讲堂 | 童欣：深度学习和人工智能，如何改变图形的生成与创作( 五 )
以前我们做游戏、做很多图像图形的生成时 ， 最重要的就是要恢复三维形状 。 那么当你有了这些方法之后 ， 就会带来一种全新的可能性：也许我们只要拍足够多真实世界的图片和视频 ， 我们就可以生成新的内容了 ， 我们可能再也不需要进行三维建模、材质建模了 。
【讲堂 | 童欣：深度学习和人工智能，如何改变图形的生成与创作】以上这些是我们在图形方面所做的一些研究成果 ， 其实在微软亚洲研究院 ， 除了我们所做的图形图像方面的工作 ， 还有很多研究组都在对游戏平台做贡献 。 比如 ， 我们的机器学习组就和 Xbox 的 PlayFab 合作构建智能后台 ， 帮助 Xbox 改进了排行榜的响应时间 ， 通过智能算法和超强的在线数据处理引擎 ， 把它从两分钟一次更新提升到毫秒级的更新 。 此外 ， 还有我们的语音组等等 ， 都对游戏不同的内容生成做出了技术贡献 。
总结与展望最后总结一下 ， 我刚才讲的是一些例子 ， 通过这些例子我希望阐述的一个观点是：深度学习和人工智能 ， 很可能会改变游戏 ， 特别是图形方式产生的开发方式 。 我们可能不能说一定会改变 ， 但这是很可能会改变的 。 一个重要的事实是 ， 我们的数据生成方法已经从人力驱动逐渐变成数据驱动 ， 手动算法开发也会优化到基于数据分析的自动算法优化 。 如果你做神经网络的优化 ， 会看到很多东西已经不是靠人手了 ， 而是靠大量的数据分析 ， 反馈数据的搜索 ， 再做神经网络的优化 ， 整个过程可能全都自动化了 。 我们甚至可能创造一个全新的方式 ， 彻底抛开已有的传统图形的表达 ， 产生一种基于图像的三维内容的绘制和生产系统 ， 这都是可能的 。
往更大的方面讲 ， 我们会看到有三种力量在慢慢地改变我们游戏的开发方式 ， 一个就是云 ， 当我们有了云端游戏（cloud gaming）以后 ， 我们所有的游戏都不在单机上运行 ， 而是在服务器上运行 ， 那么游戏引擎怎么做到可扩展？我们怎么在一台机上运行多个游戏引擎 ， 多个备份 ， 我们一个游戏引擎能运行在50个 GPU 上吗 ， 怎么去做？我们还不知道 。
人工智能不仅会改变内容创造的方式 ， 其实它也会改变游戏运行的方式 。 比如 ， 我们可以将深度学习网络运用到现有的图形绘制流水线中去 。 我们也会有一些新的设备 ， 比如我们的 GPU 有专用的深度学习计算单元 ， 不管你用不用 ， 它都在那儿 ， 那就意味着当你做绘制的时候 ， 如果你也用了这些深度学习的算法 ， 你的代价是零 ， 基本不增加任何的开销 。 还有一些新的终端设备 ， 像 VR、AR 等等 ， 所有这些硬件的新设备 ， 我们的云的新平台 ， 加上我们人工智能的新技术 ， 我相信会对整个游戏行业的开发、运行、运营都带来一个全新的改变和革命 。
一句话：游戏变了 ， 大家准备好了吗？微软愿意和大家一起 ， 为这个即将到来的改变做好准备！
这就是我今天的报告 ， 谢谢大家！
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