儘管過去幾年人工智能越來越受歡迎，但一些人仍然認為普通用戶無法接觸到它。
然而，世界各地的開發人員正在試驗並將這項技術提供給公眾。通過圖像、音樂、遊戲等方式展示人工智能係統的能力。
ForkLog 匯集了20 個有趣的AI 網絡應用程序，你可以立即試用。
遊戲AI實驗
2016年，科技巨頭谷歌推出了AI Experiments項目。這是一個旨在通過簡單的實際示例展示AI 可能性的網站。
該服務允許每個人使用神經網絡和機器學習算法，並學習它們的操作原理。任何實驗的代碼都可以下載和自學。
愛好者還可以與觀眾分享他們的AI項目，以獲得反饋並完善系統。
在發布後的一段時間內，有八種算法可用。後來，他們的數量擴大到40 多個不同的AI 系統。
AI Experiments 網站上的第一個遊戲。用戶需要在智能手機或平板電腦的相機鏡頭前放置一個物體。該算法識別它，譜寫韻律並添加音樂。
該服務使用MARY TTS語音合成技術、Tone.js聲音庫和Google Cloud Vision API圖像識別系統。
在線遊戲提示用戶畫一個物體或想法，神經網絡會嘗試猜測它描繪的是什麼。
“在20 秒內畫出太陽也許這是一個煎鍋。 這是太陽，”當草圖被識別時，機器人的聲音說道。
開發人員訓練算法跟隨手指或光標的移動方向以進行正確的模式識別。
該遊戲允許用戶找出他的歌聲與Freddie Mercury 的歌聲有多相似。該服務提供歌曲“現在不要阻止我”、“我們是冠軍”、“波西米亞狂想曲”和“有人愛”。
該系統基於谷歌研究院研究人員創建的機器學習模型，以確定與搖滾傳奇相比的聲音音色、音高和聲音。
FreddieMeter 使用TensorFlow.js 機器學習庫、Web Audio API 瀏覽器內音頻工具和WebRTC 技術。
FreddieMeter 的作品。數據：人工智能實驗。
實驗邀請大家自己訓練神經網絡。
用戶需要在鏡頭前執行某些操作。系統會記住它們並用相關的動畫、聲音或短語對重複做出反應。
Teachable Machine 需要大約30 幀才能學會識別動作。
通過Teachable Machine 訓練神經網絡。數據：人工智能實驗。
實驗讓你與AI算法一起創作音樂。
用戶需要使用電腦按鈕或MIDI 鍵盤來播放旋律的幾個音符，系統將邏輯地繼續它。
開發人員在數千個現有作品上訓練神經網絡。 AI 學會了理解音符並識別旋律模式中的和聲，包括音樂方向改變的位置和繼續所需的節奏。
逐漸地，該算法編制了一張最和諧的序列和過渡圖。
該系統是使用TensorFlow 庫構建的。
該實驗允許你創建植物的“形態”。
用戶需要上傳兩張植物群代表的照片。在處理圖像並識別植物的視覺特徵後，神經網絡將使用生物多樣性遺產圖書館的數據生成它們的雜交種。
無限植物標本室的結果。數據：人工智能實驗。
由Infinite Herbarium 創作的作品作為“2021 年國家：新澳大利亞藝術”的一部分在澳大利亞當代藝術博物館展出。
該遊戲為用戶提供了復活虛構人物的機會。
該系統使用Facemesh 和PoseNet AI 模型來實時協調人和繪製角色的動作。
開發人員使用開源庫進行機器學習TensorFlow.js，創建和顯示Three.js 動畫3D 計算機圖形，以及開發react.js 用戶界面。
使用Scroobly 創建的動畫。數據：人工智能實驗。
幾乎是經典遊戲“貪吃Serpent”，但有細微差別。
在這個實驗中，用戶不需要使用鍵盤。他必須在一張白紙上畫一個黑色箭頭，用它可以通過網絡攝像頭控制角色。
“Serpent”會根據自製“控制器”的方向向右、向左、向上或向下移動。
開發人員使用一組500 張四個可能箭頭位置的照片來訓練算法。該系統基於Teachable Machine 2 測試版和React.js 庫。
該遊戲允許用戶嘗試從陰影中創建角色的藝術。
皮影藝術遊戲。數據：人工智能實驗。
需要智能手機或PC 攝像頭。玩家需要在規定的時間內根據方案折疊手指。該算法識別手勢並“復活”與中國生肖符號相對應的12 個娃娃之一。
該系統使用Tensorflow.js 庫。
這是一款文字遊戲，有兩種模式：俄羅斯方塊和街機。該服務基於語義搜索技術。
俄羅斯方塊模式下的Semantris 遊戲。數據：人工智能實驗。
在第一種模式中，用戶需要想出一個與所呈現的詞相關聯的詞。人工智能會嘗試猜測它是關於什麼的。
在街機模式下，算法直接指向需要查找意思相近的線索的詞，然後根據答案對其餘詞進行排序。
在街機模式下玩Semantris 的過程。數據：人工智能實驗。
在這裡，玩家需要在現實世界中“尋找”表情符號。
該服務會提示用戶在規定的時間內從他周圍的圖像中找到一個對象。當他將設備的攝像頭對準相應的表情符號對象時，系統將計算勝利。
隨著每個新級別，任務變得更加困難，並且時間增加。
表情符號尋寶遊戲。數據：人工智能實驗。
該實驗使用機器學習從數千種日常聲音中創造出藝術作品。
該服務顯示一張地圖，其中根據相似程度放置不同的聲音。如果將光標移動到形成的雲上，它們將依次播放。
用戶可以將自己喜歡的曲子放在四軌鼓機上，創作一段音樂。
開發人員使用了t-SNE 技術。該算法計算每個聲音的數字指紋並將其放置在多維空間中，與其他樣本相關聯。
遊戲無限鼓機。數據：人工智能實驗。
在這個實驗中，開發人員訓練AI 來預測圖紙。
占卜筆遊戲。數據：人工智能實驗。
該系統基於Sketch-RNN 神經網絡，使用來自Quick, Draw! 遊戲的圖像。
該算法分析用戶繪製的線條並預測下一步行動。 “最佳”選項顯示在屏幕上。
允許用戶控制屏幕上的文本的實驗。
觸摸式遊戲。數據：人工智能實驗。
該工具使用PoseNet 人體跟踪技術和The Coding Train 機器學習YouTube 頻道中的Reynolds Flocking 算法示例。
用戶可以用他們的手來扭曲和“破壞”單詞。如果你離開相機，文字將開始消失。
觸摸式遊戲。數據：人工智能實驗。
玩家可以用他們的聲音製作動畫。
用於圖像生成的語音輸入、機器學習和遞歸神經網絡允許計算機創建複雜的想像世界。
塗鴉語音遊戲。數據：人工智能實驗。也許別的什麼？
不要忘記與AI Experiments項目無關的免費遊戲。有很多這樣的服務，ForkLog 找到了其中的幾個。
人工智能地下城
一款使用AI 創作內容的多人文字冒險遊戲。該應用程序也有一個播放器。
該服務邀請玩家為他們的冒險定義設置，例如神秘主義或天啟，然後配置與之相關的其他設置。
一開始，有四種基本的交互方式：做、說、講故事和看。可以為玩家輸入的每段文字選擇它們。
系統適應並響應用戶應用的大多數操作。空白字段提示AI 生成更多內容。
AI Dungeon 還為玩家提供了撤消、重做或編輯最近發生的事件以增強敘事的能力。
2022 年9 月，開發人員通過穩定擴散AI 圖像生成器擴展了該服務。
字面意思
該遊戲由Hugging Face 社區的成員創建，要求用戶猜測算法生成圖片的查詢。
遊戲Wordalle。數據：擁抱的臉。
開發人員將Wordle 拼圖與Craiyon（以前稱為DALL-E mini）AI 基於文本的圖像生成器相結合。
玩家需要替換單元格中的字母：如果符號正確且位置正確，則該字段將變為綠色，如果位置混淆，則變為黃色。
用戶有七次嘗試猜測算法生成的查詢。單詞可以跳過。
布盧姆
谷歌開發的一款增強現實遊戲邀請用戶打開通往地球另一端的門戶。該服務僅適用於Android 設備上的Chrome 瀏覽器。
布盧姆遊戲。數據：谷歌。
要開始遊戲，你需要將相機對準地面並點擊出現的“龍成交量風”。它將打開通往地球另一側的門戶。
然後可以在Google 地球應用程序中查看該位置。
Floom 使用WebXR 庫，它允許開發人員創建基於瀏覽器的AR 和VR 應用程序。
表情符號化
劍橋大學研究人員創建的一款在線遊戲，用於展示情緒識別技術的強大功能。
有關Emojify項目的信息。數據：劍橋大學。
它包括兩種模式。首先，該服務使用計算機的網絡攝像頭。用戶需要描繪各種情緒，算法會嘗試猜測它們。
在第二種模式中，遊戲展示了此類系統在“理解”圖像上下文方面的局限性。
據開發人員稱，該實驗的目的是提高公眾對情緒識別技術的認識，並促進對其使用的廣泛討論。
幽靈電話
關於“廢棄手機”的Snapchat AR 遊戲。
遊戲玩家需要使用智能手機相機通過執行各種動作來尋找和捕捉AR 幽靈。它可以使用短信和其他應用程序中的提示來解鎖其他功能。
據開發者介紹，Ghost Phone 是使用Lens Studio 鏡頭創建環境和PlayCanvas 網頁遊戲引擎創建的。該系統基於Snap World Mesh 和表面識別技術，可將AR 對象放置在用戶周圍。
人工智能圖像生成器
你還可以“玩轉”AI 圖像文本生成器，這些生成器在2022 年變得特別流行。
這種系統的座右銘是“打印和接收”。用戶需要用自然語言提出任何請求，算法會根據提示生成圖片。
以前，ForkLog 選擇了一些免費服務，你可能會堅持使用這些服務數小時或數天，以嘗試創建完美的畫面。
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