IBM 發(fā)布的如何制作 TJBot,、如何對它編程的指令集（被稱為“菜單”），在Instructables 線上開發(fā)者社交廣受好評,。該計劃在社交主要頁面都有體現(xiàn),，并已收到 21,000 份用戶評論。TJBot 被各種層次的開發(fā)者所接受,，從初學(xué)者到專家,。大家用它來創(chuàng)建能學(xué)習(xí)、推理,、與人自然互動的認(rèn)知對象,。
簡化設(shè)計──為開發(fā)者而開發(fā)
TJBot 計劃的初衷，是成為用戶體驗和試驗“具象化認(rèn)知”的入門素材,�,！熬呦蠡J(rèn)知”是指把 AI 技術(shù)植入到它已經(jīng)在與之互動的設(shè)備、物體,、空間里,。如果這個過程夠簡單，用戶們會創(chuàng)造出什么來呢,？會產(chǎn)生什么樣的設(shè)計思路,？TJBot 幫助尋找這些問題的答案,。做為大家都買得起的 DIY 工具，它把“具象化認(rèn)知”的創(chuàng)新過程民主化,。
為了這一目標(biāo),， TJBot 計劃的一個指導(dǎo)原則是“簡單”。這在硬件零件和程序語言平臺的選擇上得到體現(xiàn),。從最基本的原型機工具入手,，IBM 測試了各種 LED、麥克風(fēng),、音響和伺服馬達(dá),；最后選擇出小巧、功能多樣但又容易上手的模型,。同樣地,，控制這些感測器的軟件使用 Nodejs 編寫，它是一個用 JavaScript 開發(fā)軟件應(yīng)用的開源,、跨平臺的執(zhí)行環(huán)境,。
借助傳感器和 Watson 達(dá)到多種功能：
做為原型機，TJBot 的技能正在不斷擴展：據(jù)雷鋒網(wǎng)所知,，它現(xiàn)在已經(jīng)能說話,、進行語音辨識、揮手和跳舞,。這些能力由它內(nèi)建的感測器,、以及一系列認(rèn)知服務(wù)來完成。比如,，TJBot 的說話功能由 Watson 文字到語音服務(wù)在軟件層面完成,，然后透過音響播放出來。同樣的,， Watson 語音到文字服務(wù),，以及 TJBot 的麥克風(fēng)，組合起來使它能進行語音辨識,。這些技能可以被進一步組合,，創(chuàng)造出新的應(yīng)用場景，比如說創(chuàng)建虛擬代理或者數(shù)碼助手,。
目前,，TJBot 在 Github 的工具庫包含 3 個基本“菜單”：讓 TJBot 對簡單語音命令做出回應(yīng)的代碼，分析推文的情緒并回復(fù),，還有讓 TJBot 做為談話代理,。社交的開發(fā)者們?yōu)樗尤肓藘蓚�菜單：TJWave 和 Swifty TJ。TJwave 很有趣,，它展示給開發(fā)者如何控制 TJBot 的手臂,。它還包含額外功能：讓 TJBot 隨音樂“起舞”：TJBot 會播放一段音樂文件，提取其中的節(jié)拍和峰值,，然后隨之揮手,。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 展示如何用 Swift 語言控制 TJBot 上的 LED。隨著 TJBot 的菜單目錄不斷擴大,，Swifty TJ 為 Swift 開發(fā)者給 TJBot 寫代碼提供了出發(fā)點,。
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