萌混栗子 發自 凹非寺

量子位 出品 | 公衆號 QbitAI

故事要追溯到，TensorFlow.js剛剛發佈的時候。

圖像控制的喫豆人，足足玩了我一上午。沒有寫反，它玩了我。還好，今天要講的不是它。

當時，和喫豆人一起登上首頁的，還有一個非常健康的尋找表情包小遊戲。

只是，我最初以爲它只適合生活匱乏的美國人。

不過，Google Brand Studio和PAIR組成的開發團隊，給出了一個飲水思源的邏輯，似乎有點吸引力呢。

我們活在一個可以用表情包代替言語的年代。Emoji源於生活，高於生活。

人類享受着表情包的直觀和簡約，但可能不常關注它們在現實世界裏的本尊。

比如，各種各樣的鋼筆本筆，雨傘本傘，披薩本薩。

不是說這些東西我們很少用，而是如果用鏡頭來告訴表情包，我們有愛，說不定它們也會生出受到寵溺的感覺。

遊戲是這樣的，每一關都有一個需要尋找的表情包，玩家如果在規定時間 (比如15秒) 內找到它，就可以爲下一關爭取更多的時間。

請在屏幕倒計時過後開始遊戲，以下爲可愛的示範：

題1：

解1：

題2：

解2：

題3：

解3：

在遊戲進行的時候，神經網絡就在不停地觀察：我是看見衛生紙了麼？那是浴缸麼？ (這可能是一隻廚衛AI…)

不知道它是在爲後面的出題做準備，還是在給人類玩家制造干擾。

這遊戲真可謂聚會良品，只要和懲罰遊戲搭配食用，就可以讓小夥伴們在找東西和藏東西的過程中，享受愉tao悅lu的時光。無論如何，都感覺對抗賽比較有趣。

另外，由於物品識別功能還比較稚嫩，人類有時可以用其他物品萌混過關。玩得越多，玩家就會更瞭解自己的手機，或許還可以總結一套萌混攻略。

有了TensorFlow.js，不需要一大羣雲端服務器，所有計算都在手機上完成。系統不會保存手機拍下的任何一張照片，這一點非常友好。

對着自己的鞋拍照並不好玩，但如果有一天，物品識別在生活的各個角落無處不在，我們可能還是會想起，當年打開簡陋的小網頁，略帶嘲諷地和AI玩耍的經驗吧。

playplay傳送門：

https://emojiscavengerhunt.withgoogle.com/

代碼傳送門：

https://github.com/google/emoji-scavenger-hunt

今日安利：

《少女終末旅行》

並祝大家玩得開心且不被打。

— 完 —

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