AI与VR

今天看王垠的博客,关于人工智能，首先这篇博文解释了深度学习的原理，就是类似于统计数据拟合成一个函数。然后
我看自动驾驶技术这篇文章认为目前的深度学习算法还无法实现“认知”，主要论点如下：

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然而自动车的“头脑”（电脑），是没有认知能力的，所以就算收集到了大量的数据，它仍然不知道那东西是什么，它们之间是什么关系。电脑没有这些“常识”，所以它无法为人做出正确的判断。在危急的关头，它很可能会做出危及乘客安全的决定。“认知”是一个根本性的问题，AI领域至今没有解决它，甚至根本没有动手去研究它。
自动车使用的所谓“机器学习”的技术，跟人类的“学习”，完全是两回事。举个例子，一个小孩从来没见过猫，你只需要给她一只猫，告诉他这是“猫咪”。下一次，当她见到不管什么颜色的猫，不管它摆出什么姿势，都知道这是“猫咪”。现在的电脑，认知能力其实比小孩子，甚至其它动物都差很多。你先让电脑分析上百万张猫的照片，各种颜色，各种姿势，各种角度，拿一只猫摆在它的摄像头面前，让它看整整一年…… 最后它仍然不理解猫是什么，不能准确的判断一个东西是否是猫。
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于是我在想为什么人可以准确识别，人不也是根据一个物体的形状特征来判断是什么的吗? 我首先想到人有两只眼睛，产生的图像是立体的，而谷歌的汽车采集的图像是二维的，但我闭了自己一只眼睛后，仍然可以识别身边的物体，所以问题不在于有几个摄像头。恰好最近在玩three.js, 看了几个demo都非常VR。我顿时灵光一现：AI与VR是两个相反的领域：

• AI是让机器识别输入
• VR是让人类识别不了输出

所以我认为这两个领域应该一起研究：

• 通过VR技术帮助AI：目前VR渲染3D模型很逼真，而AI识别物体不够准确，原因可能是内部的模型没有用3D的，可以参考渲染图像的过程：渲染过程先是投影，再加上光线;识别图像则反过来，先去掉光线，再猜测是哪个模型的投影。
• 通过AI技术帮助VR：目前VR的模型都是手工用各种软件建的，所以如果一个AI通过大量的训练已经对一个物体识别很准确了，则可以让这个AI自动画出一个模型出来，可以人为输入一些参数，也可以使用随机数，或两者结合。

另外人有五感官，视，听，嗅，味，触，而目前电脑只有两个，电脑不吃东西，所以味觉应该不可能。嗅觉的输入可以通过气味传感器实现（导致警犬失业），输出则较难实现。触觉实际上包含了很多：比如探测物体的硬度，粗糙程度，环境的温湿度，这些需要不同的传感器。