兩個月前的 watson 開發者大會上，ibm 釋出了 tjbot ——能組裝出上圖所示紙闆機器人的 diy 工具組合。可不要因為傻萌、簡陋的外表小看它，它本質上是基于 watson 的可程式設計 ai 。早在釋出紙箱版本之前，遍布全球的開發者就已創造出雷射切割和 3d 列印的 tjbot：包括南非、肯亞、意大利、德國、瑞士、巴基斯坦、加拿大和香港。雷鋒網(公衆号：雷鋒網)獲知，多個開發者團隊表示有興趣與 ibm 合作，為 tjbot 設計新的使用場景：從用于機器人/認知課程的教學，到關懷老年人、開發談話代理的企業級解決方案。
tjbot 項目的初衷，是成為使用者體驗和試驗“具象化認知”的入門素材。“具象化認知”是指把 ai 技術植入到它已經在與之互動的裝置、物體、空間裡。如果這個過程足夠簡單，使用者們會創造出什麼來呢？會産生什麼樣的設計思路？tjbot 幫助尋找這些問題的答案。作為大家都買得起的 diy 工具，它把“具象化認知”的創新過程民主化。
為了這一目标， tjbot 項目的一個指導原則是“簡單”。這在硬體零件，和程式設計語言平台的選擇上得到展現。從最基本的原型機工具入手，ibm 測試了各種 led，麥克風、揚聲器和伺服電機；最後選擇出小巧、功能多樣但又容易上手的模型。同樣地，控制這些傳感器的軟體使用 nodejs 編寫，它是一個用 javascript 開發軟體應用的開源、跨平台的運作環境。
作為原型機，tjbot 的技能樹正在不斷擴充：據雷鋒網所知，它現在已經能說話、進行語音識别、揮手和跳舞。這些能力由它内置的傳感器、以及一系列認知服務來實作。比如，tjbot 的說話功能由 watson 文字到語音服務在軟體層面完成，然後通過揚聲器播放出來。同樣的， watson 語音到文字服務，以及 tjbot 的麥克風，組合起來使它能進行語音識别。這些技能可以被進一步組合，創造出新的應用場景，比如說建立虛拟代理或者數字助手。
目前，tjbot 在 github 的工具庫包含三個基本“菜單”：讓 tjbot 對簡單語音指令做出回應的代碼，分析推文的情緒并回複，還有讓 tjbot 作為談話代理。社群的開發者們由為它加入了兩個菜單：tjwave 和 swifty tj。tjwave 很有趣，它展示給開發者如何控制 tjbot 的手臂。它還包含額外功能：讓 tjbot 随音樂“起舞”：tjbot 會播放一段音樂檔案，提取其中的節拍和峰值，然後随之揮手。控制 tjbot 的小短手還能用來使語音互動更生動，以及模仿人類說話時的手部動作。swifty tj 展示了如何用 swift 語言控制 tjbot 上的 led。随着 tjbot 的菜單目錄不斷擴大，swifty tj 為 swift 開發者給 tjbot 寫代碼提供了出發點。
2017 年，ibm 将專注于在三個領域提升 tjbot:開發，維護和學習。
開發：ibm 會不斷對現有菜單進行改進，同時探索紙闆機器人的新技能。一個例子是：ibm 剛剛利用 tjbot 的攝像頭傳感器（配合相關軟體應用）實作了它的視覺識别能力。
維護：發展并維護 tjbot 開發者社群，把 tjbot 介紹給新使用者，分享新菜單、使用者難題和回報。
學習：或許，這是下一步最重要的事。這包含對開發者使用體驗、終端使用者使用體驗的調查研究，以提供更好的設計思路和對認知應用的設計指導。
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