编者按：随着人工智能领域的竞争愈发激烈，人工智能软件与配件也变得触手可及。从而使得人工智能在业务爱好者那里开始流行起来。他们会使用人工智能做什么呢？在《连线》杂志12月刊中，选取了4位业余爱好者使用人工智能来解决生活中一些事情的故事。作者为“TOM SIMONITE”，原题为“THE DIY TINKERERS HARNESSING THE POWER OF ARTIFICIAL   INTELLIGENCE”。

1975年冬季末，旧金山半岛附近的布告栏上开始出现一张特殊的纸片。“你正在构建你自己的电脑吗？”纸片上写道。“或者其他一些数字产品？如果是的话，你可能会喜欢来参加一聚会。”

这一邀请，吸引了32人到加利福尼亚州门罗公园参加 Homebrew Computer Club的第一次聚会，这是一个爱好者的社区，他们对一种叫做微处理器的组件非常感兴趣，它刚刚出现且价格不贵。

其中，有一位是年轻的工程师，名叫史蒂夫·沃兹尼亚克（Steve Wozniak），他后来把一位名叫史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs）的朋友带到了俱乐部。

“这是一个证明，技术进步并不一定都发生在大公司和大学中，个人也可以推动，”伦·舒斯特克（Len Shustek）说，他是一名退休企业家，也参加了第一次聚会。“现在，人工智能领域也发生了同样的事情。”

自2012年以来，计算机对语音和图像的理解能力显著提高，这要归功于一项一度鲜为人知的技术——人工神经网络。 想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，以及对深入了解数学的渴望。

如果你拥有所有这些东西，那么恭喜你：很可能你已经是亚马逊、Facebook、谷歌或者其他少数几家巨头的高薪员工了，他们正在用他们极其复杂的人工智能策略来塑造世界。

不过，争夺人工智能霸主地位的战争，也让任何人都可以买到相应的工具和备件。为了吸引顶尖科学家和应用程序开发者，科技巨头们免费发布了它们内部的人工智能构建工具包，以及他们的一些研究成果。

现在，黑客和业余爱好者正在使用几乎同样的技术来驾驭硅谷最狂野的梦想。 “高中生现在可以做到世界上最好的研究人员几年前做不到的事情，”曾领导谷歌和百度大型人工智能项目的人工智能研究者和创业者吴恩达说。

像吴恩达这样的人，对业余人工智能的大爆发寄予厚望：他们希望，这一趋势能将人工智能技术的潜力传播到远离硅谷的地方，无论是在物理上还是文化上。看看行业外人士根据自己的优先级和观察世界的方式，对神经网络进行“训练”时会发生什么。

吴恩达喜欢想象这样一个场景，有一天，一个印度人可能会利用他们在网络视频中学到的关于人工智能的知识，让他们当地的水饮用起来更安全。

当然，并非每一个DIY的神经网络都是好的。去年年底，一个Reddit账户发布了一个色情视频，主角似乎是神奇女侠盖尔·加朵（Gal Gadot）。这段视频在Reddit的阴暗角落里流传，并延伸到成人视频网站上。但是细心的观众注意到，加朵的脸部会偶尔闪烁，就像戴了一个松散的面具。

发帖者解释说，这个视频是假的，它是通过训练神经网络生成加朵脸部的图像来制作的，这些图像能够与视频中演员的表情相匹配。然后他们在网上发布了代码和方法，这样任何人都可以自己制作类似的“deepfake”视频。

因此，能够DIY人工智能的时代，可能不完全是光明的。当然，也不会全是阴暗和色情。大部分情况下，它会非常特殊。让我们来看看一些先驱者，他们向我们展示了当大众可以教计算机新技巧时会发生什么。

|  让神经网络帮忙写歌词

当罗比·巴拉特（Robbie Barrat）在西弗吉尼亚州的乡村读中学时，他开始从当地的回收中心收集旧电脑，将它们拆开，然后重新组装起来。后来，他在农场上自学了编程。在高中时，他开始接触人工智能。当时，他和朋友们就电脑是否有创造力展开了争论。

巴拉特通过实际行动给出了反驳。他基于坎耶·韦斯特（Kanye West）的歌词，训练出了一个能够写说唱歌词的神经网络（一个例子：我需要修理一下，正在庆祝的女孩/蛋黄酱颜色的奔驰，我的引擎发动了）。在学校里，巴拉特的朋友们很喜欢它，但一些成年人对此感到震惊。“老师有点不高兴，因为他认为神经网络不太好，”他说。

事实证明，那个满嘴胡话的人工智能系统就是巴拉特离开农场的门票。 他的成绩不够好，进不了他希望学习数学或计算机科学专业的学校。 但是这个项目，帮助他在硅谷的中心地带获得了一个自动驾驶项目的实习机会。

从那里，他进入到了斯坦福大学。现在，他在一个生物医学实验室工作，试图开发神经网络来识别具有药用潜力的分子。但是训练神经网络创造艺术仍然是他的热情所在。

如今，在业余时间，巴拉特利用时装秀上的视频剪辑和照片制作由AI生成的穿着新服装的模特图像。结果充满故障，非常怪异——你有没有想过，自己会喜欢裤子的裤腿上裹着一个袋子，或者一边挂一个大袋子的毛衣? ——但是巴拉特正在与一位设计师合作，把它们做成真正的衣服。 他迫不及待地想穿上它们。

|  诊断植物疾病？这有一个应用程序

沙萨·迈赫迪（Shaza Mehdi）家前院的玫瑰丛很漂亮，但容易生病。去年的一天，作为《星际迷航》粉丝的迈赫迪问自己，为什么她的手机不能像手持科学分析仪一样诊断植物的病痛。“计算机怎么才能知道？”这位来自佐治亚州劳伦斯维尔的高三学生很好奇。很快，她和一个名叫尼罗·拉维内尔（Nile Ravenell）的朋友一起摆弄神经网络。

迈赫迪不知道如何编程，她周围的成年人可以提供鼓励，但不能提供专业知识；她的学校没有开设计算机科学入门课。晚上，她躺在床上，带着家里的宠物狗泰迪，还有她那台动力不足的戴尔笔记本电脑，自学了 Python 编程语言，并从 YouTube 视频和在线教程学到了神经网络基础知识。 当她遇到问题的时候，她会在论坛上请教陌生人。 “我真的很讨厌这件事，”她兴高采烈地回忆道。

一个由斯坦福大学研究人员录制的视频上传到了YouTube上，让迈赫迪受到了很大的启发。这位研究人员建立了一个神经网络，在识别皮肤癌方面可以与经过认证的皮肤科医生媲美。

有一个在线教程告诉她，她自己如何实现这位研究人员的技巧。 第一步是下载训练识别厕所和茶壶等日常用品的软件。 第二步是优化它的视觉识别，给它“喂食”大约10000张贴有标签的植物图片，这些图片都是迈赫迪自己努力从疾病鉴定网站上收集到的。

2017年末，她终于将自己命名为plantMD的应用程序投入测试。 迈赫迪紧张地看着一株看起来病怏怏的葡萄藤，它的叶子上有浅绿色的斑点和棕色的斑点。几分紧张的心跳过后,“葡萄藤炭疽病”这个短语在上面闪烁着。 快速的网络搜索证实了诊断。 “我如释重负，”迈赫迪回忆道。这手持科学分析仪成功了。

| 用相机检录衣物

在日本老龄化很严重的小城市，干洗是一项很运营好的业务。田原大辅(Daisuke Tahara)的家族在日本南部城市塔加瓦(takawa)拥有8家干洗店，人口约5万，在那里很难找到好的员工。所以田原开始考虑利用计算机来增加他的劳动力。

首先，38岁的田原用更好的计算机系统记录和跟踪订单，使他的业务现代化。但他的大多数员工在技术方面都没有多少经验，他们很难适应。“他们很容易忘记，”田原说。

因此，这位自学成才的程序员开始研究软件如何能够只要看一眼，就能自动检录客户的衣服。 在网上，他读到了关于机器学习的文章，将他的英语和编程技能发挥到了极致。 在店里，他拍摄了4万张西装、衬衫、裙子和其他服装的照片，并用它们来训练自己的代码。

7月，塔哈拉开始在他的一家商店测试他的系统。顾客把他们的衣服放在桌子上，头顶上装有照相机。他的软件看了一眼，然后在平板电脑上给出结论(两件衬衫，一件夹克)以供确认。一开始，员工必须要在第一时间帮助客户。之后，客户就可以单独使用它了。

田原说，他的员工起初怀疑他的发明，但后来发现它会使他们的工作更容易后，就打消了怀疑。 田原不打算以这个项目为借口来裁员，但他希望它能帮助他扩大规模。“我想开一家只有系统，没有员工的商店，”他说。

|  微缩版的Waymo

在加利福尼亚州奥克兰的一个仓库里，一小群书呆子看着威尔·罗斯科（Will Roscoe）用拇指轻触手机。在他的脚下，一辆塑料外壳被拆掉的遥控汽车开始在一条用黄色和白色胶带标记的跑道上行驶——罗斯科没有提供进一步的信息。

这辆顶部装有摄像头和一堆电子产品的遥控车被称为被称为驴车（Donkey Car）。罗斯科不是人工智能专家，但他的发明使用神经网络软件，类似于在街头上行驶的Waymo自动驾驶小型货车所依赖的感知世界的软件。

作为一名土木工程师，罗斯科在一次政治失败中受到启发，创造了“驴车”。 2016年，他竞选了旧金山湾区地铁系统 BART 的董事会席位。 罗斯科承诺将用无人驾驶电动公交车取代火车来扩大运力，但他最终获得了第三名。

建造自己的小型无人车似乎是向选民们展示这项技术并不是纯粹的幻想的好方法。 他表示：“我想证明它能在小范围内发挥作用。”

事实证明，他的时机非常完美——一个致力于黑客攻击遥控汽车的机器人爱好者团体即将在附近的伯克利举行首次会议。在那里，他遇到了一位修理工亚当·康威（Adam Conway），他提出要制造这辆车。

自学编程的罗斯科使用TensorFlow制作了自动驾驶软件，TensorFlow是谷歌开发的软件，后来作为开源软件发布。他还从一位遥控汽车聚会的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通过观看一个人在驾驶汽车中的演示来学习驾驶。他认为“驴车”不像传统上那样优雅，并且容易不服从，但对孩子来说是安全的。

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他人使用。驴车现在在香港、巴黎和澳大利亚墨尔本比赛。今年1月，在奥克兰仓库，九辆自制的自动驾驶汽车在赛道上竞速；竞争者中有一辆驴车，是由三名高中生制造的。

这些车辆也开始涉足赛道以外的地方。洛杉矶附近的两个业余爱好者对他们的系统进行了改进，发现并清除沙滩上的垃圾。 在奥克兰，罗斯科的车子停了下来，卡住了。“我一直试图把它拿到人行道上，”他说。“我甚至给它拴了一条绳。”

原文链接：https://www.wired.com/story/diy-tinkerers-artificial-intelligence-smart-tech/

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