(图片来源：云图视觉)
11月19日消息，据国外媒体报道，像曾经的DIY电脑一样，现在也有很多人工智能爱好者在利用现有的工具和数据开发自己的人工智能系统。
1975年冬末，在旧金山半岛附近的公告板上开始出现了一则写在纸片上的邀请。“你在造自己的电脑吗?”它这样问道，“或者其他什么数字黑魔法盒?如果是这样的话，你可能想参加一个聚会。”
这次邀请吸引了32人来到加州门洛帕克的一个车库，参加家酿计算机俱乐部(Homebrew Computer Club)的第一次聚会，其中一个就是年轻的工程师史蒂夫·沃兹尼亚克(Steve Wozniak)，他后来把名叫史蒂夫·乔布斯(Steve Jobs)的朋友带进了俱乐部。退休企业家Len Shustek当天晚上也在车库里，他说:“这是一个关于个人可以推动技术进步的证明，并不一定要在大公司和大学里发生。”“现在，人工智能领域也在发生同样的事情。”
自2012年以来，计算机在理解语音和图像方面取得了显著的进步，这要归功于一种曾经鲜为人知的技术——人工神经网络。要真正掌握这种人工智能技术，需要强大的计算机、多年的研究经验和深厚的数学基础。如果你具备了所有这些条件，那么恭喜你:你很可能已经是亚马逊、Facebook、谷歌或其他少数几家科技巨头的高薪员工，它们竞相用极其复杂的人工智能策略来重塑世界。
然而，争夺人工智能霸主地位的战斗也充斥着任何人都能接触到的各种工具和零部件。为了吸引到顶尖的科学家和应用程序开发人员涉足人工智能，科技巨头们免费发布了一些内部的人工智能开发工具包，以及相关的研究成果�：诳秃鸵涤喟谜呦衷诳梢允褂眉附嗤募际趵赐贫韫茸罘杩竦拿蜗�。人工智能研究员、企业家吴恩达(Andrew Ng)表示:“如今，高中生都可以做世界上最好的研究人员几年前无法做到的事情。”
像吴恩达这样的人对业余人工智能的大爆发抱有很大希望:他们希望它能将这项技术的潜力在物理上和文化层面传播到远离硅谷的地方，看看当技术局外人根据自己的优先事项和看待世界的方式“训练”神经网络时会发生什么。吴恩达喜欢想象，有一天一个印度人可能会利用他们在网上学习到的关于人工智能的视频来让当地的饮用水更安全。
当然，并非所有的自制(DIY)神经网络都能老少皆宜。去年年底，有人用Reddit账号发布了一段色情视频，女主角似乎是《神奇女侠》(Wonder Woman)中的盖尔·加朵(Gal Gadot)主演。这段视频在Reddit的阴暗角落以及成人视频网站上广为流传。但细心的观众们注意到，加朵的脸偶尔会像一个松散的面具一样在她头上闪烁。最终发帖者解释说，这段视频是假的，是通过训练神经网络生成加朵的面部图像，使其与电影中明星的表情相匹配。他们在网上发布了代码和方法，这样任何人都可以制作类似的“deepfake”假视频。
因此，自制人工智能的时代所带来的可能并非全是甜蜜和光明，当然也不全是阴暗和色情。最重要的是，其表达在特异性方面非常出色。接下来我们盘点了一些DIY人工智能的先驱者，看看当大众可以教电脑新把戏时会发生什么。
我要让这个神经网络来完成歌词创作——罗比·巴拉特(Robbie Barrat)
当罗比·巴拉特(Robbie Barrat)在西弗吉尼亚州乡下上中学时，他开始从当地的回收中心淘旧电脑，把它们拆开，然后重新组装起来。然后他还在自家的农场里自学编程。他在高中的时候和朋友们就电脑是否具有创造力展开了争论，之后开始学习人工智能。巴拉特的想法是用Kanye West的歌词训练神经网络学会说唱。巴拉特在学校的朋友们很喜欢它，但是一些成年人却感到震惊。巴拉特说:“老师有点不高兴，因为神经网络太亵渎了。”
最终，那个满嘴脏话的人工智能系统被证明是巴雷特离开农场的通行证。他的成绩不够好，无法进入中意的大学深造数学或计算机科学。但这个项目帮助他在硅谷的中心地带找到了一份自动驾驶汽车项目的实习工作。从那以后，他搬到了斯坦福大学(Stanford University)，现在在一个生物医学实验室工作，试图开发能够识别具有药用潜力分子的神经网络。但是训练神经网络来创造艺术仍然是他的爱好。
如今在业余时间，巴拉特利用时装秀上的视频剪辑和照片，训练人工智能生成了一些模特穿着新衣服的照片。结果都是一些奇装异服——有没有想过你会喜欢缠在小腿上的裤子，或是一侧悬着巨大口袋的毛衣?但是，巴拉特正在与设计师合作将人工智能的成果变成真正的衣服。他等不及要试穿了。
(图片来源：云图视觉)
诊断植物疾�。空庥幸桓鲇τ贸绦�——沙扎·迈赫迪（Shaza Mehdi）
沙扎·迈赫迪(Shaza Mehdi)前院的玫瑰丛很漂亮，但很容易生病。去年的一天，迈赫迪问自己，为什么她的手机不能像《星际迷航》中的手持科学分析仪一样诊断出植物的疾病。“电脑怎么才能知道?”这位来自佐治亚州劳伦斯维尔市的高中高年级学生问道�：芸�，她和一个叫尼尔·拉文内尔(Nile Ravenell)的朋友一起，在去上课、修指甲和去学校附近华夫饼屋(Waffle House)途中摆弄神经网络。
迈赫迪不知道如何编程，她身边也没有这种人。她生活中的成年人可以鼓励她这样做，但不能提供专业知识;她所在的学校没有开设计算机科学的入门课程。迈赫迪晚上躺在床上，和家里的泰迪(Teddy)以及她那台老掉牙的戴尔笔记本电脑一起，通过YouTube视频和在线教程自学编程语言Python和神经网络基础知识。当她遇到程序中的Bug时，她会求助于论坛上的陌生人。“我真的很讨厌Bug，”她高兴地回忆道。
值得一提的是，迈赫迪受到一个YouTube视频的启发，其内容是斯坦福大学的一个研究人员开发出的神经网络可以识别出皮肤癌，效果能够与专业皮肤科医生相提并论。一个在线教程告诉她如何独自实现神经网络的技巧。第一步是下载软件来识别日常用品，比如厕所和茶壶。第二步是重新调整它的视觉，给它输入大约1万张有标记的病害植物图片，这些图片是迈赫迪从网上收集的，经过了疾病鉴定。
2017年晚些时候，她终于对自己的应用程序plantMD进行了测试。迈赫迪紧张地看着应用程序扫描一棵叶子上有浅绿色和褐色斑点的病怏怏葡萄树，随后一片长着麻点的叶子突然出现在手机屏幕上。几次紧张的心跳过后，“葡萄藤炭疽病”的字眼随即从上方闪现出来。快速的网络搜索证实了这一诊断:一个真菌感染的明确病例，也被称为鸟眼腐烂。“我放下心来，” 迈赫迪回忆道，“手持科学记录仪工作了。”
照相机可以检查你的衣服了——田原大辅(Daisuke Tahara)
在日本的小城市里，干洗是一项艰巨的工作。田原大辅(Daisuke Tahara)的家族在塔川拥有8家干洗店。塔川位于日本南部，人口只有5万左右。所以田原开始考虑让电脑分担一些工作。
首先，38岁的田原试图通过一个更好的电脑系统来实现业务现代化，更好地记录和跟踪订单。但他的大多数员工在技术方面经验欠缺,他们很难适应这一系统。“他们很容易忘记，”田原说。于是，这位自学成才的程序员开始研究软件如何自动检查顾客的衣服。他在线阅读了有关机器学习的书籍，将自己的英语和编程技能发挥到了极致。在自家店里，他拍了4万张关于西装、衬衫、裙子和其他衣服的照片，并用它们来训练自己开发的人工智能。
今年7月，田原开始在其中一家店里测试系统。顾客们把衣服放在桌子上，头顶就是摄像头。田原的软件看了一下，然后在平板电脑上显示它的结论(两件衬衫，一件夹克)。员工通常需要在第一次时帮助客户。在那之后，来干洗店的顾客就可以单独使用它。
田原说，他的工人们一开始对他的发明感到怀疑，但在发现软件让他们的工作变得更容易之后，改变了原有的看法。他不打算用这个项目作为裁员的借口，但他希望能帮助扩大业务。他表示:“我想开一家只有这套系统、没有员工的商店。”
Waymo的缩影——威尔·罗斯科（Will Roscoe）
在加利福尼亚州奥克兰市的一个仓库里，一小群书呆子正在观看威尔·罗斯科(Will Roscoe)用拇指点击手机。在他脚下，一辆塑料外壳被撕破的遥控模型车开始在有划痕的混凝土地板上沿着黄色和白色胶带标记的跑道行驶，而罗斯科并没有进一步的控制。这款名为“科学怪人”的汽车有一个摄像头，顶部有一堆电子设备，被称为“驴车”Donkey Car。罗斯科不是人工智能专家，但他作品中使用神经网络软件的方法类似于Waymo自动驾驶汽车感知世界的方式。
作为一名训练有素的土木工程师，罗斯科因为竞选经历设计出了Donkey Car。2016年，他在旧金山湾区(Bay Area)的地铁系统中竞选董事，罗斯科承诺将用自动驾驶电动巴士取代现有地铁扩大运力，但他最终只获得了第三名。打造自己的小型自动驾驶汽车似乎是向选民展示这项技术并不是纯粹幻想的好方法。他说:“我想证明它可以在小范围内发挥作用。”
事实证明，他的时机非常完美——一个专门破解遥控模型汽车的机器人爱好者团体即将在附近的伯克利召开第一次会议。在那里，他遇到了另一位修理工亚当·康威(Adam Conway)，他提出要打造这样一辆车。自学成才的程序员罗斯科利用谷歌开发的开源软件TensorFlow打造了自己的自动驾驶系统。他还从遥控模型汽车聚会的一位与会者那里借用了一些神经网络代码。罗斯科的最终设计是在演示过程中通过观察人驾驶汽车的行为来学习驾驶。他把自己创造的模型车命名为“驴车”，因为他认为驴子对孩子们来说是安全的，不是传统意义上的优雅，而且容易出现不服从的情况。
罗斯科和康威把他们所有的软件和硬件设计都放到网上供别人使用。“驴车”爱好者现在在香港、巴黎和澳大利亚的墨尔本开展比赛。今年1月份，在奥克兰的仓库中，九辆自制的自动驾驶汽车比赛以最快速度跑完单圈赛道;在竞争者中有一辆由三个紧张高中生制造的“驴车”。这些车辆也开始走出赛场。洛杉矶附近的两名业余爱好者改造了驴车，以便在海滩上发现并捡垃圾。
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