故事要追溯到,TensorFlow.js刚刚发布的时候。
图像控制的吃豆人,足足玩了我一上午。没有写反,它玩了我。还好,今天要讲的不是它。
当时,和吃豆人一起登上首页的,还有一个非常健康的寻找表情包小游戏。
只是,我最初以为它只适合生活匮乏的美国人。
不过,Google Brand Studio和PAIR组成的开发团队,给出了一个饮水思源的逻辑,似乎有点吸引力呢。
我们活在一个可以用表情包代替言语的年代。Emoji源于生活,高于生活。
人类享受着表情包的直观和简约,但可能不常关注它们在现实世界里的本尊。
比如,各种各样的钢笔本笔,雨伞本伞,披萨本萨。
不是说这些东西我们很少用,而是如果用镜头来告诉表情包,我们有爱,说不定它们也会生出受到宠溺的感觉。
游戏是这样的,每一关都有一个需要寻找的表情包,玩家如果在规定时间 (比如15秒) 内找到它,就可以为下一关争取更多的时间。
请在屏幕倒计时过后开始游戏,以下为可爱的示范:
题1:
解1:
题2:
解2:
题3:
解3:
在游戏进行的时候,神经网络就在不停地观察:我是看见卫生纸了么?那是浴缸么? (这可能是一只厨卫AI…)
不知道它是在为后面的出题做准备,还是在给人类玩家制造干扰。
这游戏真可谓聚会良品,只要和惩罚游戏搭配食用,就可以让小伙伴们在找东西和藏东西的过程中,享受愉tao悦lu的时光。无论如何,都感觉对抗赛比较有趣。
另外,由于物品识别功能还比较稚嫩,人类有时可以用其他物品萌混过关。玩得越多,玩家就会更了解自己的手机,或许还可以总结一套萌混攻略。
有了TensorFlow.js,不需要一大群云端服务器,所有计算都在手机上完成。系统不会保存手机拍下的任何一张照片,这一点非常友好。
对着自己的鞋拍照并不好玩,但如果有一天,物品识别在生活的各个角落无处不在,我们可能还是会想起,当年打开简陋的小网页,略带嘲讽地和AI玩耍的经验吧。
playplay传送门:
https://emojiscavengerhunt.withgoogle.com/
代码传送门:
https://github.com/google/emoji-scavenger-hunt
今日安利:
《少女终末旅行》
并祝大家玩得开心且不被打。
— 完 —
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