一些专家认为，虚拟现实起源可以追溯到20世纪50年代，虽然第一个虚拟现实显示器发明于1968年。在过去的半个世纪里，这个领域已经有了显著的发展。而机器学习在其发展过程中发挥着非常重要的作用，最近虚拟现实和机器学习相结合使技术更为先进。

去年12月，著名技术传播者，作家和机器学习发言人Emory Craig写了一篇Quora帖子，该帖子指出，这项技术将在不久的将来发挥更大的作用。

Craig认为，到2020年，深度学习可能会使虚拟现实得到巨大改变。与此同时，机器学习和人工智能早已以惊人的方式影响着这个领域。

Jack Clover是Logikk的计算机视觉和NLP专家，他在LinkedIn最近的一篇文章中深入研究了机器学习，人工智能和虚拟现实之间的关系。

Clover指出，人工智能的核心是描述一种算法，该算法从其自己的知识库中提取，以提供对人类用户产生实际影响的输出。考虑到这一概念，就很容易理解机器学习与该领域的相关性。

当你考虑到人工智能对虚拟现实越来越重要时，它与虚拟现实的联系就会变得更加清晰。Clover指出，显示数字图像的简单头戴设备不需要任何形式的人工智能，但是，虚拟现实却依赖于高度复杂的AI算法来模拟现实。

VIOND强调了机器学习改变领域的多种方式：

对手与眼的跟踪

人们看到的关于虚拟现实改进的大多数讨论都集中在模拟复制用户沉浸其中的环境的能力上。然而，模拟跟踪用户移动的能力同样重要。

深度学习变得越来越擅长理解人们可以用手做出的数百万种姿势。它还能够比以往更精确地跟踪人眼。

通过更好地理解人类输入的机制，虚拟现实应用程序将更好地理解他们的意图。虽然开发更好的符合人体工程学的控制器有助于实现这一目标，但机器学习被证明对此更有效。

详细的环境测绘

虚拟现实可以通过复制已存在的环境来更好地模拟环境。他们可以将外部结构传感器与人工智能系统结合使用，为用户创造混合现实体验。

许多这些应用程序依赖于初级系统。这些系统已经被用于模拟用户在家中的体验。他们可以识别家具的位置，并构建每个房间的虚拟模型，具有独特的空间细节。

这种应用是无限的。一个人可以使用虚拟现实集来导航区域以构建虚拟地图。这可以用来帮助其他人熟悉环境，此外，对于减少盲人在导航新环境时可能遇到的障碍，可能非常有帮助。

将语音命令合并到训练模拟中

语音命令在训练模拟中也非常有用。虚拟现实模拟可以跟踪人们的声音，这将有助于为训练练习提供更好的信息。

它们可以使用人们使用模拟提供的口头信息来更好地理解警告，这些警告将被传递给使用模拟进行训练的人员，他们还可以收到遇到的问题类型的建议。