電玩已經變成廣袤延伸的虛擬世界，得花上數個月的時間去探索；零售商建立更為精細的 3D 立體環境，以展示他們的商品；而在高畫質的領域裡，電影和電視裡使用的數位效果則是更為精巧複雜。
市場上對於優質數位內容的需求，呈現出爆炸性的發展，而在建立數位內容的過程中所需花費的成本，也是出現高度成長的局面。
Artomatix 技術長 Eric Risser 週四在 GTC Europe 的一場演講裡，對眾多技術專家、設計師和企業家表示，日後將會用到深度學習來結合電腦運算的速度，還有人類藝術家的靈活創意，以解決上述問題。
使用內容來創作
「未來藝術家不再使用色彩來作畫，而是使用內容來創作。他們匆匆勾勒數筆框架，再交給人工智慧去填滿內容。」Risser 說。
Risser 表示諸多開創性發展的其中一項，便是2015年 Leon A. Gatys、Alexander S. Ecker 與 Matthias Bethge 以數十年間對「紋理合成」（texture synthesis）這個名不見經傳之領域所獲得的研究成果為基礎，所提出的一份報告。在報告裡詳細如何運用卷積神經網路，迅速將一小份紋理樣本變成人眼看起來自然無比的圖案。
這份報告引發了多項創新項目如雨後春筍般出現，將神經網路融入精密複雜的電玩和電影製作工具，例如來自都柏林的 Artomatix 等公司所提供的產品。
不過在電玩領域裡，過去得花上五年和2.5億美元來製作廣闊的遊戲世界，才剛開始在製作過程裡加入人工智慧。Risser 說深度學習技術能協助人類建立從建築、時尚到電影等一切事物，最終則是能更快速輕鬆地建立有著豐富內容的虛擬世界。
座落在一座健力士啤酒廠舊址裡的 Artomatix，運用機器學習和大數據分析來製作從精細風景到大批惡棍等一切細節各自相異的內容。Artomatix 曾在 NVIDIA 的2015年新創公司高峰會初試啼聲競賽裡，獲得十萬美元的獎金。
殭屍圖形
Artomatix 的成果以 Risser 稱為「殭屍圖形」（zombie graph）的現象為本。擁有都柏林大學三一學院博士學位的 Risser 說在建立一個電玩怪獸的樣本時，內有大批獨一無二的資訊。加入另一個殭屍時，會得到更多獨特的資訊。
過一陣子開始形成圖案時，就算樣本數量有增加，每個新增的殭屍所加入的獨特資訊量卻逐漸減少。
Artomatix 使用機器學習來徹底運用這些少數殭屍樣本所提供的獨特資訊，產生一整支外型各異的殭屍大軍。
這為藝術家省下了不少時間和苦差事，又滿足了玩家們在沉浸於數位世界裡所要求的多元性。這股趨勢改寫了內容創作經濟學的發展前景，往好的方向前進。
而且時機點剛剛好。
Risser 說現在建築師、汽車設計師到家具公司都製作 3D 立體模型，以設計和販售產品。雖然某些 Risser 稱為「創意核子反應器」的人能建立這項內容，要製作的工作量卻遠高出人力數量。
「那正是創意人工智慧技術如此具有破壞性的原因，它能突破這項供應天花板的限制。」Risser 說。
用於下一代社群媒體的內容
同時 NVIDIA Holodeck 這般身歷其境、協同合作式的 VR 技術體驗，將從一項設計實體環境產品所使用的工具，搖身一變成為能享受到高精度細節的虛擬環境。
Risser 表示：「那將會用在下一代的社群媒體上。你可以打造出個人專屬的空間，裡面全是唯你獨有的物品，這正是創意人工智慧技術派上用場的地方，為你打造出絕無僅有的虛擬世界。」