最近，数字展厅设计正在引入人工智能技术吸引观众并给参观者以个性化的体验。在进行任何进一步研究之前，重要的是要了解用于观众参与的AI技术是什么。如何将它们实施到数字展厅中？还有什么挑战或问题？

在AI的所有子类别中，最常提及的三个部分是Chatbot（聊天机器人），神经网络/深度学习和机器学习。第一个子类别是Chatbot，它是一种与人互动的软件机器人，通过个性化导览和通过智能客户服务与观众互动来与观众建立联系。

其次，机器学习。机器学习技术可以对现有数据进行学习，分类和做出预测。数据分析可用于面部识别（产品的样式、颜色、纹理、物体识别），社交媒体中的地理跟踪以及出勤跟踪，以显示观众对未来展览策略的偏好。

最后但并非最不重要的一点是，基于机器学习，神经网络/深度学习也在改变数字展厅的体验。神经网络/深度学习是创建新数据的计算系统，这些新数据看起来像是在人脑上松散建模的现有数据集。这项技术可用于博物馆的档案研究。例如，深度学习系统可以识别手写的拉丁文旧文档，并根据其庞大的存储库将其数字化。此外，神经网络还可以改变艺术家创作艺术的方式。生成对抗网络（GANs）可能是一个很好的例子，并且已经在展览“路人I的回忆”和由Met，Microsoft和MIT制作的原型“ Generist Maps ”中使用。 

总而言之，人工智能技术在受众参与中的用途是数据集的组织和重新创建，行为和出勤率分析以及体验个性化。为了更好地了解数字展厅中AI的实施。我们需要考虑几个挑战。例如，数字展厅打算在多大程度上实施该技术？众所周知，大多数展览都是馆长根据专家观点设计的。但是，对观众行为的分析，个性化巡演的利用以及数据预测将使数字展厅能够考虑到观众的喜好。这种趋势会影响数字展厅专家的声望，还是展览会成为游客的专属？这些是我们未来研究中可以重点关注的问题。

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