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        西湖論劍2023.數字安全大會鄧釋天公布3D-AIGC及AI圖形學Web3.0雙基

        時間:2023-05-27來源:互聯網 作者:編輯 點擊:
        2023-05-07-17:35發表于杭州洲際酒店.杭州廳 5月7日,在2023西湖論劍. 數字安全大會清華長三院AI圖形學首席科學家鄧釋天于大會主論壇發表《3D-AIGC與AI圖形學開啟元宇宙未來》主題演講。

        2023-05-07-17:35發表于杭州洲際酒店.杭州廳

        5月7日,在2023西湖論劍. 數字安全大會清華長三院AI圖形學首席科學家鄧釋天于大會主論壇發表《3D-AIGC與AI圖形學開啟元宇宙未來》主題演講。

        鄧釋天通過AIGC模型機理的分析分享了對AIGC的看法,首次公布自研“3D-AIGC”與“AI圖形學”,提出元宇宙實時交互計算機視覺感知技術和輕量化觀念以及對Web3.0落地新時代網絡安全的見解。

        鄧釋天提出”3D-AIGC”、“AI計算機圖形學”接入Web3.0實時演算與應用。實現高層次識別與高度真實的數字化人物交互、支持Web3.0環境下的高度個性化體驗服務和社交、為內容產生生產與應用開發提供基礎平臺,系列新技術必將推動元宇宙產業的落地與發展。

        以下為發言全文:

        尊敬的領導、嘉賓,老師大家下午好,感謝國家信息中心的邀請,很榮幸參加···“數字中國amp;安全治理論壇”2023西湖論劍大會。

        我這幾年一直聚焦在web3時代的”數字技術與安全”領域,它作為新一代數字產業,發展前景廣闊。相關技術與應用正在快速演進,相信未來5-10年內將形成廣泛的應用場景,產生大規模市場與就業機會。中國有望在Web3.0領域快速取得領先,需深耕技術創新與產業化運營。

        首先借用這個機會,分享一些對AIGC人工智能大語言模型的觀點:

        第一,GPT還不是主動思考的工具,這種深度神經網絡模型仍然是是弱人工智能。

        從技術機理分析:

        目前應用最多的幾種神經網絡技術包括卷積神經網絡(CNN)、循環神經網絡(RNN)、長短時記憶網絡(LSTM)和生成對抗網絡(GAN)等。

        卷積神經網絡(CNN)主要用于圖像識別和計算機視覺領域,它可以從圖像中提取特征并進行分類。循環神經網絡(RNN)和長短時記憶網絡(LSTM)主要用于自然語言處理領域,它們可以處理序列數據并進行文本分類、機器翻譯等任務。生成對抗網絡(GAN)則可以用于生成逼真的圖像和視頻等。

        雖然這些神經網絡技術非常強大,但它們仍然存在一些局限性,這些局限性可能會妨礙它們在Web3.0中的應用。

        交互沉浸體驗是Web3.0中一個核心需求,圖像提取分類無法實現真正的實時演算Web3.0AI資產,我認為包括Chat GPT在內的AIGC比作是Web2.0技術的升級;同時,神經網絡技術用于許多不同的應用程序,容易為Web2.0提供錯的用戶身份認證和指導。由此帶來數字信息的安全危機并無從追責。

        人工智能生成的內容難以鑒別真偽,將成為網絡安全的“隱形殺手”,那么我們應該用怎樣的技術路徑解決上面的問題?互聯網發展到Web3.0階段不可不面對的技術現實。

        第二,鄧釋天發明3D-AIGC新技術,將是Web3.0數字安全領域的基礎。

        什么是3D-AIGC:首先她滿足AIGC的自動識別,并提升至Face Recognition在內特征分類,可以三維數據分析,資產建立的同時,生產高質量的3DAI數字資產,更能實現AI沉浸式實時交互的Web3.0新技術成果。

        第一代技術3D-AIGC通過標注特征點,模擬結構光等手段實現高精度三維抓取無附著的三維數據,運用AI圖形學適應物理環境。

        目前,在研發中的二代采用點云等三維數據,會避免傳統Face Recognition對高質量人臉區域照片的依賴,進而增強數據采集的靈活性與效率。

        3D-AIGC模型采用可解釋性更強的機器學習方法,其參數和結構更易于理解與調整,道適合開放和分布式的Web3.0環境。

        未來的第三代的3D AIGC的數據表達方式和計算機方法還可以較好地保障個人隱私與安全。3D AIGC技術在識別范圍和應用場景方面擁有更大潛力,可望在公共安全等Web3.0領域發揮關鍵作用。

        為什么提出這樣的觀點,專業角度看,GPT這類大規模預訓練語言模型對網絡安全存在以下幾方面危害:

        自動生成虛假信息、誤導公眾,、針對特定目標的語言,’如網絡釣魚郵件、短信詐騙信息,可以模擬人類對話,主動聯系目標受害者并進行操縱;可能超過接口提供方的使用限制和審查能力,造成一定危害,危害國家網絡環境,不可追溯。

        3d AIGC賦予互聯網的每個人數字身份

        高準確度:3D人臉數據包含深度信息,可實現高精度識別與驗證、虛誤率和攻擊受害率低、提高系統可靠性。

        高抗欺騙:可有效抵御照片、視頻和虛擬頭像攻擊,防止身份被盜用與冒用,增強安全實力。

        高兼容性:與現網絡安全基礎設施高兼容、易融入多因素認證、訪問控制和云安全系統,實現技術有機銜接。

        技術擴展:3D采集、建模和分析技術也適用于其他生物特征,如3D手勢、3D視網膜等其它生物特征擴展技術應用空間。

        行業應用:未來可用于用戶Web3.0身份認證,金融、公安、國防和航空等網絡安全系統,具有較高安全效能和實用價值。

        從技術經驗來看,3D-AIGC的未來會是個終極答案。

        這些年國家的互聯網發展日新月異,隨著營商環境的開發,更多資源被留在了線上,而互聯網的未來必然是線上對線下的賦能,在我看來另一項整合3D-AIGC的技術有必要匯報給大家:

        第三,首次公開已創立元宇宙實時演算的跨平臺輕量化技術——AI計算機圖形學

        這里向大家匯報,相關技術發明成果,AI計算機圖形學革命性創新是多學科有機融合,將呈現出真實感,“智能化"“虛擬社會"等特征,要實現這樣的目標,包含3D-AIGC相關學科的進一步創新與融合仍是關鍵所在。

        目前獨有的技術創新包含:

        iK/FK組織結構外部環境自動適配

        感知PBA物理

        紙娃娃系統物理模擬,剛體、柔體碰撞

        表情動作實時驅動肌肉組織拓撲聯動,

        ID微表面卷積變形聯動

        代理物體渲染

        發明基于稀疏化的SIFTScale Invariant Feature Transform

        學習樣本特征自動生成高精度模型智能信息

        SVMSupport Vector Machine 深度訓練

        基于Spring-Mass原理創建實時物理系統

        以及還在研究中的分形幾何在歐幾里得空間要素的自動識別與抽取優化等

          3D 圖形學將構建Web3.0安全數字基礎設施

        1.提供數字身份和資產管理的最佳場景,構建開放元宇宙技術,實現數字空間互聯互通和資產跨鏈。

        2.可輕松接入區塊鏈網絡,與數字身份和數字人民幣等Wb,3.0技術深度融合。

        3.實現跨鏈數據共享和互操作,提高Web3.0生態連通性。

        4.3D人臉識別技術具有較高安全性和生物防護能力,3D元宇宙引擎提供展示和使用場景,兩者結合實現Wb3.0安全認證和資產管理。

        5.通過區塊鏈實現去中心化和跨鏈互操作,發揮技術優勢,構建Wb3.0安全數字基礎設施。

        相信AIGC+3D AIGC+AI 計算機圖形學+區塊鏈等前沿技術的深度結合,將催生出一代超越當前網絡安全水平的新型基礎設施與安全系統。

        實現這樣的愿景——需要國家推動產業融合與創新,增強我國網絡空間的安全實力與數字主權。亟待建立元宇宙進入的科學標準和安全規范,并加速產業化與市場應用,進而提高網絡安全產業鏈整體實力和數字經濟競爭力。我國將在Web3.0時代數字身份認證與網絡安全領域獲得競爭優勢。

        謝謝大家!

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