعی در متاورس از سال 2021 شروع به انتشار کرده‌اند، که نشان‌دهنده توجه زیادی به این حوزه است.

هوش مصنوعی به‌عنوان یک ابزار کلیدی در متاورس، امکان ایجاد تجربیات واقع‌گرایانه و فراگیر را فراهم می‌آورد. هدف تحقیقات AI توسعه ماشین‌هایی است که قادر به درک زبان طبیعی انسان، تفسیر داده‌ها و اتخاذ تصمیمات مشابه انسان‌ها هستند. این فناوری به‌طور قابل‌توجهی سرعت و دقت پردازش داده‌ها را افزایش می‌دهد.

توصیه‌هایی برای تحقیقات در این حوزه برای آینده

1. همکاری بین‌رشته‌ای: با توجه به ماهیت چندرشته‌ای تحقیقات متاورس، همکاری بین رشته‌های مختلف مانند مهندسی، علوم کامپیوتر و علوم مواد ضروری است.
2. تمرکز بر ادغام هوش مصنوعی و متاورس: برای بهبود شخصیت‌های مجازی، محیط‌های هوشمند و تجربه‌های شخصی‌سازی‌شده، نیاز به تحقیقات بیشتر در زمینه ادغام هوش مصنوعی در متاورس وجود دارد.
3. تقویت سیستم‌های اطلاعاتی و ارتباطات: برای پشتیبانی از زیرساخت‌ها و ارتباطات متاورس، تحقیقات بیشتری در بهبود معماری‌های شبکه و مدیریت داده‌ها ضروری است.
4. کاوش در کاربردهای میان‌رشته‌ای: به منظور بهره‌برداری از هم‌افزایی میان هوش مصنوعی، واقعیت مجازی و دیگر فناوری‌های مرتبط، رویکردهای میان‌رشته‌ای اهمیت ویژه‌ای دارند.
5. تأکید بر پیاده‌سازی‌های عملی: همکاری پژوهشگران با صنعت می‌تواند به کاربردهای واقعی و تجربه‌های نوآورانه مبتنی بر هوش مصنوعی در متاورس کمک کند.

این توصیه‌ها، پژوهشگران و فعالان صنعت را در مسیر پیشرفت متاورس و ایجاد دنیایی مجازی و فراگیر راهنمایی می‌کند.

روش تحقیق

برای تجزیه و تحلیل نقش هوش مصنوعی در کاربردها و چالش‌های متاورس، از یک رویکرد سیستماتیک برای جمع‌آوری مقالات مرتبط استفاده شود. ابتدا، جستجوی گسترده‌ای در پایگاه‌های علمی مانند IEEE Xplore، ACM، ScienceDirect و Google Scholar انجام شود. از کلمات کلیدی همچون “هوش مصنوعی در متاورس” و “چالش‌های هوش مصنوعی در متاورس” برای اطمینان از درک وشفاف‌سازی گسترده‌ترین مقالات مرتبط با این حوزه استفاده شود.

محدوده تحقیق پیشنهادی

در این مقاله، نقش اساسی هوش مصنوعی در متاورس به همراه فناوری‌های مهمی مانند بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی (NLP)، واقعیت مجازی (VR)، واقعیت افزوده (AR)، و اینترنت اشیا (IoT) مورد بررسی قرار گرفته است. ادغام هوش مصنوعی با متاورس، به افراد این امکان را می‌دهد که در دنیای مجازی و فیزیکی حرکت کنند و حجم عظیم داده‌های تولیدشده در متاورس را پردازش کنند.

توسعه بیشتر در این زمینه ضروری است تا ویژگی‌های بیشتری به متاورس اضافه شده و آن را به یک دنیای مجازی گسترده‌تر نزدیک‌تر کند.

دلایل اهمیت ادغام متاورس با هوش مصنوعی شامل موارد زیر است:

1. تجربه کاربری بهتر: هوش مصنوعی می‌تواند محتوای شخصی‌سازی‌شده، محیط‌های واقعی و دستیارهای مجازی هوشمند برای هدایت کاربران در متاورس ایجاد کند.
2. دسترسی: هوش مصنوعی با ویژگی‌هایی مانند تبدیل متن به گفتار، تشخیص صدا و ترجمه زبان، دسترسی به متاورس را برای افراد دارای معلولیت و کاربران با زبان‌های مختلف تسهیل می‌کند.
3. امنیت و حریم خصوصی: هوش مصنوعی می‌تواند با شناسایی تهدیدها و تأیید هویت، امنیت و حریم خصوصی در متاورس را افزایش دهد.
4. داده و تحلیل: متاورس داده‌های فراوانی تولید می‌کند که هوش مصنوعی می‌تواند آن‌ها را تحلیل کرده و از این اطلاعات برای بهبود تجربه کاربری استفاده کند.
5. اتوماتیک‌سازی و کارآمدی: هوش مصنوعی می‌تواند وظایفی مانند تولید محتوا و نظارت را خودکار کرده و کارایی را افزایش دهد.

این مطالعه به بررسی ادغام هوش مصنوعی و متاورس پرداخته و تکنیک‌های هوش مصنوعی در بینایی کامپیوتر، XR، NLP و فناوری‌هایی مانند بلاکچین، IoT، VR و AR را بررسی می‌کند. در این مقاله، به وضعیت فعلی و آینده هوش مصنوعی در متاورس پرداخته شده و مسیرهای جدید برای استفاده از هوش مصنوعی در این دنیای مجازی معرفی شده است.

شاخه‌های هوش مصنوعی برای متاورس

هوش مصنوعی، فناوری‌هایی را شامل می‌شود که به توسعه ماشین‌ها و کامپیوترهایی می‌پردازند که می‌توانند عملکردهای شناختی انسان مانند درک زبان و تحلیل داده‌ها را تقلید کنند. یادگیری ماشین به عنوان یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی، به سیستم‌ها اجازه می‌دهد بدون برنامه‌نویسی صریح، از داده‌ها یاد بگیرند و تصمیم‌گیری کنند. این یادگیری می‌تواند به شکل نظارت‌شده، بدون نظارت و تقویتی انجام شود.

1. یادگیری نظارت‌شده و بدون دخالت انسان: در یادگیری نظارت‌شده، مدل‌ها از داده‌های برچسب‌دار یاد می‌گیرند، در حالی که در یادگیری بدون نظارت، مدل‌ها به دنبال الگوها در داده‌های بدون برچسب هستند. این روش‌ها برای تحلیل و طبقه‌بندی داده‌ها مفید هستند.
2. یادگیری عمیق: یادگیری عمیق شامل شبکه‌های عصبی با لایه‌های پنهان است که می‌تواند ویژگی‌های پیچیده‌ای را از داده‌ها استخراج کند. شبکه‌های کانولوشن (CNNs) برای تحلیل تصاویر و ویدئوها، و شبکه‌های بازگشتی (RNNs) برای پردازش توالی‌ها مانند گفتار استفاده می‌شوند. همچنین، مدل‌های تولیدکننده مانند GAN و AutoEncoders برای تولید داده‌های مشابه و فشرده‌سازی استفاده می‌شوند.

هوش مصنوعی کاربردهای گسترده‌ای در متاورس دارد که شامل بهبود محیط‌های واقعیت افزوده و واقعیت مجازی، تسهیل ایجاد آواتارها، و ارتقای مدل‌سازی سه‌بعدی می‌شود. هوش مصنوعی می‌تواند از طریق تحلیل داده‌ها و پردازش زبان طبیعی، تعاملات را در فضاهای مجازی متحول کند و ارتباطات را برای کاربران آسان‌تر سازد.

بینایی ماشین یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی است که به رایانه‌ها اجازه می‌دهد تصاویر و ویدیوها را پردازش کرده و اطلاعات مهم را استخراج کنند. این فناوری شامل تقسیم‌بندی تصویر (تقسیم تصاویر به دسته‌های مختلف)، تشخیص و موقعیت‌یابی اشیاء (شناسایی و جعبه‌بندی اشیاء مختلف) و تشخیص و شناسایی چهره (شناسایی هویت انسان‌ها و تفکیک چهره‌های واقعی از تقلبی) است.

در متاورس، این تکنولوژی‌ها کاربردهای زیادی دارند، به ویژه در تشخیص متن و تشخیص چهره. مشکلاتی مانند تغییر وضعیت بدن و نورپردازی باعث پیچیدگی بیشتر این فرآیندها می‌شود.

پردازش زبان طبیعی (NLP) نیز نقش مهمی در تعاملات طبیعی انسان و محیط‌های مجازی در متاورس دارد. این فناوری به دستیارهای مجازی و چت‌بات‌ها کمک می‌کند تا ورودی‌های کاربران را بهتر درک کنند. در متاورس، NLP برای ترجمه ماشینی و تحلیل داده‌های متنی (مثل نظرات کاربران) به کار می‌رود. مدل‌های جدید ترجمه ماشینی مانند NLLB و Mixtures-of-Experts به بهبود کیفیت ترجمه و کاهش مشکلات ترجمه‌ای کمک کرده‌اند.

تبدیل متن به عکس و برعکس

• Text-to-Image: تبدیل متن به تصویر از توصیفات متنی برای ساخت تصاویر واقعی استفاده می‌کند. این فرآیند شامل مدل‌سازی زبان و استخراج ویژگی‌های معنادار است. GANها به طور گسترده برای این کار استفاده می‌شوند. مدل‌های پیشرفته مانند GAN-INT-CLS و DALLE-2 برای تولید تصاویر متناسب با متن توسعه یافته‌اند.
• Image-to-Text: این تکنیک شامل تولید متن توصیفی از تصاویر است. استفاده از شبکه‌های بازگشتی یا مدل‌های تولیدی مانند GANها برای توصیف تصاویر رایج است.

پردازش داده‌های چند وجهی

مدل data2vec برای تحلیل همزمان صدا، تصویر و متن ساخته شده است و قابلیت‌های مختلفی مانند شناسایی گفتار، دسته‌بندی تصاویر و تحلیل احساسات متن را دارد. این مدل برای پردازش داده‌های چندمدلی از معماری‌های Transformer استفاده می‌کند.

یادگیری مدل‌های زبان برنامه نویسی

مدل‌های زبانی بزرگ مانند GPT-3 و ChatGPT از OpenAI، تغییرات بزرگی در NLP ایجاد کرده‌اند. این مدل‌ها توانایی انجام کارهای مختلفی مانند ترجمه زبان، پاسخ به سوالات و خلاصه‌سازی متن را دارند. LLMها با استفاده از داده‌های متنی عظیم و تعداد زیادی پارامتر، توانایی پردازش درخواست‌های پیچیده را دارند.

۳ فناوری AI برای اپلیکیشن‌های متاورس

• واقعیت مجازی (VR): AI تجربه‌های واقعیت مجازی را شخصی‌سازی می‌کند. این فناوری می‌تواند تعاملات کاربر را بر اساس رفتارهایش، مثل نگاه و حرکت، تنظیم کند و محیط‌های مجازی متناسب ایجاد کند.
• واقعیت افزوده (AR) و واقعیت ترکیبی (MR): AI به این فناوری‌ها کمک می‌کند تا تعاملات و داده‌های دنیای واقعی را به‌طور بهینه‌تر و همزمان با دنیای مجازی تجزیه و تحلیل کند.
• اینترنت اشیاء (IoT) و بلاک‌چین: IoT ارتباط بین دنیای فیزیکی و مجازی را فراهم می‌کند، در حالی که بلاک‌چین امنیت و تراکنش‌های دیجیتال در متاورس را تضمین می‌کند.

فناوری‌های emerging واقعیت مجازی
AI با استفاده از رفتار کاربر، تنظیمات محیط‌های VR را بهبود می‌دهد. این کار از طریق تنظیم نور، صدا و ویژگی‌های دیگر انجام می‌شود. AI همچنین در فرآیند رندرینگ برای تولید تصاویر واقعی و قابل لمس از اشیاء مجازی کمک می‌کند.

رندرینگ و مدل‌سازی ۳D

فناوری‌هایی مانند NeRF و NSVF رندرینگ سریع‌تر و با کیفیت‌تر تصاویر در دنیای VR را امکان‌پذیر می‌سازند. این روش‌ها به کاهش زمان رندر و افزایش جزئیات بصری کمک می‌کنند.

انواع فناوری‌های نوظهور مرتبط با متاورس

فناوری نوظهور واقعیت افزوده (AR): ترکیب هوش مصنوعی (AI) با AR باعث ایجاد تجربه‌های شخصی‌سازی‌شده در محیط‌های مجازی می‌شود. AI می‌تواند رفتار کاربر را تجزیه و تحلیل کرده و تعاملات طبیعی‌تری را در AR فراهم کند. AR به دو دسته مبتنی بر نشانگر (شناسایی تصاویر برای فعال‌سازی برنامه) و بدون نشانگر (استفاده از دوربین و سنسورها) تقسیم می‌شود.

فناوری نوظهور واقعیت ترکیبی (MR): ترکیب AI و MR تجربه‌های شخصی‌سازی‌شده و تطبیقی را ایجاد کرده و تعامل طبیعی‌تری با اشیاء مجازی و محیط‌های واقعی فراهم می‌کند. این فناوری به کمک اطلاعات دنیای واقعی، محیط‌های پویا و در زمان واقعی ایجاد می‌کند.

فناوری نوظهور واقعیت گسترش یافته (XR): ترکیب AI با XR (واقعیت مجازی، افزوده و ترکیبی) تجربه‌های تطبیقی و شخصی‌سازی‌شده‌ای در متاورس ارائه می‌دهد و به بهبود امنیت و بهره‌وری در برنامه‌های متاورس کمک می‌کند.

اینترنت اشیاء (IoT) و متاورس: ترکیب AI با IoT می‌تواند تجربیات متاورس را بهبود دهد. دستگاه‌های IoT می‌توانند محیط‌های فیزیکی و مجازی را به هم متصل کرده و به‌طور لحظه‌ای تجربیات کاربران را شخصی‌سازی کنند. IoT در ترکیب با AR/VR/MR می‌تواند تعاملات کاربر را غنی‌تر کرده و به بهبود تجربه در زمینه‌های مختلف مانند بهداشت و تجارت الکترونیک کمک کند..

تکنولوژی بلاک‌چین و امنیت متاورس

ترکیب هوش مصنوعی و بلاک‌چین می‌تواند امنیت و حریم خصوصی برنامه‌های متاورس را بهبود بخشد و از تقلب‌هایی مانند سرقت هویت جلوگیری کند.

بهینه‌سازی تراکنش‌های بلاک‌چین در متاورس
هوش مصنوعی می‌تواند برای افزایش سرعت و کارایی تراکنش‌های بلاک‌چین در متاورس به کار رود، که این امر بهبود عملکرد شبکه‌های بلاک‌چین را به همراه دارد.

بلاک‌چین و Web 3.0: پشتیبانی از فضای غیرمتمرکز
بلاک‌چین به عنوان پایه‌گذار Web 3.0، امکان ایجاد یک اینترنت غیرمتمرکز را فراهم می‌کند که از استقلال و تمرکززدایی در متاورس حمایت می‌کند.

توکن‌های غیرقابل تعویض (NFT) و مالکیت دیجیتال در متاورس
NFTها برای تأمین مالکیت دیجیتال و تسهیل تجارت کالاهای دیجیتال در متاورس استفاده می‌شوند، و اطلاعات آن‌ها در بلاک‌چین ثبت می‌شود.

آواتارهای هوشمند و دنیای مجازی غیرمتمرکز
ترکیب بلاک‌چین و هوش مصنوعی در متاورس امکان ایجاد آواتارهای هوشمند و دنیای مجازی امن و غیرمتمرکز را فراهم می‌آورد.

بلاک‌چین برای ساخت بازارهای مجازی غیرمتمرکز
بلاک‌چین به ایجاد بازارهای مجازی غیرمتمرکز در متاورس کمک می‌کند که بدون نیاز به مرجع مرکزی، تراکنش‌ها را تسهیل می‌کند.

حفظ حریم خصوصی و مقیاس‌پذیری با بلاک‌چین و AI در متاورس
ترکیب بلاک‌چین و هوش مصنوعی در متاورس به حل مشکلات مقیاس‌پذیری و حفظ حریم خصوصی کمک می‌کند.

بلاک‌چین و هوش مصنوعی: افزایش امنیت و اعتماد در متاورس
ترکیب این دو فناوری امنیت بیشتری در متاورس فراهم می‌کند و موجب افزایش اعتماد کاربران به برنامه‌های مبتنی بر بلاک‌چین می‌شود.

بلاک‌چین به‌عنوان زیرساخت اصلی متاورس
بلاک‌چین به عنوان ستون فقرات متاورس، امکان ثبت امن و غیرقابل تغییر تراکنش‌ها و تعاملات در دنیای مجازی را فراهم می‌آورد.

تحلیل داده‌های بلاک‌چین در متاورس با کمک AI
هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های بلاک‌چین را تحلیل کرده و به توسعه‌دهندگان در شناسایی تقلب‌ها و بهینه‌سازی عملکرد متاورس کمک کند.

دیجیتال توئین‌ها (DT) – فناوری نوظهور

دیجیتال توئین‌ها (DT) شبیه‌سازی‌های مجازی از اشیاء یا سیستم‌های فیزیکی هستند که امکان هماهنگی دنیای واقعی با دنیای دیجیتال را فراهم می‌کنند. این فناوری از طریق اتصال به اینترنت اشیاء (IoT)، اطلاعات در زمان واقعی از سیستم‌ها و فرآیندها را جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل می‌کند. این شبیه‌سازی‌ها می‌توانند در کاربردهایی مانند پیش‌بینی خرابی‌ها، بهینه‌سازی سیستم‌ها و مدیریت عملیات مفید باشند.

ویژگی‌های فناوری شبیه‌سازی دوقلوی دیجیتال:

1. شبیه‌سازی واقعی: ایجاد شبیه‌سازی دقیق از اشیاء واقعی در دنیای دیجیتال.
2. شخصی‌سازی: استفاده از داده‌های دیجیتال توئین‌ها برای ایجاد تجربیات شخصی‌سازی‌شده.
3. تحلیل پیش‌بینی: پیش‌بینی روندها و مشکلات آینده با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی.
4. تصمیم‌گیری خودکار: اتخاذ تصمیمات مستقل با تجزیه و تحلیل داده‌ها.

دیجیتال توئین‌ها و متاورس:

در متاورس، دیجیتال توئین‌ها به‌عنوان دروازه‌ای برای دسترسی به خدمات دنیای واقعی در دنیای دیجیتال عمل می‌کنند. ترکیب آن‌ها با هوش مصنوعی تجربه کاربری بهبود یافته‌ای را فراهم می‌کند و می‌تواند در آموزش، سفارشی‌سازی تجاری، و شبیه‌سازی‌های پیچیده کاربرد داشته باشد.

این فناوری در متاورس کمک می‌کند تا کاربران بتوانند شبیه‌سازی‌های واقعی‌تری از دنیای فیزیکی داشته باشند و فرآیندهای دیجیتالی با دقت و کارایی بالا مدیریت شوند.

ساخت و شخصی‌سازی آواتار در متاورس

در متاورس، ساخت و شخصی‌سازی آواتار به میزان بیشتری توسط کاربران تعریف می‌شود و آن‌ها در ویژگی‌های مختلف مدلسازی و انیمیشن 3D نقش دارند. کاربران معمولاً انتخاب‌های متعددی برای تغییر و شخصی‌سازی ظاهر آواتار خود دارند. بیشتر طراحان بازی‌های ویدیویی از مدل‌های محدودی استفاده می‌کنند یا به بازیکنان اجازه می‌دهند تا آواتارهای خود را با زیرمدل‌هایی مانند بینی، چشم‌ها، دهان و غیره بسازند. با وجود پیشرفت‌های قابل توجه در واقع‌گرایی، آواتارهای طراحی‌شده هنوز ویژگی‌های کارتون‌گونه دارند.

تکنولوژی‌های بازسازی چهره و بدن

1. مدل‌های مورف قابل تغییر 3D: برای بازسازی چهره‌ها، معمولاً از مدل‌های 3D مورف استفاده می‌شود که مبتنی بر الگوریتم تحلیل مؤلفه‌های اصلی هستند، اما محدودیت‌هایی دارند.
2. روش‌های یادگیری عمیق: اخیراً، تکنیک‌های مانند شبکه‌های مولد رقابتی (GAN) و مدل‌های انتشار مانند Rodin برای ایجاد آواتارهای 3D با واقع‌گرایی بالا استفاده شده‌اند.
3. بازسازی بدن 3D: پژوهش‌های گسترده‌ای در مورد بازسازی بدن 3D با استفاده از داده‌های مختلف صورت گرفته است. یکی از مدل‌های معروف برای نمایش دست‌ها، مدل MANO است که به‌ویژه برای شبکه‌های یادگیری عمیق مناسب است.

انیمیشن آواتارها و تعاملات در دنیای واقعی

انیمیشن آواتارها به‌وسیله تعاملات کاربر با کنترلرها یا فناوری‌های ردیابی در زمان واقعی ایجاد می‌شود. این فناوری‌ها امکان کنترل دقیق‌تر آواتارها را فراهم می‌آورد و موجب ایجاد تجربیات واقع‌گرایانه‌تری می‌شود.

مثال‌های واقعی از آواتارها

1. Facebook Avatar: کاربران می‌توانند آواتارهای شبکه اجتماعی خود را شخصی‌سازی کنند.
2. Fortnite: بازی چندنفره‌ای که به کاربران اجازه می‌دهد دنیای مجازی خود را بسازند و شخصی‌سازی کنند.
3. VR Chat: تجربه واقعیت مجازی با آواتارهای قابل تنظیم.
4. Memoji: واقعیت افزوده که به کاربران این امکان را می‌دهد تا با صورت‌های کارتونی در اپلیکیشن FaceTime تعامل کنند.

مجموعه داده آواتارهای انسانی

یک مجموعه داده آواتار شامل 130 آواتار انسانی ساخته شده از تصاویر سلفی برای تأسیس آواتارهای واقع‌گرایانه ایجاد شده است. این مجموعه شامل تصاویر و ویدیوهایی است که حرکات چهره را ضبط می‌کند.

احراز هویت آواتار در متاورس

احراز هویت آواتار برای کنترل نقش‌های کاربران در متاورس ضروری است. این فرایند به اطمینان از هویت و ویژگی‌های آواتارها در دنیای مجازی کمک می‌کند.

ساخت دنیای متاورس
ساخت دنیای بصری متاورس نیازمند استفاده از فناوری‌های مختلفی مانند واقعیت افزوده (AR)، واقعیت مجازی (VR)، و واقعیت ترکیبی (XR) است. این فناوری‌ها با استفاده از نمایشگرهای نوری یا ویدئویی داده‌های بصری را ثبت کرده و پردازش می‌کنند.

ساخت صحنه‌ها در متاورس
برای ساخت صحنه‌های واقع‌گرایانه، از مدل‌های مش برای بازسازی ساختمان‌ها و فضاهای پیچیده استفاده می‌شود. همچنین، اسکن لیزری و فتوگرامتری برای ایجاد دوقلوهای دیجیتال از محیط‌های فیزیکی کاربرد دارند.

رندرینگ و تولید محتوای سه‌بعدی
رندرینگ با استفاده از تکنیک‌های نورپردازی و بافت‌گذاری، اشیاء مجازی را واقعی‌تر نمایش می‌دهد. این فرایند برای تولید محتوای سه‌بعدی با کیفیت بالا در متاورس بسیار ضروری است.

مدل‌سازی و انیمیشن در دنیای مجازی
برای ساخت اشیاء و شخصیت‌ها در متاورس، از نرم‌افزارهای مدل‌سازی سه‌بعدی و موتورهای گرافیکی مانند Unity3D و Blender استفاده می‌شود. این ابزارها برای ایجاد دنیای مجازی و انیمیشن‌های واقع‌گرایانه به‌کار می‌روند.

شناسایی و تجزیه‌وتحلیل صحنه‌ها
شناسایی صحنه‌ها در متاورس از طریق تکنیک‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) انجام می‌شود. این فرایند برای تعاملات دقیق‌تر و هماهنگ‌تر در دنیای مجازی ضروری است.

تعامل کاربران

متاورس خدمات تعامل چندوجهی و غوطه‌ور را بین دنیای فیزیکی و دیجیتال فراهم می‌کند. چالش‌های اصلی شامل جریان داده‌های زمان واقعی، هماهنگ‌سازی بازیکنان چندنفره و انتقال یکپارچه بین نواحی مختلف متاورس است. دستگاه‌ها و فناوری‌ها برای امکان‌پذیر کردن تعاملات پیچیده‌ای مانند رندرینگ زمان واقعی و بازسازی و ساخت در مقیاس بزرگ ضروری هستند.

تعاملات کاربر به سه دسته تقسیم می‌شوند: ناوبری (جغرافیایی و غیرجغرافیایی)، تماس (مستقیم و غیرمستقیم) و ویرایش (تغییر موجودات مجازی). ناوبری به کاربران این امکان را می‌دهد که در فضاهای مجازی یا دنیای واقعی حرکت کنند. تعامل تماس شامل احساس دنیای فیزیکی با استفاده از بازخورد لمسی است، در حالی که تعامل ویرایش به کاربران این امکان را می‌دهد که محیط دیجیتال را به صورت پویا دستکاری کنند.

متاورس از کانال‌های حسی متنوعی از جمله سیگنال‌های مغزی، لمس و بینایی برای تقویت تعامل پشتیبانی می‌کند. دستگاه‌هایی مانند دستکش‌های هوشمند XR بازخورد لمسی را فراهم می‌کنند که به کاربران این امکان را می‌دهد تا با اشیاء مجازی به‌طور واقع‌گرایانه تعامل داشته باشند. تعاملات همکاری، مانند ارتباط، هماهنگ‌سازی و ویرایش مشترک، برای کاربران در فضای مشترک متاورس ضروری است.

تحقیقات اخیر بر روی همگام‌سازی تعاملات بین دنیای واقعی و مجازی، شامل تحلیل فعالیت‌های کاربر، اقدامات آواتارها و حتی تعاملات مسابقات پهپاد متمرکز شده است. متاورس به کاربران این امکان را می‌دهد تا از محدودیت‌های فیزیکی عبور کرده و امکانات جدیدی برای همکاری و تعامل ایجاد کند.

درک متن/صدا

متاورس به عنوان یک محیط بدون مرز، این امکان را به افراد می‌دهد که بدون نگرانی از پیش‌زمینه‌های نژادی یا زبانی خود، آزادانه باشند. تکنولوژی پردازش زبان طبیعی (NLP) به شناسایی سریع رفتارهای ناپسند و جلوگیری از آنها کمک می‌کند. این فناوری می‌تواند از طریق تجزیه و تحلیل زبان‌های طبیعی، متن‌ها را به فرمت قابل خواندن توسط ماشین تبدیل کند. به کمک رایانش لبه، این فرآیند در چند ثانیه انجام می‌شود.

پلتفرم Horizon Workrooms فیس‌بوک به کاربران این امکان را می‌دهد که در دنیای مجازی با دیگران کار کنند و از دستگاه‌های VR برای جلسات آموزشی و همکاری استفاده کنند. در این پلتفرم، کاربران به وسیله آواتارها نمایان می‌شوند. هوش مصنوعی می‌تواند برای بهبود تجربه کاربری و هدایت افراد در محیط‌های مجازی به کار گرفته شود.

در متاورس، تعاملات از طریق صدا و زبان طبیعی انجام می‌شود. پردازش خودکار گفتار و تبدیل گفتار به متن این امکان را فراهم می‌کنند که موجودات مجازی پیغام‌ها و مقاصد دیگران را به‌طور طبیعی درک و منتقل کنند. همچنین، سیگنال‌های صوتی می‌توانند به صورت دوبعدی یا سه‌بعدی پردازش شوند تا تجربه‌ای غوطه‌ور در محیط صوتی ایجاد کنند.

مشکلات و چالش‌ها

ساخت و سفارشی‌سازی آواتار

چالش‌های استفاده از هوش مصنوعی برای ساخت و سفارشی‌سازی آواتار در متاورس شامل موارد زیر است:

1. کیفیت آواتارها: تولید آواتارهای با کیفیت بالا دشوار است، زیرا مدل‌های هوش مصنوعی فعلی نمی‌توانند آواتارهای واقع‌گرایانه و متنوع ایجاد کنند.
2. شخصی‌سازی: چالش اصلی در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی برای تولید آواتارهای شخصی‌شده بر اساس علایق و ویژگی‌های کاربر است.
3. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها: استفاده از داده‌های کاربران برای ساخت آواتارها ممکن است نگرانی‌هایی در زمینه حریم خصوصی و امنیت ایجاد کند.
4. دسترس‌پذیری و شمولیت: همه کاربران به‌طور یکسان دسترسی به آواتارهای هوش مصنوعی ندارند، که ممکن است باعث انزوا و عدم شمول برخی گروه‌ها شود.
5. ملاحظات اخلاقی: استفاده از داده‌های نادرست یا کم‌تنوع در ساخت آواتارها می‌تواند باعث تقویت کلیشه‌ها و تبعیض‌ها شود.
6. یادگیری مستمر: مدل‌های هوش مصنوعی باید به‌طور مداوم به‌روزرسانی شوند تا با نیازها و خواسته‌های متغیر کاربران هم‌راستا شوند.

استفاده از هوش مصنوعی برای ساخت آواتارها مزایای زیادی دارد، اما برای استفاده اخلاقی و مسئولانه از این فناوری، چالش‌های زیادی باید برطرف شود.

بینایی کامپیوتری با هوش مصنوعی در متاورس

چالش‌ها و مشکلات استفاده از بینایی کامپیوتری با هوش مصنوعی در دنیای متاورس عبارتند از:

1. واقع‌گرایی و دقت: یکی از چالش‌های اصلی در استفاده از بینایی کامپیوتری، دستیابی به سطح بالای واقع‌گرایی و دقت است. تصاویر و ویدیوهایی که توسط الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری ضبط می‌شوند، باید نمای دقیقی از محیط مجازی متاورس ارائه دهند.
2. قدرت محاسباتی و مقیاس‌پذیری: الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری به قدرت محاسباتی زیادی برای پردازش حجم بالای داده‌ها نیاز دارند. با گسترش متاورس، ممکن است با چالش‌هایی در مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها برای مدیریت داده‌های بیشتر مواجه شویم.
3. حریم خصوصی و امنیت: استفاده از بینایی کامپیوتری با هوش مصنوعی در متاورس نگرانی‌هایی در مورد حریم خصوصی و امنیت به‌وجود می‌آورد، زیرا این الگوریتم‌ها ممکن است اطلاعات حساس کاربران را بدون اطلاع یا رضایت آنها پردازش کنند.
4. تعصب و انصاف: الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری ممکن است اگر داده‌های آموزشی آنها متنوع و نماینده گروه‌های مختلف نباشد، دچار تعصب و بی‌عدالتی شوند که باعث تبعیض و انصراف گروه‌هایی خاص از مشارکت در متاورس می‌شود.
5. شفافیت و تفسیرپذیری: پیچیدگی الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری باعث می‌شود تا درک نحوه عملکرد و تصمیم‌گیری آنها دشوار باشد. این عدم شفافیت می‌تواند شناسایی و اصلاح اشتباهات یا تعصبات در الگوریتم‌ها را پیچیده کند.
6. تأثیرات زیست‌محیطی: قدرت محاسباتی مورد نیاز برای الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری ممکن است تأثیرات زیست‌محیطی قابل توجهی داشته باشد، به‌ویژه اگر این الگوریتم‌ها روی سخت‌افزارهای پرمصرف انرژی اجرا شوند.

پردازش زبان طبیعی با هوش مصنوعی در متاورس

چالش‌ها و مشکلات استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) با هوش مصنوعی در متاورس عبارتند از:

1. درک زمینه: یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها در NLP، درک زمینه متن است. کاربران در متاورس ممکن است از زبان عامیانه یا اصطلاحاتی استفاده کنند که در دنیای واقعی رایج نیستند، که این امر درک دقیق متن را برای الگوریتم‌ها دشوار می‌سازد.
2. پشتیبانی چندزبانه: متاورس یک پلتفرم جهانی است و کاربران از نقاط مختلف جهان به زبان‌های مختلف صحبت می‌کنند. الگوریتم‌های NLP باید قادر به پشتیبانی از چندین زبان باشند تا ارتباط مؤثر میان کاربران تسهیل شود.
3. پردازش در زمان واقعی: کاربران در متاورس ممکن است با یکدیگر به‌طور بلادرنگ ارتباط برقرار کنند. این امر نیازمند پردازش سریع و دقیق متن توسط الگوریتم‌های NLP است.
4. حریم خصوصی و امنیت: الگوریتم‌های NLP ممکن است اطلاعات حساس کاربران مانند ترجیحات شخصی، علایق و رفتار آنها را جمع‌آوری و پردازش کنند، که این می‌تواند نگرانی‌هایی در زمینه حریم خصوصی و امنیت ایجاد کند.
5. تعصب و انصاف: اگر داده‌های آموزشی استفاده‌شده برای توسعه الگوریتم‌ها تنوع کافی نداشته باشد، این الگوریتم‌ها ممکن است دچار تعصب و بی‌عدالتی شوند، که می‌تواند منجر به تبعیض و حذف برخی گروه‌ها در متاورس شود.
6. تجربه کاربری: موفقیت الگوریتم‌های NLP در متاورس بستگی به این دارد که چقدر می‌توانند تجربه کاربری یکپارچه‌ای ارائه دهند. این شامل درک دقیق درخواست‌های کاربران، ارائه اطلاعات مرتبط و پاسخگویی سریع است.

ملاحظات قانونی و اخلاقی در برنامه‌های متاورس با هوش مصنوعی

این بخش به ملاحظات قانونی و اخلاقی استفاده از هوش مصنوعی در متاورس پرداخته است. استفاده از هوش مصنوعی در متاورس ملاحظات قانونی و اخلاقی مهمی را به همراه دارد که باید به آن توجه شود:

1. حقوق مالکیت معنوی: استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی در متاورس نیازمند بررسی حقوق مالکیت معنوی است. مسائل مرتبط با حقوق تألیف، ثبت اختراع و مالکیت محتوای تولیدشده توسط هوش مصنوعی ممکن است به وضوح نیازمند تبیین بیشتر باشد.
2. حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها: فناوری‌های هوش مصنوعی در متاورس به جمع‌آوری و تحلیل داده‌های گسترده‌ای نیاز دارند. جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های شخصی و رفتاری در محیط‌های مجازی ممکن است نگرانی‌هایی در زمینه حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها ایجاد کند.
3. مسئولیت و پاسخ‌گویی: طبیعت پویا و قابلیت تصمیم‌گیری خودکار سیستم‌های هوش مصنوعی در متاورس، سوالاتی در مورد مسئولیت و پاسخ‌گویی ایجاد می‌کند. در صورت بروز خطاها یا فعالیت‌های مخرب توسط هوش مصنوعی، تعیین مسئولیت و پاسخ‌گویی چالش‌برانگیز است.
4. چارچوب‌های نظارتی و حکمرانی: به دلیل تأثیرات اجتماعی بالقوه برنامه‌های متاورس با هوش مصنوعی، تدوین چارچوب‌های نظارتی جامع ضروری است. دولت‌ها و نهادهای نظارتی باید دستورالعمل‌هایی برای استفاده از هوش مصنوعی در متاورس تعیین کنند.
5. ملاحظات اخلاقی و حقوق بشر: ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی و متاورس فراتر از تطابق با قوانین است. سوالاتی در مورد انصاف، شفافیت و شمولیت در مورد محتوای تولیدشده توسط هوش مصنوعی و تعاملات اجتماعی مجازی باید به‌دقت بررسی شوند.

با پرداختن به این ملاحظات قانونی و اخلاقی در زمینه برنامه‌های متاورس با هوش مصنوعی، می‌توان توسعه و استقرار مسئولانه این فناوری‌ها را در محیط‌های مجازی تسهیل کرد و به ایجاد یک اکوسیستم متاورسی امن، اخلاقی و شمولی کمک کرد.

توصیه‌ها و جهت‌گیری‌های آینده متاورس و هوش مصنوعی (AI)

هوش مصنوعی (AI) و متاورس با همکاری یکدیگر تحولی عظیم در دنیای دیجیتال ایجاد خواهند کرد. این دو فناوری در آینده نزدیک نوآوری‌های زیادی را در زمینه تعاملات مجازی، آواتارها و واقعیت دیجیتال به ارمغان می‌آورند.

نقش AI در متاورس

AI در متاورس به‌طور گسترده‌ای در الگوریتم‌های یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق برای شناسایی الگوها و پردازش زبان طبیعی استفاده می‌شود. این فناوری‌ها به‌ویژه در تشخیص الگوهای پیچیده و ایجاد تجربیات واقع‌گرایانه نقش دارند.

لایه‌های مختلف متاورس

متاورس در هفت لایه اصلی شامل تجربیات، کشف، اقتصاد خلاق، محاسبات فضایی، غیرمتمرکزسازی، رابط انسان و زیرساخت‌ها قرار می‌گیرد. این لایه‌ها به‌طور متقابل با یکدیگر کار می‌کنند تا یک دنیای مجازی غنی و پویاتر ایجاد کنند.

هوش مصنوعی و بهبود تعاملات

AI می‌تواند دقت پردازش صوت، شناسایی احساسات و تحلیل حرکات بدن را در متاورس بهبود بخشد. همچنین، فناوری‌هایی مانند 5G، XR/VR و بلاکچین، تجربه‌ای جامع‌تر و متصل‌تر در این فضا فراهم می‌کنند.

پتانسیل‌های AI در متاورس

AI به بهبود عملکرد و تجربه کاربری در متاورس کمک می‌کند، از جمله پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتری، و رابط عصبی، که فرصت‌های جدیدی برای تعامل و همکاری در دنیای مجازی ایجاد می‌کند.

نکات پایانی

گسترش متاورس و پیشرفت در تجربیات واقعیت مجازی (VR) موجب خواهد شد که ادغام هوش مصنوعی (AI) با فناوری‌هایی مانند اینترنت اشیاء (IoT)، بلاک‌چین، VR، AR، MR و XR نقش اساسی‌تری در شکل‌گیری و توسعه متاورس ایفا کند. این مقاله به تحلیل وضعیت فعلی و امکانات آینده هوش مصنوعی در متاورس پرداخته و مزایا و چالش‌های احتمالی این ادغام را بررسی می‌کند.

فناوری‌های کلیدی و اجزای متاورس
در این مقاله، نقش AI در تکنولوژی‌هایی همچون بینایی کامپیوتری، XR، پردازش زبان طبیعی (NLP)، بلاک‌چین، IoT و شبکه‌سازی مورد بررسی قرار گرفته است. همچنین، اجزای بنیادی متاورس مانند ایجاد غوطه‌وری، تعامل کاربر و NLP تحلیل شده‌اند تا خوانندگان با پیشرفت‌های فنی آشنا شوند و متاورسی فراگیرتر شکل بگیرد.

آینده‌ای فراگیرتر برای متاورس
هوش مصنوعی با کمک به ساخت محیط‌های XR واقعی‌تر، فضای مجازی را به ابزاری بی‌نظیر برای کاربران و ساکنان آن تبدیل خواهد کرد. این مقاله همچنین به بررسی چگونگی توسعه این فناوری و استفاده مسئولانه از AI پرداخته است تا بهترین تجربه کاربری و کارایی را در متاورس فراهم کند.

نتیجه‌گیری

با توجه به پتانسیل زیاد هوش مصنوعی برای بهبود تجربیات در متاورس و افزایش کارایی عملیاتی، نیاز است که پژوهش‌ها و توسعه‌های بیشتری در این زمینه انجام شود تا از آن به‌طور مؤثری برای ایجاد تأثیرات مثبت در این دنیای مجازی استفاده گردد.