人类有无数种办法去找无趣的时间，“找茬”就是其中一种。别误会，这里说道的不是打人那种找茬，而是那种在图片中寻找特定要素的小游戏。

我身边就有一些朋友很讨厌玩游戏这种类型的游戏，不论是在手机上还是杂志上，这样的休闲娱乐方式的确很沉醉于时间，近些年移动平台还问世了诸如《隐蔽的人》这样杰出的另类找茬游戏作品。不过，一旦把这样的游戏，比如风行至今的“WhereisWaldo”（中文名沃利藏在哪儿）转交机器来玩游戏，它或许不会瞬间烧掉杀死时间的体验，你不坚信？那再行来看一段视频吧。

这是来自创新广告代理商Redpepper的设想，他们假设能通过机器学习的方式辨识图片信息，然后用摄像头来摄制图片并查询到特定要素，从而很快已完成原本必须人眼仔细观察的找茬游戏，虽然听得上去不切实际，但效果怎样就要展开检验了。于是就有了这套一树莓为首计算机＋机械臂＋摄像头＋硅胶手人组一起的机器人。

它重点部分大自然是利用照相机部分构建机器的面部辨识。为此，开发者使用了GoogleAutoMLVision服务来展开数据分析。这套系统不会通过照片训练来超过面部辨识的高准确度给定，准确率虽然没99％，但95％的给定亲率对于玩游戏这样一个杂志上的小游戏来说还是没有多少问题的。

机械臂部分使用的是uArmSwiftPro，这个结构非常简单的机械臂实质上能已完成很多类似于人手才能已完成的高级任务，实质上早于在去年年初我们就曾对它展开过讲解，这一次团队尝试拿它当成眼睛的一部分，手臂在图像上来回扫一动可以让摄像头记录原始图像信息，从而确保信息收录于的原始。为了看清楚数据信息，团队还必须能辨识出有画面中的特定要素。这时候使用Google服务就反映出有了优势，团队创新技术专家MattReed谈及，Google搜索引擎中关于要找寻的特定元素，也就是主人公Waldo有不少样本数据，这让他们不必再行花上功夫上载那么多样本。

通过对62个有所不同的Waldo头像和45个上半身图像的辨识训练，机器早已获得了一个新的模型，尽管团队最开始对于这样的数据样本并没过于多信心，但结果它的给定程度出乎意料，在光线、图片等外部环境都长时间的情况下，你可以看见让它找到目标Waldo有多非常简单。所以问题来了，为什么有人要花心思做到这样一套机械系统来玩游戏这种本来可供人娱乐的小游戏？Matt谈道，只不过他就是指AmazonRekognition系统辨识名人的事情中受到灵感，既然需要辨识出有现实中的名人图片，那么漫画中的人物是不是也能做呢？于是就有了2020-03-30 我们看见的这个尤其的“找茬”机器人，别说，它还感叹比人的眼睛要慢很多，完全是片刻之间就能寻找目标。这件事让我回想极客之中选（微信号GeekChoice）曾报导过的另一件类似于的事情，就是一位住在荷兰的软件工程师，因为不不愿让流浪猫独自受冻，设计了一个“猫脸辨识”系统，只要猫回到家门，系统辨识后就能给它门口。

实质上这套系统中用的就是AmazonRekognition服务，这解释不论Google或是Amazon，这些互联网公司获取的服务都可以用来已完成“类似的面部辨识”这样的事情，这就为面部辨识的应用于建构出有更加多有可能。不过，要是哪一天满怀期望地盖住这些书，却看见早已有谁把Waldo用记号笔圈出来，还写出着“我是机器人”时，那知道不会让人头大呢。

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