整理 Lego 積木太麻煩，乾脆做套 AI 來幫忙！

對於現有的神經網路技術來說，物體、畫面辨識是一個實用性很強的用途。在經過了一定量的練習後，AI 可以幫人類省去許多近乎機械化的工作。而也正是出於這一點，讓 Lego 玩家 Jaques Mattheij 萌生出了開發一套 AI 方案為自己整理樂高積木的想法。是說，不玩 Lego 的人可能未必知道，零碎、落單的積木散件集合起來是可以在網上賣出不低價錢的。按照 Mattheij 的說法，這樣子的普通 Lego 最高能賣到 1 公斤 40 歐元左右（約 HK$350 / NT$1,370），而像 Lego Technic 這樣更稀有的系列，散件更是能賣到 1 公斤 100 歐元 （約 HK$870 / NT$3,390）。

只是，想做這一行生意的話，一般都需要花大量的精力來給零散的積木分類。而 Mattheij 擁有的 Lego 散件多達 2 噸，也難怪他不願把時間都耗費在整理上面，情願動腦子一勞永逸，做一套 AI 來給自己幫忙了。簡單來說，這套神經網絡要做的，就是在 webcam 拍下的照片裡識別出每塊積木究竟是屬於 Lego 超過 38,000 種形狀、100 種顏色裡組合出來的哪一種。而 Mattheij 的任務就是在機器練習過程中指出錯誤， 幫助它變得越來越聰明，逐漸提升辨識的準確率。

當然，光有 AI 還不夠，Mattheij 以一台改造後的跑步機為基礎，配合「大量膠水」及組件，做出了一整條積木分類的自動流水線。從影片裡展現出來的效果來看，它還確實挺像那麼回事。接下來 Mattheij 要做的就是等自己的 AI 成熟起來，然後就能做個甩手掌櫃啦。

來源: Jacques Mattheij

經由: Engadget, IEEE Spectrum