Уявіть собі світ, де цифрові персонажі рухаються та поводяться як справжні люди. Нова модель штучного інтелекту Meta під назвою Meta Motivo має на меті зробити це можливим. Він розроблений, щоб надати віртуальним агентам більш природні рухи та реакції, дозволяючи їм плавно адаптуватися до оточення Досвід метавсесвіту. Meta Motivo робить цифрових персонажів більш живими, роблячи віртуальні світи багатшими, привабливішими та веселішими.
Основна ідея моделі Meta AI полягає в тому, щоб зробити віртуальних персонажів більш автентичними. У минулому для того, щоб змусити ШІ-персонажів рухатися або поводитися природно, часто вимагалося багато ретельного планування та тонкого налаштування. Meta Motivo змінює це.
Він вчиться виконувати a самостійно широкий спектр завдань— наприклад, ходьба, стояння або реакція на раптову зміну — без постійного втручання людини. В результаті ці цифрові персонажі більше схожі на реальних людей.
Просте керування всім тілом
Однією з найбільших переваг Meta Motivo є можливість контролювати все своє цифрове тіло. Він може відстежувати рухи, приймати певні пози та орієнтуватися, і все це з мінімальним додатковим навчанням.
Завдяки тому, що він розуміє, як мають рухатися тіла, він може переходити в нові ситуації та при цьому поводитися природно. Цей реалістичний рух полегшує нам зв’язок із віртуальними персонажами, ніби вони були поруч із нами.
Meta перевірила модель, використовуючи набори даних із різних сценаріїв і мов. Вони також дозволяють рецензентам оцінити, наскільки добре це працює. Результати були вражаючими. У порівнянні з іншими моделями штучного інтелекту, Meta Motivo ефективно впоралася з широким спектром завдань і не потребувала спеціальних інструкцій або масштабного переписування коду. Ці типи тестів показують, що метамодель ШІ готова перенести свою реалістичну поведінку в реальний світ.
У той час як Meta Motivo зосереджується на тому, щоб зробити персонажів більш людяними, Meta також працює над інструментами для забезпечення достовірності онлайн-контенту. Одним з таких засобів є Мета-штамп відеощо допомагає підтвердити походження фільму.
Він робить це шляхом розміщення прихованих символів у відео, діючи як підпис, що підтверджує, звідки воно походить. Таким чином Meta прагне зменшити кількість дезінформації та допомогти людям довіряти тому, що вони бачать і діляться в Інтернеті.
Навчання без міток
Важливою частиною процесу навчання Meta Motivo є навчання з підкріпленням без нагляду. Замість того, щоб покладатися на ретельно позначені приклади, модель вивчає необроблені дані, такі як записи руху, і визначає, що робити самостійно.
Зберігаючи всю цю інформацію в загальному просторі та розуміючи винагороди за конкретні дії, модель швидко набуває широкий спектр навичок. Незалежно від того, чи це виконання завдань, що стосуються всього тіла, чи адаптація до раптових змін у функціях організму віртуальний світ (як порив вітру), Meta Motivo стає більш гнучким і реалістичним завдяки простому навчанню на льоту.
Примітка редактора: Написано за допомогою штучного інтелекту — відредаговано та вичитано Джейсон Ньюі.
