大家好 Google这几天发表了开源的machine learning程式码。玩了一下觉得不得了，这实在太有 趣了。 在人人有手机的时代，结合AR与机器学习的元素後、手游能有什麽新的玩法？ 小弟目前还不知道它可以用在什麽地方，纯粹只是感到兴奋而已XD 小弟花两分钟的动手玩影片： https://youtu.be/aNENxOLd94Y === 以下是这次机器学习的故事背景： 藉由学习大量的照片，它可以识别出不同照片中的物体。 例如，拿着手机在摄影机前晃一晃、让它拍下几百张照片；然後再拿手表做一样的事。然 後，它马上就可以即时判断画面中的物体是手表还是手机了。即使物体角度、大小、光线 变化、只要样本数够多它都能判断出来。 以上这些神奇的科技不用任何软体费用，只要一台有摄影机的普通笔电、以及会按滑鼠的 人即可（还不用懂程式），真是太神奇了。 顺带一提，我只花五分钟就从完全没有基础、到完成训练了，这真的是个好工具。 新闻出处： https://www.cool3c.com/article/129697/amp 体验网址（桌电需搭配chrome)： https://teachablemachine.withgoogle.com/ --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 39.12.1.136 ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/GameDesign/M.1507460526.A.FB9.html ※ 编辑: nfs258147 (39.12.1.136), 10/08/2017 19:46:16 ※ 编辑: nfs258147 (39.12.1.136), 10/08/2017 19:52:14 ※ 编辑: nfs258147 (39.12.1.136), 10/08/2017 20:37:28 应该跟训练的数量有关，越多越准吧。 没错！大数据是来源，现在缺有效分析它的工具。 好像也不错。 我突然想到，可以结合汽车行车记录器与游戏、每天任务是搜集几种特定的号志或标的物 、然後升级或换道具之类的。 营运资金来自於将大量的识别图资卖给自动驾驶车公司之类的，哈哈。 ※ 编辑: nfs258147 (110.28.64.29), 10/09/2017 19:09:35 这个应该会摔手机...拓展维修商机 同意。 只要资料量够大，应该可以反推出自身位置的。这图资可以用在自动驾驶车、室内自主导 航设备等等，也可以结合AR来推广广告（苹果布局AR也许是在铺这条路）。 用一般镜头来侦测环境、也许是目前最有成本效益的作法（相较於Lidar），适合大量推 广。 以前的google glass用来做这样的用途刚刚好，无奈遇到许多现实的瓶颈.. 这好像是文书翻译软体（如蒙恬之类的，没有研究）有机会达成吧？ ※ 编辑: nfs258147 (27.246.198.210), 10/10/2017 14:45:18 大大，这并不是想要取代目前的GPS定位系统哦！而是让机器透过摄影机能感知这个世界 。 以下是对未来比较美好的幻想，细节就不讨论了。 「初期阶段」 利用机器学习，提升自动驾驶车摄影机对於马路物件的辨识成功率。图资来源可以是每一 台车的行车记录器；透过不断上传图资，整个资料库会越来越完善（当然要搭配效率越来 越好的分类装置）。目前的Lidar还是太贵且无法对物件有效分类。 之後也可以当抓耙子，例如车开过路边就自动抓拍红线违规停车并上传系统收奖金。 在此时期需要搜集大量的图资，就像google map需要街景车一样。但不同以往的是，任何 简单的摄影机，有机会透过机器学习来变成图资搜集装置。而且现在行车记录器都快变标 配且常开了，没有续航力什麽的问题。 当然资料量会非常庞大，会需要一套有效率的系统来分类之。 「中期阶段」 透过标定马路上建筑物的外型（并结合GPS来缩小搜寻范围）、让广告透过某种AR装置镶 嵌在建筑物外壁上。 想像一下，若google glass等AR装置在未来已经大量普及，坐公车时只要对着外面服饰店 的虚拟看板点几下，商品没多久就出现在家里了。 拜便宜的视觉系统所赐，家用机器人已经可以认知家中大部分的物品，并可以充当佣人使 用。人人都可以有JARVIS。 因为视觉系统够安全，马路上会有许多跑来跑去的机器人。 「後期阶段」 强人工智慧被发展出来，机器意识以国家为单位组成。机器意识可以掌握整个国家的所有 机器，从车、电冰箱到军事武器无一幸免，机器意识可以共享这些终端设备的所有资讯。 人类移民别的星球，搭的是不知道哪台机器设计的飞行器，也不知道飞行原理。「反正会 到就好了...」人们这麽想着。接着请把剧情接到魔鬼终结者，人类GG。 很实用，推！ ※ 编辑: nfs258147 (110.28.77.251), 10/12/2017 01:31:24 ※ 编辑: nfs258147 (110.28.77.251), 10/12/2017 01:33:45