[发明专利]电子装置以及其控制方法

说明书

提供了一种电子设备。电子设备包括：显示器、通信器以及处理器，处理器被配置为辨识在电子设备中运行的游戏中的情境，通过通信器从外部服务器接收广告内容，基于情境来修改所接收的广告内容，以及控制显示器显示其中插入修改的广告内容的游戏屏幕。

技术领域

本公开涉及电子设备及其控制方法。更具体地，本公开涉及能够在游戏中提供广告的电子设备以及其控制方法。

本公开有关于使用机器学习算法来复制人脑的辨识和确定的人工智能(AI)系统以及其应用。

背景技术

当前，数字广告市场示出如下趋势，其已经从将特定广告暴露在特定位置上的现存方法改变为实时地暴露广告使得广告适合于广告被暴露到的并且观看者观看广告的区域的特性的实时竞价(RTB)系统。

近年来，以自然地出现在游戏中的三维(3D)对象的形式提供广告的游戏中对象类型广告在兴起。然而，因为游戏中的对象类型广告意图无差异地应用于游戏中的游戏玩家，所以广告必须根据场景、背景、环境经受前期制作处理，并且因此存在难以应用前述的RTB系统的问题。

因此，在相关技术中，产生与游戏中的每个场景的气氛、背景以及情形相对应的广告内容的各种版本，并且当由诸如移动设备之类的游戏客户端请求广告时，通过分析元数据来选择将被显示的广告，并且在游戏中在3D对象中渲染所选择的广告并且显示广告。

然而，此类方法具有问题——必须以与每个场景的背景、情形等相对应的广告的各种版本来提前产生一个广告。此外，如果由于没有在前期制作阶段中考虑的事件而不能反映的每个场景的背景、情形等等，则在游戏中显示就游戏的历史背景而言与产生的广告不匹配的广告，并且将会有由于广告的异质性而降低广告效应的问题。

因此，需要开发通过向游戏中对象类型广告应用RTB系统自动辨识和分析游戏的情形、背景和环境并且重构没有任何异质性的广告的技术。

同时，该技术的必要性能够从人工智能(AI)的角度来探讨。

AI系统是实施人类级智能的计算机系统。与现存的基于规则的智能系统不同，其是机器学习、判断并且变得智能的系统。随着AI的使用更准确地提高了辨识率和对用户品味的理解，现存的基于规则的智能系统逐渐地被基于深度学习的AI系统代替。

AI由机器学习(深度学习)和利用机器学习的元素技术组成。

机器学习是由它本身归类/学习输入数据的特性的算法技术。元素技术是使用诸如深度学习之类的机器学习算法的技术，由诸如语言理解、视觉理解、推断/预测、知识表示和运动控制等等的技术领域组成。

应用AI技术的各个领域如下。语言理解是用于辨识、应用/处理人类语言/字符的技术并且包括自然语言处理、机器翻译、对话系统、问与答、语音辨识/合成等等。视觉理解是用于将对象辨识和处理为人类视觉的技术，包括对象辨识、对象跟踪、图像搜索、人类辨识、场景理解、空间理解、图像增强。推断/预测是用于判断并逻辑上推断和预测信息的技术，包括基于知识/概率的推理、优化预测、基于偏好的规划、和推荐。知识表示是用于将人类体验信息自动化到知识数据的技术，包括知识构建(数据生成/分类)和知识管理(数据利用)。运动控制是用于控制车辆的自主运行和机器人的运动的技术，并且包括运动控制(导航、碰撞、运行)、操作控制(行为控制)。

将上述信息仅仅作为背景信息来呈现，用于帮助对本公开的理解。关于以上中的任何一项是否可以应用为关于本公开的现有技术，没有作出判定，且没有作出断言。

发明内容

技术问题

本公开的方面将至少解决以上提及的问题和/或缺点并且至少提供以下描述的优点。因此，本公开的方面将提供分析不是固定的各种游戏的情景、背景、情形(故事、等级，等等)、实时地修改游戏中的对象类型广告并且显示其的电子设备以及其控制方法。