萌混栗子 发自 凹非寺
量子位 出品 | 公众号 QbitAI
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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