高等職業(yè)教育本科新形態(tài)系列教材（第1版·微課版）人工智能通識項目10周蘇教授QQ：81505050掌握人工智能技術(shù)的應用項目10掌握人工智能高級應用技術(shù)學習目標·掌握AIGC的文本生成技術(shù)及其在自然語言處理領域的應用。·理解預測分析、智能推薦系統(tǒng)和自動規(guī)劃技術(shù)的基本原理和應用案例?！ねㄟ^實踐項目，提升在自然語言處理、計算機視覺和智能推薦系統(tǒng)的實戰(zhàn)能力?！づ囵B(yǎng)綜合思維能力和創(chuàng)新精神，引導學生關(guān)注人工智能技術(shù)的倫理和社會影響以及未來發(fā)展方向。項目10掌握人工智能高級應用技術(shù)知識目標（1）AIGC文本生成技術(shù)：·掌握文本摘要技術(shù)（抽取式和生成式）的原理和應用?！だ斫庠姼枭煞椒ǎɑ谝?guī)則、統(tǒng)計語言模型、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、Transformer）。·掌握簡單對話系統(tǒng)的工作原理和架構(gòu)（規(guī)則基礎型、檢索式、生成式、混合型）。·了解多語種翻譯任務中的神經(jīng)機器翻譯（NMT）技術(shù)及其優(yōu)化方法?！ふ莆請D像生成技術(shù)在藝術(shù)創(chuàng)作、娛樂媒體、醫(yī)療健康等領域的應用。項目10掌握人工智能高級應用技術(shù)（2）預測分析與智能推薦系統(tǒng)：·理解大數(shù)據(jù)預測分析的原理，如奧利·阿什菲爾特的葡萄酒品質(zhì)預測案例?！ふ莆罩悄芡扑]系統(tǒng)的工作原理，包括協(xié)同過濾、基于內(nèi)容的推薦等算法。·理解推薦系統(tǒng)在奈飛電影推薦和亞馬遜圖書推薦中的應用。（3）游戲科技：·了解3A游戲的定義及其在技術(shù)和文化上的影響力?！ふ莆沼螒虮澈蠹夹g(shù)支持，包括虛幻引擎5、英偉達技術(shù)、國產(chǎn)技術(shù)的應用。項目10掌握人工智能高級應用技術(shù)教學難點（1）文本生成技術(shù)的復雜性：·理解生成式文本摘要和詩歌生成中Transformer架構(gòu)的工作原理。·掌握簡單對話系統(tǒng)中生成式模型的訓練和優(yōu)化。（2）預測分析的統(tǒng)計基礎：·理解葡萄酒品質(zhì)預測案例中的統(tǒng)計方法和模型構(gòu)建。·掌握預測分析中的數(shù)據(jù)處理和模型驗證。項目10掌握人工智能高級應用技術(shù)（3）智能推薦系統(tǒng)的算法優(yōu)化：·理解協(xié)同過濾和基于內(nèi)容的推薦算法的優(yōu)缺點?！ふ莆胀扑]系統(tǒng)中數(shù)據(jù)稀疏性和冷啟動問題的解決方案。（4）游戲科技的技術(shù)深度：·理解虛幻引擎5中Nanite和Lumen技術(shù)的原理。·掌握AIGC在游戲創(chuàng)作中的應用，如智能NPC、場景建模等。項目10掌握人工智能高級應用技術(shù)（5）實踐項目的綜合應用：·在開發(fā)文本摘要、詩歌生成、圖像分類、目標檢測、推薦系統(tǒng)等實踐項目中，將理論知識轉(zhuǎn)化為實際操作能力?！ふ莆杖绾芜x擇合適的模型架構(gòu)和算法，并優(yōu)化其性能。項目10

掌握人工智能高級應用技術(shù)任務10.1掌握AIGC的文本生成技術(shù)任務10.2理解預測、推薦和游戲技術(shù)人工智能的應用涵蓋眾多領域，深入到我們生活的各個方面，不僅提高效率，還開辟了全新的可能性。以下是一些突出的例子。（1）自然語言處理（NLP）：包括智能語音助手（如Siri、Alexa）、機器翻譯（如谷歌翻譯）、以及自動文本生成（如新聞稿自動生成、客服聊天機器人）。（2）計算機視覺：應用于圖像和視頻分析，例如面部識別系統(tǒng)、自動駕駛汽車中的環(huán)境感知、醫(yī)療影像診斷等。任務10.1掌握AIGC的文本生成技術(shù)（3）推薦系統(tǒng)：電商平臺（如亞馬遜、淘寶）和流媒體服務（如Netflix、YouTube）使用AI來分析用戶行為，提供個性化的產(chǎn)品或內(nèi)容推薦。（4）自動化與機器人技術(shù)：工業(yè)機器人用于制造流程中的重復性任務；服務機器人則可以在零售、酒店業(yè)等領域提供客戶服務。（5）智能決策支持：金融行業(yè)利用人工智能進行風險評估、欺詐檢測、投資策略優(yōu)化等；物流和供應鏈管理中也用AI優(yōu)化路線規(guī)劃和庫存控制。（6）游戲與娛樂：人工智能在電子游戲中創(chuàng)建動態(tài)難度調(diào)整、非玩家角色（NPC）的行為邏輯，以及生成新的游戲內(nèi)容等。任務10.1掌握AIGC的文本生成技術(shù)（7）健康醫(yī)療：人工智能輔助診斷工具幫助醫(yī)生更準確地判斷病情，個性化治療方案設計，藥物發(fā)現(xiàn)過程加速等。近年來迅速發(fā)展的AIGC（人工智能生成內(nèi)容）文本生成技術(shù)已經(jīng)走向?qū)嶋H應用，不斷推動著自然語言處理的領域邊界。它允許機器根據(jù)給定的提示或上下文創(chuàng)建全新的、有意義的文本內(nèi)容。這些技術(shù)在應用中展示了巨大潛力，包括自動寫作、聊天機器人、翻譯系統(tǒng)、對話系統(tǒng)等。任務10.1掌握AIGC的文本生成技術(shù)01文本摘要技術(shù)02詩歌生成03簡單對話系統(tǒng)04多語種翻譯任務目錄/CONTENTS05圖像生成應用PART01文本摘要技術(shù)文本摘要是自然語言處理中的一個重要任務，旨在從較長的文本中提取關(guān)鍵信息生成概括。應用深度學習方法，文本摘要技術(shù)，能夠處理各種類型的文檔，并在多個應用場景中表現(xiàn)出色，推動著自然語言處理向更高層次發(fā)展。一個好的摘要應該具有以下特點：（1）簡潔性：用盡可能少的文字傳達必要的信息。（2）連貫性：確保生成的摘要邏輯清晰，易于理解。（3）準確性：忠實于原文的意思，不歪曲或遺漏重要細節(jié)。10.1.1文本摘要技術(shù)根據(jù)生成方式的不同，文本摘要可以分為兩大類：（1）抽取式摘要：直接從原始文本中選擇最相關(guān)的句子或片段組成摘要，而不改變其內(nèi)容。常見的算法包括TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）、TextRank等圖模型，以及基于注意力機制的方法。其優(yōu)點是簡單直觀，容易實現(xiàn)；保持了原文的語言風格。但是，它可能無法捕捉到全局語義結(jié)構(gòu)，有時會顯得冗長或重復。10.1.1文本摘要技術(shù)（2）生成式摘要：通過理解和重述原文來創(chuàng)建全新的句子，類似于人類撰寫摘要的方式。它主要依賴于序列到序列（Seq2Seq）架構(gòu)及其變體，如帶有注意力機制的RNN/LSTM、Transformer等。其優(yōu)點是能夠生成更緊湊且流暢的摘要，更接近人類撰寫的質(zhì)量。但它訓練難度較大，需要大量標注數(shù)據(jù)；可能會引入事實錯誤或產(chǎn)生幻覺，即生成不符合實際的信息。10.1.1文本摘要技術(shù)文本摘要技術(shù)已經(jīng)被廣泛應用于各個領域，例如：?新聞媒體：快速生成新聞標題和簡短報道。?法律文件：簡化復雜的法規(guī)條款，便于公眾理解和查閱。?學術(shù)研究：幫助研究人員高效瀏覽大量文獻，找到感興趣的論文。?企業(yè)報告：為管理層提供精煉的業(yè)務分析結(jié)果，輔助決策制定。?社交媒體監(jiān)控：實時跟蹤熱點話題，匯總公眾意見。10.1.1文本摘要技術(shù)PART02詩歌生成詩歌生成是自然語言處理中一個充滿創(chuàng)意和挑戰(zhàn)的任務，也是對美學和技術(shù)結(jié)合的一次探索，它要求機器不僅能夠生成語法正確的句子，還要捕捉到詩歌特有的韻律、節(jié)奏、情感以及詩意。隨著深度學習技術(shù)的發(fā)展，尤其是基于Transformer架構(gòu)的模型的成功應用，詩歌生成的質(zhì)量得到了顯著提升。10.1.2詩歌生成詩歌生成的主要方法如下。（1）基于規(guī)則的方法：使用預定義的語法規(guī)則和模板來生成詩句。它簡單直觀，易于實現(xiàn)；可以保證生成的詩句符合特定格式（如五言絕句、七言律詩等）。但是，缺乏靈活性和多樣性，難以產(chǎn)生真正富有創(chuàng)造性的作品。10.1.2詩歌生成（2）統(tǒng)計語言模型：通過分析大量詩歌數(shù)據(jù)中的詞匯共現(xiàn)模式，預測下一個詞的概率分布。它能捕捉到一定程度的語言規(guī)律，適用于簡單的詩句生成。但是，生成的詩句可能較為機械，缺乏連貫性和深層次的情感表達。（3）循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNNs）及其變體：利用LSTM或GRU等結(jié)構(gòu)來處理序列數(shù)據(jù)，捕捉時間上的依賴關(guān)系。它能夠生成具有一定連貫性和邏輯性的詩句；支持多輪對話形式的交互式詩歌創(chuàng)作。但是，對于長距離依賴關(guān)系的捕捉能力有限，容易出現(xiàn)“記憶衰退”現(xiàn)象。10.1.2詩歌生成（4）Transformer架構(gòu)：引入了自注意力機制，使得模型可以并行處理輸入序列的不同部分，更好地理解上下文信息。在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出色，能夠?qū)W習復雜的模式并生成高質(zhì)量的詩句；支持多種風格和主題的詩歌創(chuàng)作。代表性模型有：GPT系列、BERT、T5等都可以用于詩歌生成任務。10.1.2詩歌生成（5）強化學習：通過獎勵函數(shù)引導模型生成更符合人類審美標準的詩句。它可以優(yōu)化生成內(nèi)容的藝術(shù)性和創(chuàng)造性；適合用于評估和改進現(xiàn)有的生成模型。但是，設計有效的獎勵函數(shù)是一個難題，需要大量的標注數(shù)據(jù)和試錯過程。10.1.2詩歌生成詩歌生成的模型與工具中，開源項目主要有：（1）PoetGAN：結(jié)合生成對抗網(wǎng)絡（GANs）思想，旨在提高生成詩句的真實感和多樣性。（2）使用深度學習生成詩歌：基于TensorFlow，提供了多種經(jīng)典詩歌生成算法的實現(xiàn)。（3）WuDaoPoetry機器人：是由阿里云開發(fā)的大規(guī)模預訓練模型，專為中文詩歌生成而設計，支持古風、現(xiàn)代等多種風格。10.1.2詩歌生成詩歌生成的主要應用場景如下。（1）教育領域：輔助學生學習古典文學知識，激發(fā)其創(chuàng)造力和寫作興趣。（2）文化娛樂：為用戶提供個性化的詩歌推薦服務，或者舉辦線上詩歌創(chuàng)作比賽。（3）社交互動：幫助人們表達情感，增進彼此之間的交流；例如發(fā)送定制的情詩給愛人。（4）藝術(shù)創(chuàng)作：藝術(shù)家們可以將生成的詩句融入其他媒介中，如繪畫、音樂等，創(chuàng)造出獨特的跨媒體作品。10.1.2詩歌生成PART03簡單對話系統(tǒng)簡單對話系統(tǒng)是自然語言處理和人工智能領域的一個應用，旨在通過計算機程序?qū)崿F(xiàn)人機之間的自然對話，為人們的生活帶來極大的便利。其核心任務是從用戶輸入中理解意圖，并根據(jù)上下文生成合適的回復。10.1.3簡單對話系統(tǒng)這一過程涉及以下幾個關(guān)鍵步驟：步驟1：輸入解析：將用戶的文本或語音輸入轉(zhuǎn)換為機器可以處理的形式，如詞向量或特征表示。步驟2：意圖識別：確定用戶表達的具體需求或問題類型，這可以通過分類模型來完成。步驟3：槽位填充：提取出與特定任務相關(guān)的實體信息（如時間、地點等），這些被稱為“槽位”。10.1.3簡單對話系統(tǒng)步驟4：對話管理：根據(jù)當前對話狀態(tài)選擇適當?shù)捻憫呗?，決定下一步的操作。步驟5：輸出生成：基于選定的策略構(gòu)造并返回給用戶的最終回答，可以是預定義模板中的句子或是通過生成模型創(chuàng)建的新文本。10.1.3簡單對話系統(tǒng)簡單對話系統(tǒng)的常見架構(gòu)主要如下。（1）規(guī)則基礎型：依賴于人工編寫的規(guī)則和模式匹配來進行對話控制。它易于理解和實現(xiàn)；對于結(jié)構(gòu)化強的任務效果較好。但靈活性差，難以應對復雜或未預見的情況。（2）檢索式：從預先準備好的候選回復庫中挑選最匹配的回答。它可以使用TF-IDF、Word2Vec或其他相似度計算方法來衡量輸入與候選回復之間的相關(guān)性。其優(yōu)點是快速且穩(wěn)定；不需要復雜的訓練過程。但缺乏創(chuàng)造性和適應新情境的能力。10.1.3簡單對話系統(tǒng)（3）生成式：利用深度學習模型（如RNN、LSTM、Transformer等）直接生成新的回復文本。常見的有Seq2Seq架構(gòu)及其變體，結(jié)合注意力機制可以提高生成質(zhì)量，它能夠產(chǎn)生更自然流暢的對話；具有一定的創(chuàng)造性。但需要大量標注數(shù)據(jù)進行訓練；可能會引入事實錯誤或幻覺。（4）混合型：結(jié)合檢索式和生成式的優(yōu)點，先嘗試檢索合適的回復，若找不到滿意結(jié)果再使用生成模型補充。兼顧了效率和靈活性，適用于多種場景。10.1.3簡單對話系統(tǒng)其技術(shù)組件主要如下。?自然語言理解（NLU）：負責解析用戶輸入，包括分詞、詞性標注、命名實體識別等任務。?對話管理器（DM）：維護對話的狀態(tài)，跟蹤對話歷史，并決定下一步的動作。?自然語言生成（NLG）：將對話管理指令轉(zhuǎn)化為人類可讀的語言形式。?知識庫/數(shù)據(jù)庫：存儲有關(guān)領域的背景知識，供對話系統(tǒng)查詢以提供準確的答案。10.1.3簡單對話系統(tǒng)簡單對話系統(tǒng)廣泛應用于各個行業(yè)，例如：（1）客戶服務：自動應答常見問題，如訂單狀態(tài)查詢、退換貨政策等。（2）信息查詢：幫助用戶獲取天氣預報、新聞資訊、公共交通時刻表等實用信息。（3）教育輔導：輔助學生解答作業(yè)題，提供學習建議。（4）娛樂互動：聊天機器人、虛擬助手等產(chǎn)品，享受個性化交流體驗。（5）智能家居：控制家電設備，設置提醒事項等。10.1.3簡單對話系統(tǒng)PART04多語種翻譯任務文本生成技術(shù)在翻譯任務中的應用已經(jīng)取得了顯著的進展，尤其是在神經(jīng)機器翻譯（NMT）領域，它不僅改變了傳統(tǒng)翻譯行業(yè)的工作方式，也為人們跨越語言障礙提供了前所未有的便利。通過利用深度學習模型的強大表示能力和生成能力，現(xiàn)代翻譯系統(tǒng)能夠提供更準確、流暢且自然的翻譯結(jié)果。10.1.4多語種翻譯任務（1）神經(jīng)機器翻譯（NMT）。其架構(gòu)特點主要如下：?編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)：其中編碼器將源語言句子轉(zhuǎn)換為一個連續(xù)的向量表示（上下文向量），解碼器則基于這個向量生成目標語言的句子。?注意力機制：使得解碼器可以在每一步都關(guān)注到源句子的不同部分，從而提高了長句和復雜結(jié)構(gòu)翻譯的質(zhì)量。10.1.4多語種翻譯任務常見模型主要有：?RNN/LSTM/GRU：早期NMT模型多使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡及其變體，如LSTM和GRU，來處理序列數(shù)據(jù)。這些模型能夠捕捉時間上的依賴關(guān)系，但存在訓練速度慢和難以并行化的問題。?Transformer：基于自注意力機制的Transformer架構(gòu)已經(jīng)成為主流，它不僅支持高效的并行計算，還能更好地建模長距離依賴關(guān)系，極大地提升了翻譯性能。10.1.4多語種翻譯任務（2）多模態(tài)翻譯。除了純文本輸入外，一些研究探索了結(jié)合圖像、音頻等其他形式的數(shù)據(jù)來進行翻譯。例如在旅游指南或產(chǎn)品說明書中，圖片可以輔助理解文字內(nèi)容，提高翻譯準確性。10.1.4多語種翻譯任務（3）低資源語言的支持。對于那些缺乏大規(guī)模平行語料庫的語言對，研究人員開發(fā)了多種策略來增強翻譯效果：?遷移學習：利用高資源語言的知識遷移到低資源語言上，例如共享參數(shù)或預訓練模型。?無監(jiān)督翻譯：僅依靠單語數(shù)據(jù)進行訓練，通過對抗訓練或其他方法實現(xiàn)跨語言映射。?數(shù)據(jù)增強：通過對現(xiàn)有數(shù)據(jù)集進行擴增或合成新樣本，增加可用訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量和多樣性。10.1.4多語種翻譯任務（4）集成與混合方法。為了充分利用不同方法的優(yōu)勢，許多系統(tǒng)采用了集成或混合的方法：?規(guī)則+統(tǒng)計+NMT：結(jié)合傳統(tǒng)的基于規(guī)則方法、統(tǒng)計機器翻譯（SMT）以及NMT，以彌補各自不足之處。?多模型融合：同時運行多個獨立的翻譯模型，并通過某種方式組合它們的輸出，如加權(quán)平均或選擇最佳候選。10.1.4多語種翻譯任務（5）后編輯與人機協(xié)作。盡管自動翻譯系統(tǒng)的質(zhì)量不斷提高，但在某些情況下仍然需要人工干預。因此，出現(xiàn)了“后編輯”模式，即先由機器生成初步翻譯，再由專業(yè)譯者進行校正和完善。此外，還有些工具支持實時的人機協(xié)作，讓譯者可以直接參與到翻譯過程中，指導模型改進特定領域的術(shù)語使用或風格偏好。10.1.4多語種翻譯任務翻譯任務中的應用實例例如：（1）谷歌翻譯：這是全球最受歡迎的在線翻譯服務之一，它廣泛采用了NMT技術(shù)，支持超過100種語言之間的互譯。（2）DeepL翻譯器：它以高質(zhì)量的翻譯著稱，特別是在歐洲語言間的翻譯表現(xiàn)尤為突出。DeepL利用了Transformer架構(gòu)，并且特別注重優(yōu)化翻譯的流暢性和準確性。（3）微軟Azure認知服務：提供了豐富的API接口，允許開發(fā)者輕松集成先進的翻譯功能到自己的應用程序中。10.1.4多語種翻譯任務PART05圖像生成應用圖像生成技術(shù)能夠創(chuàng)建逼真的視覺內(nèi)容或藝術(shù)化效果，被廣泛地應用于藝術(shù)創(chuàng)作、娛樂媒體、虛擬現(xiàn)實、游戲開發(fā)、廣告設計、醫(yī)療影像合成以及自動化內(nèi)容生成等多個行業(yè)和領域。10.1.5圖像生成應用1.藝術(shù)與設計（1）創(chuàng)意輔助：藝術(shù)家和設計師可以利用圖像生成技術(shù)快速生成概念圖、紋理、圖案等，激發(fā)靈感并加速創(chuàng)作過程。作為輔助工具，它幫助藝術(shù)家探索新的創(chuàng)意方向，嘗試不同風格的表現(xiàn)形式，它還可以自動生成具有特定藝術(shù)風格的作品，用于裝飾、展覽等多種用途。（2）風格遷移：將不同藝術(shù)作品的風格特點融合在一起，創(chuàng)造出獨特的視覺效果，適用于繪畫、攝影等多種形式的藝術(shù)創(chuàng)作。10.1.5圖像生成應用2.娛樂與媒體（1）虛擬角色設計：用于創(chuàng)建游戲角色、電影角色或其他數(shù)字人物的形象，確保每個角色都有獨特的外觀和個性。創(chuàng)建更加豐富和互動的游戲環(huán)境，如NPC行為模擬、關(guān)卡設計等。通過AI驅(qū)動的虛擬人物進行直播或表演，提供全新的娛樂形式。（2）虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）：生成逼真的虛擬環(huán)境、物體或生物，提升用戶的沉浸感和交互體驗，如游戲場景、虛擬旅游等，增強用戶的沉浸感。10.1.5圖像生成應用（3）影視特效制作：快速生成符合導演意圖的高質(zhì)量的特效鏡頭、虛擬場景、覺效果和場景氛圍，減少實際拍攝的成本和難度，例如背景合成、特效制作等，減少實際拍攝的成本和難度，節(jié)省后期制作時間。（4）視頻處理：實現(xiàn)老舊影片或低清視頻的高清化，提升觀看體驗；也可用于實時視頻通話中的畫質(zhì)增強。10.1.5圖像生成應用3.廣告與營銷（1）個性化內(nèi)容生成與定制：根據(jù)目標受眾特點快速生成定制化廣告素材，提高廣告相關(guān)性和吸引力，例如生成特定風格產(chǎn)品圖片或宣傳海報。根據(jù)品牌調(diào)性和市場需求生成獨特的產(chǎn)品包裝、宣傳海報等視覺材料。（2）A/B測試優(yōu)化：快速生成多種版本的廣告創(chuàng)意，用A/B測試找到最有效的設計方案。（3）增強用戶體驗（UX）：為用戶提供個性化的界面主題或背景圖案，提升交互樂趣。10.1.5圖像生成應用4.醫(yī)療健康（1）醫(yī)學影像分析：提升CT、MRI等醫(yī)學成像設備獲取的圖像分辨率，幫助醫(yī)生更準確地診斷疾病發(fā)現(xiàn)細微病變，更好地理解和預測疾病，例如生成更多的CT掃描圖像或X光片，輔助診斷和治療計劃。（2）手術(shù)模擬與訓練：生成詳細的虛擬患者模型（三維重建圖像），供外科醫(yī)生練習復雜的手術(shù)操作，降低實際手術(shù)風險。（3）康復訓練：創(chuàng)建個性化的康復方案，幫助患者在家完成專業(yè)的物理治療課程。10.1.5圖像生成應用（4）疾病檢測：生成更多樣化的病變圖像，幫助醫(yī)生識別早期癥狀或難以察覺的微小變化，提高診斷準確性。（5）病理分析：通過合成不同階段的病理切片圖像，深入理解疾病的發(fā)展過程，指導個性化治療策略。（6）放療計劃：優(yōu)化放射治療劑量分布圖，確保腫瘤區(qū)域得到充分照射的同時最大限度地保護周圍正常組織。10.1.5圖像生成應用（7）數(shù)據(jù)增強：為訓練機器學習模型提供更多樣化的數(shù)據(jù)集，尤其是針對罕見病或特殊病例，提高模型的魯棒性和泛化能力。（8）減少輻射暴露：利用合成圖像代替真實的X光片或CT掃描，減少患者接受的輻射劑量，特別是兒童和孕婦等敏感群體。10.1.5圖像生成應用5.自動駕駛（1）場景模擬：模擬各種駕駛場景，測試和改進車輛的安全性能，包括天氣變化、交通狀況等因素。（2）數(shù)據(jù)增強：為訓練自動駕駛算法提供多樣化的數(shù)據(jù)集，提高系統(tǒng)的魯棒性和泛化能力。10.1.5圖像生成應用6.時尚與零售（1）虛擬試衣：通過生成用戶穿著不同服裝的效果圖，提供在線購物時的參考，改善用戶體驗。（2）產(chǎn)品展示：快速生成高質(zhì)量的產(chǎn)品設計草圖或渲染圖，加速研發(fā)流程，用于電商平臺的商品展示，無需實物拍攝即可呈現(xiàn)多種視角和細節(jié)。（3）消費電子：應用于智能手機、平板電腦等設備，即使在不理想的拍攝條件下也能獲得高質(zhì)量的照片和視頻。10.1.5圖像生成應用7.建筑與房地產(chǎn)（1）建筑設計可視化：生成建筑外觀和內(nèi)部空間的效果圖，幫助客戶直觀地理解設計方案，促進銷售。（2）房產(chǎn)營銷：生成虛擬的室內(nèi)裝飾方案，讓潛在買家提前體驗未來的居住環(huán)境。10.1.5圖像生成應用8.教育與培訓（1）互動學習材料：生成生動的教學資源，如教學插圖、科學實驗動畫、歷史場景重現(xiàn)等，使學習更加有趣和有效。（2）職業(yè)技能訓練：模擬真實的工作環(huán)境，如工廠生產(chǎn)線、醫(yī)院急診室等，培養(yǎng)學生的專業(yè)技能。10.1.5圖像生成應用9.科學研究（1）數(shù)據(jù)可視化：生成復雜數(shù)據(jù)的圖形表示，幫助研究人員更清晰地理解實驗結(jié)果，發(fā)現(xiàn)新的模式或趨勢。（2）模擬實驗：在無法直接觀察或?qū)嶒灥那闆r下，通過生成圖像來推測可能的結(jié)果，如天文學。（3）衛(wèi)星遙感：改善衛(wèi)星拍攝的照片質(zhì)量，用于地理測繪、環(huán)境監(jiān)測等領域，提供更高精度的數(shù)據(jù)支持。10.1.5圖像生成應用10.安全與監(jiān)控（1）異常檢測：結(jié)合圖像生成技術(shù)與監(jiān)控系統(tǒng)，實時生成正常情況下的預期圖像，對比實際畫面以識別異常行為或事件。（2）隱私保護：在不泄露個人身份信息的前提下，生成模糊處理后的監(jiān)控圖像，既保持了監(jiān)控的有效性又保護了隱私。（3）監(jiān)控系統(tǒng)：從低分辨率監(jiān)控攝像頭捕獲的畫面中提取更多有用信息，輔助安防工作，如人臉識別、車牌識別等。10.1.5圖像生成應用項目10

掌握人工智能高級應用技術(shù)任務10.1掌握AIGC的文本生成技術(shù)任務10.2理解預測、推薦和游戲技術(shù)本任務中，我們探討人工智能在預測分析、推薦系統(tǒng)和自動規(guī)劃等高級應用領域的具體實踐和價值?！ねㄟ^利用氣候數(shù)據(jù)預測葡萄酒品質(zhì)，展示了大數(shù)據(jù)預測分析強大能力?！そ榻B智能推薦系統(tǒng)的工作原理和應用實例，包括奈飛的電影推薦系統(tǒng)和亞馬遜的圖書推薦系統(tǒng)，強調(diào)這些系統(tǒng)如何通過分析用戶行為和偏好，提供個性化的內(nèi)容或產(chǎn)品，從而提升用戶體驗和商業(yè)價值?！そ榻B自動規(guī)劃技術(shù)的基本概念和應用，包括其在機器人規(guī)劃、流程規(guī)劃、動畫設計等領域的應用，展示AI復雜問題求解中的高效性和實用性。任務10.2理解預測、推薦和游戲技術(shù)01預測分析：葡萄酒的品質(zhì)02智能推薦：電影推薦03智能推薦：圖書推薦04游戲科技與黑神話：悟空目錄/CONTENTSPART01理解大數(shù)據(jù)預測分析：葡萄酒的品質(zhì)奧利·阿什菲爾特是普林斯頓大學的一位經(jīng)濟學家，他的日常工作就是琢磨數(shù)據(jù)，利用統(tǒng)計學，他從大量的數(shù)據(jù)資料中提取出隱藏在數(shù)據(jù)背后的信息。奧利非常喜歡喝葡萄酒，他說：“當上好的紅葡萄酒有了一定年份時，會發(fā)生一些神奇的事情?！边@不僅指葡萄酒的口感，還有隱藏在好葡萄酒和一般葡萄酒背后的力量。10.2.1理解大數(shù)據(jù)預測分析：葡萄酒的品質(zhì)“每次你買到上好的紅葡萄酒時，”他說，“其實就是在進行投資，因為這瓶酒以后很有可能會變得更好。而且你想知道的不是它現(xiàn)在值多少錢，而是將來值多少錢。即使你并不打算賣掉它，而是喝掉它。如果你想知道把從當前消費中得到的愉悅推遲，將來能從中得到多少愉悅，那么這將是一個永遠也討論不完的、吸引人的話題?！倍@個話題奧利已研究了25年。10.2.1理解大數(shù)據(jù)預測分析：葡萄酒的品質(zhì)奧利曾花費心思研究的一個問題是，如何通過數(shù)字評估波爾多葡萄酒的品質(zhì)。與品酒專家通常所使用的“品咂并吐掉”的方法不同，奧利用數(shù)字指標來判斷能拍出高價的酒所應該具有的品質(zhì)特征。“其實很簡單，”他說，“酒是一種農(nóng)產(chǎn)品，每年都會受到氣候條件的強烈影響?！币虼藠W利收集了法國波爾多地區(qū)的氣候數(shù)據(jù)加以研究，他發(fā)現(xiàn)如果收割季節(jié)干旱少雨且整個夏季的平均氣溫較高，該年份就容易生產(chǎn)出品質(zhì)上乘的葡萄酒。正如彼得·帕塞爾在《紐約時報》中報告的那樣，奧利給出的統(tǒng)計方程與數(shù)據(jù)高度吻合。10.2.1理解大數(shù)據(jù)預測分析：葡萄酒的品質(zhì)當葡萄熟透、汁液高度濃縮時，波爾多葡萄酒是最好的。夏季特別炎熱的年份，葡萄很容易熟透，酸度就會降低。炎熱少雨的年份，葡萄汁也會高度濃縮。因此，天氣越炎熱干燥，越容易生產(chǎn)出品質(zhì)一流的葡萄酒。熟透的葡萄能生產(chǎn)出口感柔潤（即低敏度）的葡萄酒，而汁液高度濃縮的葡萄能夠生產(chǎn)出醇厚的葡萄酒。10.2.1理解大數(shù)據(jù)預測分析：葡萄酒的品質(zhì)奧利把這個葡萄酒的理論簡化為下面的方程式：葡萄酒的品質(zhì)=12.145+0.00117×冬天降雨量+0.0614×葡萄生長期平均氣溫-0.00386×收獲季節(jié)降雨量把任何年份的氣候數(shù)據(jù)代入這個式子，奧利就能夠預測出任意一種葡萄酒的平均品質(zhì)。如果把這個式子變得再稍微復雜精巧一些，還能更精確地預測出100多個酒莊的葡萄酒品質(zhì)。他承認“這看起來有點太數(shù)字化了”，“但這恰恰是法國人把他們葡萄酒莊園排成著名的1855個等級時所使用的方法”。10.2.1理解大數(shù)據(jù)預測分析：葡萄酒的品質(zhì)然而，當時傳統(tǒng)的評酒專家并未接受奧利利用數(shù)據(jù)預測葡萄酒品質(zhì)的做法。英國的《葡萄酒》雜志認為，“這條公式顯然是很可笑的，我們無法重視它?！奔~約葡萄酒商人威廉姆·薩科林認為，從波爾多葡萄酒產(chǎn)業(yè)的角度來看，奧利的做法“介于極端和滑稽可笑之間”。因此，奧利常常被業(yè)界人士取笑。當奧利在克里斯蒂拍賣行酒品部做關(guān)于葡萄酒的演講時，坐在后排的交易商噓聲一片。10.2.1理解大數(shù)據(jù)預測分析：葡萄酒的品質(zhì)發(fā)行過《葡萄愛好者》雜志的羅伯特·帕克大概是世界上最有影響力的以葡萄酒為題材的作家了。他把奧利形容為“一個徹頭徹尾的騙子”，盡管奧利是世界上最受敬重的數(shù)量經(jīng)濟學家之一，但是他的方法對于帕克來說，“其實是在用尼安德特人的思維（諷刺其思維原始）來看待葡萄酒。這是非常荒謬甚至非?？尚Φ摹！迸量送耆穸藬?shù)學方程式有助于鑒別出口感真正好的葡萄酒，“如果他邀請我去他家喝酒，我會感到惡心。”帕克說奧利“就像某些影評一樣，根據(jù)演員和導演來告訴你電影有多好，實際上卻從沒看過那部電影”。10.2.1理解大數(shù)據(jù)預測分析：葡萄酒的品質(zhì)帕克的意思是，人們只有親自去看過了一部影片，才能更精準地評價它，如果要對葡萄酒的品質(zhì)評判得更準確，也應該親自去品咂一下。但是有這樣一個問題：在好幾個月的時間里，人們是無法品嘗到葡萄酒的。波爾多和勃艮第的葡萄酒在裝瓶之前需要盛放在橡木桶里發(fā)酵18~24個月。像帕克這樣的評酒專家需要酒裝在桶里4個月以后才能第一次品嘗，在這個階段，葡萄酒還只是臭臭的、發(fā)酵的葡萄而已。不知道此時這種無法下咽的“酒”是否能夠使品嘗者得出關(guān)于酒的品質(zhì)的準確信息。10.2.1理解大數(shù)據(jù)預測分析：葡萄酒的品質(zhì)例如，巴特菲德拍賣行酒品部的前經(jīng)理布魯斯·凱澤曾經(jīng)說過：“發(fā)酵初期的葡萄酒變化非?？欤瑳]有人，我是說不可能有人，能夠通過品嘗來準確地評估酒的好壞。至少要放上10年，甚至更久?！?0.2.1理解大數(shù)據(jù)預測分析：葡萄酒的品質(zhì)與之形成鮮明對比的是，奧利從對數(shù)字的分析中能夠得出氣候與酒價之間的關(guān)系。他發(fā)現(xiàn)冬季降雨量每增加1毫米，酒價就有可能提高0.00117美元。當然，這只是“有可能”而已。不過，對數(shù)據(jù)的分析使奧利可以在葡萄酒的未來品質(zhì)——這是品酒師有機會嘗到第一口酒的數(shù)月之前，更是在葡萄酒賣出的數(shù)年之前。在葡萄酒期貨交易活躍的今天，奧利的預測能夠給葡萄酒收集者極大的幫助。10.2.1理解大數(shù)據(jù)預測分析：葡萄酒的品質(zhì)20世紀80年代后期，奧利開始在半年刊的簡報《流動資產(chǎn)》上發(fā)布他的預測數(shù)據(jù)。最初，他在《葡萄酒觀察家》上給這個簡報做小廣告，隨之有600多人開始訂閱。這些訂閱者的分布式很廣泛的，包括很多百萬富翁以及癡迷葡萄酒的人——這是一些可以接受計量方法的葡萄酒收集愛好者。與每年花30美元來訂閱羅伯特·帕克的簡報《葡萄酒愛好者》的30000人相比，《流動資產(chǎn)》的訂閱人數(shù)確實少得可憐。10.2.1理解大數(shù)據(jù)預測分析：葡萄酒的品質(zhì)20世紀90年代初期，《紐約時報》在頭版頭條登出了奧利的最新預測數(shù)據(jù)，這使得更多人了解了他的思想。奧利公開批判了帕克對1986年波爾多葡萄酒的估價。帕克對1986年波爾多葡萄酒的評價是“品質(zhì)一流，甚至非常出色”。但是奧利不這么認為，他認為由于生產(chǎn)期內(nèi)過低的平均氣溫以及收獲期過多的雨水，這一年葡萄酒的品質(zhì)注定平平。10.2.1理解大數(shù)據(jù)預測分析：葡萄酒的品質(zhì)當然，奧利對1989年波爾多葡萄酒的預測才是這篇文章中真正讓人吃驚的地方，盡管當時這些酒在木桶里僅僅放置了3個月，還從未被品酒師品嘗過，奧利預測這些酒將成為“世紀佳釀”。他保證這些酒的品質(zhì)將會“令人震驚地一流”。根據(jù)他自己的評級，如果1961年的波爾多葡萄酒評級為100的話，那么1989年的葡萄酒將會達到149。奧利甚至大膽地預測，這些酒“能夠賣出過去35年中所生產(chǎn)的葡萄酒的最高價”。10.2.1理解大數(shù)據(jù)預測分析：葡萄酒的品質(zhì)看到這篇文章，評酒專家非常生氣。帕克把奧利的數(shù)量估計描述為“愚蠢可笑”。薩科林說當時的反應是“既憤怒又恐懼。他確實讓很多人感到恐慌。”在接下來的幾年中，《葡萄酒觀察家》拒絕為奧利（以及其他人）的簡報做任何廣告。10.2.1理解大數(shù)據(jù)預測分析：葡萄酒的品質(zhì)評酒專家們開始辯解，極力指責奧利本人以及他所提出的方法。他們說他的方法是錯的，因為這一方法無法準確地預測未來的酒價。例如，《葡萄酒觀察家》的品酒經(jīng)理托馬斯·馬休斯抱怨說，奧利對價格的預測，“在27種酒中只有三次完全準確”。即使奧利的公式“是為了與價格數(shù)據(jù)相符而特別設計的”，他所預測的價格卻“要么高于，要么低于真實的價格”。然而，對于統(tǒng)計學家（以及對此稍加思考的人）來說，預測有時過高，有時過低是件好事，因為這恰好說明估計量是無偏的。因此，帕克不得不常常降低自己最初的評級。10.2.1理解大數(shù)據(jù)預測分析：葡萄酒的品質(zhì)1990年，奧利更加陷于孤立無援的境地。在宣稱1989年的葡萄酒將成為“世紀佳釀”之后，數(shù)據(jù)告訴他1990年的葡萄酒將會更好，而且他也照實說了。現(xiàn)在回頭再看，我們可以發(fā)現(xiàn)當時《流動資產(chǎn)》的預測驚人地準確。1989年的葡萄酒確實是難得的佳釀，而1990年的也確實更好。怎么可能在連續(xù)兩年中生產(chǎn)出兩種“世紀佳釀”呢？事實上，自1986年以來，每年葡萄生長期的氣溫都高于平均水平。法國的天氣連續(xù)20多年溫暖和煦。對于葡萄酒愛好者們而言，這顯然是生產(chǎn)柔潤的波爾多葡萄酒的最適宜的時期。10.2.1理解大數(shù)據(jù)預測分析：葡萄酒的品質(zhì)傳統(tǒng)的評酒專家們現(xiàn)在才開始更多地關(guān)注天氣因素。盡管他們當中很多人從未公開承認奧利的預測，但他們自己的預測也開始越來越密切地與奧利那個簡單的方程式聯(lián)系在一起。此時奧利依然在維護自己的網(wǎng)站，但他不再制作簡報。他說：“和過去不同的是，品酒師們不再犯嚴重的錯誤了。坦率地說，我有點兒自絕前程，我不再有任何附加值了?！敝肛煀W利的人仍然把他的思想看作是異端邪說，因為他試圖把葡萄酒的世界看得更清楚。他從不使用華麗的辭藻和毫無意義的術(shù)語，而是直接說出預測的依據(jù)。10.2.1理解大數(shù)據(jù)預測分析：葡萄酒的品質(zhì)整個葡萄酒產(chǎn)業(yè)毫不妥協(xié)不僅僅是在做表面文章?！捌咸丫平?jīng)銷商及專欄作家只是不希望公眾知道奧利所作出的預測?！眲P澤說，“這一點從1986年的葡萄酒就已經(jīng)顯現(xiàn)出來了。奧利說品酒師們的評級是騙人的，因為那一年的氣候?qū)τ谄咸训纳L來說非常不利，雨水泛濫，氣溫也不夠高。但是當時所有的專欄作家都言辭激烈地堅持認為那一年的酒會是好酒。事實證明奧利是對的，但是正確的觀點不一定總是受歡迎的?！?0.2.1理解大數(shù)據(jù)預測分析：葡萄酒的品質(zhì)葡萄酒經(jīng)銷商和專欄評論家們都能夠從維持自己在葡萄酒品質(zhì)方面的信息壟斷者地位中受益。葡萄酒經(jīng)銷商利用長期高估的最初評級來穩(wěn)定葡萄酒價格。《葡萄酒觀察家》和《葡萄酒愛好者》能否保持葡萄酒品質(zhì)的仲裁者地位，決定著上百萬資金的生死。很多人要謀生，就只能依賴于喝酒的人不相信這個方程式。也有跡象表明事情正在發(fā)生變化。倫敦克里斯蒂拍賣行國際酒品部主席邁克爾·布羅德本特委婉地說：“很多人認為奧利是個怪人，我也認為他在很多方面的確很怪。但是我發(fā)現(xiàn)，他的思想和工作會在多年后依然留下光輝的痕跡。他所做的努力對于打算買酒的人來說非常有幫助。”10.2.1理解大數(shù)據(jù)預測分析：葡萄酒的品質(zhì)PART02智能推薦系統(tǒng)——奈飛電影推薦智能推薦系統(tǒng)是一種利用人工智能技術(shù)分析用戶行為和偏好，自動提供個性化內(nèi)容或產(chǎn)品的系統(tǒng)，旨在提升用戶體驗和滿意度。

圖10-1奈飛的電影推薦引擎10.2.2智能推薦系統(tǒng)——奈飛電影推薦成立于1997年的世界最大的在線影片租賃服務商奈飛（Netflix）是一家美國公司，總部位于加利福尼亞州洛斯蓋圖，公司在美國、加拿大、日本等國提供互聯(lián)網(wǎng)隨選流媒體播放，定制DVD、藍光光碟在線出租業(yè)務。2011年，奈飛的網(wǎng)絡電影銷量占據(jù)美國用戶在線電影總銷量的45%。2017年4月26日，奈飛與愛奇藝達成在劇集、動漫、紀錄片、真人秀等領域的內(nèi)容授權(quán)合作。2018年6月，奈飛進軍漫畫世界。10.2.2智能推薦系統(tǒng)——奈飛電影推薦2012年9月21日奈飛宣布，來自186個國家和地區(qū)的四萬多個團隊經(jīng)過近三年的較量，一個由來自奧地利、加拿大、以色列和美國的計算機、統(tǒng)計和人工智能專家組成的7人團隊BPC奪得了奈飛大獎。團隊由原本是競爭對手的三個團隊重新組團，而頒獎儀式上團隊成員們甚至才第一次線下見面。獲獎團隊成功地將奈飛的影片推薦引擎的推薦效率提高了10%。奈飛大獎的參賽者們不斷改進影片推薦效率，奈飛的客戶為此獲益。這項比賽的規(guī)則要求獲勝團隊公開他們采用的推薦算法，這樣很多商業(yè)都能從中獲益。10.2.2智能推薦系統(tǒng)——奈飛電影推薦第一個奈飛大獎成功的解決了一個巨大的挑戰(zhàn)，為提供了50個以上評級的觀眾準確地預測他們的電影欣賞口味。隨著一百萬美金大獎的頒發(fā)。奈飛很快宣布了第二個百萬美金大獎，希望世界上的計算機專家和機器學習專家們能夠繼續(xù)改進推薦引擎的效率。下一個百萬大獎目標是，為那些不經(jīng)常做影片評級或者根本不做評級的顧客推薦影片，要求使用一些隱藏著觀眾口味的地理數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)來進行預測。同樣，獲勝者需要公開他們的算法。如果解決這個問題，奈飛就能夠很快開始向新客戶推薦影片，而不需要等待客戶提供大量的評級數(shù)據(jù)后才做出推薦。10.2.2智能推薦系統(tǒng)——奈飛電影推薦新的比賽用數(shù)據(jù)集有1億條數(shù)據(jù)，包括評級數(shù)據(jù)，顧客年齡，性別，居住地區(qū)郵編，和以前觀看過的影片。所有的數(shù)據(jù)都是匿名的，沒有辦法關(guān)聯(lián)到奈飛的任何一個顧客。推薦引擎是奈飛公司的一個關(guān)鍵服務，1千多萬顧客都能在一個個性化網(wǎng)頁上對影片做出1~5的評級。奈飛將這些評級放在一個巨大的數(shù)據(jù)集里，該數(shù)據(jù)集容量超過了30億條。奈飛使用推薦算法和軟件來標識具有相似品味的觀眾對影片可能做出的評級。幾年來，奈飛已經(jīng)使用參賽選手的方法提高了影片推薦的效率，得到很多影片評論家和用戶的好評。10.2.2智能推薦系統(tǒng)——奈飛電影推薦PART03智能推薦系統(tǒng)——亞馬遜圖書推薦雖然亞馬遜的故事大多數(shù)人都耳熟能詳，但只有少數(shù)人知道它早期的書評內(nèi)容是由人工完成的。當時，它聘請了一個由20多名書評家和編輯組成的團隊，他們寫書評、推薦新書，挑選非常有特色的新書標題放在亞馬遜的網(wǎng)頁上。這個團隊創(chuàng)立了“亞馬遜的聲音”這個版塊，成為當時公司皇冠上的一顆寶石，是其競爭優(yōu)勢的重要來源?！度A爾街日報》的一篇文章中熱情地稱他們?yōu)槿雷钣杏绊懥Φ臅u家，因為他們使得書籍銷量猛增。10.2.3智能推薦系統(tǒng)——亞馬遜圖書推薦亞馬遜公司的創(chuàng)始人及總裁杰夫·貝索斯決定嘗試一個極富創(chuàng)造力的想法：根據(jù)客戶個人以前的購物喜好，為其推薦相關(guān)的書籍。從一開始，亞馬遜就從每一個客戶那里收集了大量的數(shù)據(jù)。比如說，他們購買了什么書籍？哪些書他們只瀏覽卻沒有購買？他們?yōu)g覽了多久？哪些書是他們一起購買的？客戶的信息數(shù)據(jù)量非常大，所以亞馬遜必須先用傳統(tǒng)的方法對其進行處理，通過樣本分析找到客戶之間的相似性。10.2.3智能推薦系統(tǒng)——亞馬遜圖書推薦但這些推薦信息是非常原始的，就如同你在買一件嬰兒用品時，會被淹沒在一堆差不多的嬰兒用品中一樣。詹姆斯·馬庫斯回憶說：“推薦信息往往為你提供與你以前購買物品有微小差異的產(chǎn)品，并且循環(huán)往復?！眮嗰R遜的格雷格·林登很快就找到了一個解決方案。他意識到，推薦系統(tǒng)實際上并沒有必要把顧客與其他顧客進行對比，這樣做其實在技術(shù)上也比較繁瑣。它需要做的是找到產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)性。1998年，林登和他的同事申請了著名的“item-to-item（逐項）”協(xié)同過濾技術(shù)的專利。方法的轉(zhuǎn)變使技術(shù)發(fā)生了翻天覆地的變化。10.2.3智能推薦系統(tǒng)——亞馬遜圖書推薦因為估算可以提前進行，所以推薦系統(tǒng)不僅快，而且適用于各種各樣的產(chǎn)品。因此，當亞馬遜跨界銷售除書以外的其他商品時，也可以對電影或烤面包機這些產(chǎn)品進行推薦。由于系統(tǒng)中使用了所有的數(shù)據(jù)，推薦會更理想。林登回憶道：“在組里有句玩笑話，說的是如果系統(tǒng)運作良好，亞馬遜應該只推薦你一本書，而這本書就是你將要買的下一本書?！?0.2.3智能推薦系統(tǒng)——亞馬遜圖書推薦現(xiàn)在，公司必須決定什么應該出現(xiàn)在網(wǎng)站上。是亞馬遜內(nèi)部書評家寫的個人建議和評論，還是由機器生成的個性化推薦和暢銷書排行榜？林登做了一個關(guān)于評論家所創(chuàng)造的銷售業(yè)績和計算機生成內(nèi)容所產(chǎn)生的銷售業(yè)績的對比測試，結(jié)果他發(fā)現(xiàn)兩者之間相差甚遠。他解釋說，通過數(shù)據(jù)推薦產(chǎn)品所增加的銷售遠遠超過書評家的貢獻。計算機可能不知道為什么喜歡海明威作品的客戶會購買菲茨·杰拉德的書。但是這似乎并不重要，重要的是銷量。10.2.3智能推薦系統(tǒng)——亞馬遜圖書推薦最后，編輯們看到了銷售額分析，亞馬遜也不得不放棄每次的在線評論，最終，書評組被解散了。林登回憶說：“書評團隊被打敗、被解散，我感到非常難過。但是，數(shù)據(jù)沒有說謊，人工評論的成本是非常高的?！比缃瘢瑩?jù)說亞馬遜銷售額的三分之一都來自于它的個性化推薦系統(tǒng)。有了它，亞馬遜不僅使很多大型書店和音樂唱片商店歇業(yè)，而且數(shù)百個自認為有自己風格的書商也受轉(zhuǎn)型之風的影響。10.2.3智能推薦系統(tǒng)——亞馬遜圖書推薦知道人們?yōu)槭裁磳@些信息感興趣可能是有用的，但這個問題目前并不是很重要。但是，知道“是什么”可以創(chuàng)造點擊率，這種洞察力足以重塑很多行業(yè)，不僅僅只是電子商務。所有行業(yè)中的銷售人員早就被告知，他們需要了解是什么讓客戶做出了選擇，要把握客戶做決定背后的真正原因，因此專業(yè)技能和多年的經(jīng)驗受到高度重視。大數(shù)據(jù)卻顯示，還有另外一個在某些方面更有用的方法。亞馬遜的推薦系統(tǒng)梳理出了有趣的相關(guān)關(guān)系，但不知道背后的原因——知道是什么就夠了，沒必要知道為什么。10.2.3智能推薦系統(tǒng)——亞馬遜圖書推薦PART04游戲科技與《黑神話：悟空》3A（AAA）游戲的說法起源于美國，在20世紀90年代后期開始形成，它通常是指大量的金錢，大量的資源，大量的時間，代表著巔峰的制作質(zhì)量、頂級的技術(shù)和巨大的市場影響力。它們不僅僅是為玩家?guī)順O致體驗的娛樂產(chǎn)品，更是科技、藝術(shù)和商業(yè)的完美結(jié)合，在文化、技術(shù)和市場上產(chǎn)生了深遠的影響。它定義了行業(yè)的最高標準，也成為全球玩家心目中的黃金標桿，是更大的游戲生態(tài)系統(tǒng)的重要支柱。它充當游戲技術(shù)進步的火炬手，不斷突破圖形、游戲機制和敘事設計領域的界限。10.2.4游戲科技與《黑神話：悟空》3A游戲通常由大型游戲公司或知名工作室開發(fā)，往往擁有龐大的制作團隊，開發(fā)資金可能高達數(shù)百萬甚至數(shù)億美元，開發(fā)周期也通常為數(shù)年，以確保在圖形、音效、劇情等各方面達到極高的水準。10.2.4游戲科技與《黑神話：悟空》四年前，《黑神話：悟空》首次亮相，就在全球范圍內(nèi)掀起了一股熱潮。這款由中國團隊“游戲科學”打造的一款3A游戲，成為中國文化與技術(shù)實力的一次大膽展示。2024年8月，3A游戲《黑神話：悟空》正式上線，并迅速成為Steam、WeGame等多個游戲平臺銷量榜首，同時在線玩家一度突破200萬人，發(fā)行三天，游戲銷售額超20億元、銷量超1000萬份。

圖10-2《黑神話：悟空》劇照10.2.4游戲科技與《黑神話：悟空》《黑神話：悟空》這款游戲之所以引發(fā)如此強烈的關(guān)注，不僅因為它的高品質(zhì)畫面和復雜的玩法，更因為它深深植根于中國的文化傳統(tǒng)。游戲以經(jīng)典名著《西游記》為背景，玩家將化身為“天命人”，在充滿神秘與危險的旅程中探索傳說的真相。游戲中精致還原的中國古建筑和獨特的妖怪設計，都成為了玩家們津津樂道的話題。10.2.4游戲科技與《黑神話：悟空》10.2.4.1海外KOL助力游戲傳播值得一提的是，海外的KOL（關(guān)鍵意見領袖）在推廣《黑神話：悟空》中發(fā)揮了重要作用。這些KOL們通過各種社交媒體平臺，向全球玩家展示了游戲的獨特魅力。他們不僅對游戲的玩法和畫面表示贊嘆，更對其中蘊含的中國文化深感興趣。許多KOL在視頻中詳細講解了《西游記》的背景故事和游戲中的文化元素，激發(fā)了更多外國玩家對中國傳統(tǒng)文化的濃厚興趣。10.2.4游戲科技與《黑神話：悟空》例如，在一些外國論壇和社交媒體上，有玩家分享了他們?yōu)榱烁美斫庥螒蚨喿x《西游記》的經(jīng)歷，還有人通過KOL的推薦開始學習有關(guān)中國神話的知識。這種跨文化的交流和理解，無疑是《黑神話：悟空》成功的一個重要標志。10.2.4游戲科技與《黑神話：悟空》TGA是由加拿大籍游戲媒體人杰夫·吉斯利主辦，得到索尼、微軟、任天堂等知名企業(yè)支持的電子游戲獎項。提前兩年就寫好TGA年度最佳游戲獲獎感言的馮驥說，贏的時候才自信只是對結(jié)果的復讀，他和游戲科學企業(yè)一直在“做具體的事，做困難的事，做相信的事……在做這些，當然應該自信”。20年前，馮驥寫下6000字的雄文《誰謀殺了我們的游戲?》，帶著改變國產(chǎn)網(wǎng)游糟糕現(xiàn)狀的滿腔熱血進入游戲行業(yè)。10年前，他成立游戲科學，決心要用扎實的技術(shù)去解決具體問題，用實事求是的態(tài)度做一款高品質(zhì)的游戲。10.2.4游戲科技與《黑神話：悟空》2018年，他和團隊終于“重走西游”，彌補10年前在《斗戰(zhàn)神》上留下的遺憾，《黑神話：悟空》正式踏上取經(jīng)路，讓嗩吶聲第一次在被譽為游戲奧斯卡的TGA上響起，即便遺憾錯失年度最佳游戲，也留下了“功成何須袈裟證”的江湖美譽。《黑神話：悟空》是一場全球性的文化盛宴。它向世界展示了中國文化的深度與魅力，也讓全球玩家感受到了中國游戲產(chǎn)業(yè)的崛起。可以說，《黑神話：悟空》不僅為中國游戲產(chǎn)業(yè)樹立了新的標桿，也為中國文化在全球范圍內(nèi)的傳播提供了全新的平臺。10.2.4游戲科技與《黑神話：悟空》10.2.4.2海外技術(shù)：光影渲染，玩家沉浸式體驗黑神話爆了，更引人關(guān)注的是背后的算法和技術(shù)。讓中國游戲在國際舞臺占有一席之地，必須依靠強力的技術(shù)支持，兩大技術(shù)底座是：虛幻引擎5和英偉達的技術(shù)支持。2021年5月，“史詩游戲”對外發(fā)布了虛幻引擎5的預覽版。同一年，游戲科學就決定用虛幻引擎5來開發(fā)游戲。自此以后，虛幻引擎5就一直被視作黑神話的期待因素之一。10.2.4游戲科技與《黑神話：悟空》業(yè)內(nèi)對虛幻引擎5的評價是：“簡潔低調(diào)地改寫游戲規(guī)則，顛覆產(chǎn)業(yè)?！逼渲械暮诵募夹g(shù)是Nanite（虛擬微多邊形幾何體）和Lumen（全動態(tài)全局光照）。10.2.4游戲科技與《黑神話：悟空》Nanite技術(shù)，簡單來說是將模型上的面分為眾多個簇，只有當玩家貼近模型時，引擎才會將簇繼續(xù)細分進行并行渲染。這大大節(jié)省了圖形算力，集中渲染玩家目光所及之處的角色、物品、場景等細節(jié)。

圖10-3Nanite和虛擬陰影貼圖10.2.4游戲科技與《黑神話：悟空》如今，3D游戲光影越來越復雜，要實現(xiàn)逼真的動態(tài)光照，按傳統(tǒng)手段需要足夠多的光照貼圖，這提高了游戲的制作成本，尤其是光影晝夜更替、天氣變化系統(tǒng)的游戲。而Lumen只要在畫面中添加光源，就能根據(jù)情況自動調(diào)節(jié)光源，極大地節(jié)省了烘焙光照貼圖的功夫。

圖10-4Lumen演示效果10.2.4游戲科技與《黑神話：悟空》除了這兩個核心技術(shù)外，卷積混響、環(huán)境立體聲渲染、Chaos物理系統(tǒng)、Niagara粒子系統(tǒng)等改進，進一步提升了虛擬引擎5的價值，簡化了開發(fā)流程的同時更好實現(xiàn)影音、物流效果。虛幻引擎5的客戶涵蓋市面上大部分開發(fā)游戲公司、工作室和開放商，已經(jīng)成了游戲產(chǎn)品的基建之一。如果說虛幻引擎5聚焦于開發(fā)端，那么英偉達則主要作用于用戶體驗端。英偉達的光線追蹤技術(shù)，進一步將游戲視覺效果推向極致。10.2.