在AI大潮之下，很多事情都應用上了AI，包括無人自動駕駛、診斷疾病和尋找系外行星等等。前不久更有科學家以AI幫助學者破譯古希臘文字。不過這些聽上去距離我們都有點遠，有點好高大上的感覺。而前不久在國外，終於有人以AI做了件比較接地氣，或者説有趣的事情，那就是利用AI來分類樂高積木。

圖片來源： Daniel West

當我們看到一堆積木時，只要能夠看到一個完整的積木塊，我們的大腦就會知道以後應該怎樣從各個不同的角度或者不同的背景下識別出這些積木塊，甚至連一兩歲的小孩子在通過幾次嘗試後都會知道例如2×1紅色積木塊、4×1綠色積木塊和那些小鏈子積木之間的差異。

這個由大神Daniel West所設計的樂高分揀機原理就是如此。通過使用在Rebrickable等積木網站上的海量Lego積木3D模型，他可以對這個分揀機的AI神經網絡進行數據訓練。有了這些3D模型，只需要加上幾張積木的實物圖片就可以完成整個訓練。

那麼大家猜猜這個樂高分揀機的部件是由甚麼組成的呢? 當然也是由它分揀的對象 – 樂高所組成啦！整個分揀機由1萬多塊樂高積木、6個樂高引擎以及9個伺服電機所組成。

滿載積木的輸送帶  圖片來源： Daniel West

要分揀樂高積木的話，只需要把這些積木倒進漏斗中，分揀機通過一條輸送帶把積木從分揀箱中拖出來，並送進一個由樂高馬達驅動振動平台上，以振動來防上積木堆在一起。

樂高馬達驅動的振動平台  圖片來源： Daniel West

接下來攝影機會實時拍下這些積木的影像並傳送到分揀機上的一個樹莓派計算機上進行處理。處理過後的影像會發送到附近一部裝有AI分揀程序的計算機上讓其進行分析。在得到結果後反饋後，輸送帶上的不同小閘門會把積木引導到所屬的箱子中。

分揀機上的樹莓派計算機  圖片來源： Daniel West

其實Daniel West在幾年前已經開始着手這個項目，並且希望在未來可以為此撰寫一篇學術論文。目前他沒有打算公佈建造這個分揀機的方法，但是他願意把所用的AI程序免費分享出去。

可能會有人覺得把AI應用到這些看似沒甚麼用的方面是浪費時間，但説不定這可以啟發出科學家的某些想法呢? （笑）