Watson 開發(fā)者大會上，IBM 發(fā)布了 TJBot ——能組裝出上圖所示紙板機器人的 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 的可編程 AI 。早在發(fā)布紙箱版本之前，遍布全球的開發(fā)者就已創(chuàng)造出激光切割和 3D 打印的 TJBot：包括南非、肯尼亞、意大利、德國、瑞士、巴基斯坦、加拿大和香港。多個開發(fā)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(fā)談話代理的企業(yè)級解決方案。

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 在線開發(fā)者社區(qū)廣受好評。該項目在社區(qū)主要頁面都有體現(xiàn)，并已收到 21000 份用戶評論。TJBot 被各種層次的開發(fā)者所接受，從初學者到專家。大家用它來創(chuàng)建能學習、推理、與人自然交互的認知對象。

簡化設計——為開發(fā)者而開發(fā)

TJBot 項目的初衷，是成為用戶體驗和試驗“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(jīng)在與之交互的設備、物體、空間里。如果這個過程足夠簡單，用戶們會創(chuàng)造出什么來呢?會產(chǎn)生什么樣的設計思路?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(chuàng)新過程民主化。

為了這一目標， TJBot 項目的一個指導原則是“簡單”。這在硬件零件，和編程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、揚聲器和伺服電機;最后選擇出小巧、功能多樣但又容易上手的模型。同樣地，控制這些傳感器的軟件使用 Nodejs 編寫，它是一個用 JavaScript 開發(fā)軟件應用的開源、跨平臺的運行環(huán)境。

借助傳感器和 Watson 實現(xiàn)多種功能：

作為原型機，TJBot 的技能樹正在不斷擴展：它現(xiàn)在已經(jīng)能說話、進行語音識別、揮手和跳舞。這些能力由它內置的傳感器、以及一系列認知服務來實現(xiàn)。比如，TJBot 的說話功能由 Watson 文字到語音服務在軟件層面完成，然后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別。這些技能可以被進一步組合，創(chuàng)造出新的應用場景，比如說創(chuàng)建虛擬代理或者數(shù)字助手。

新增加菜單

目前，TJBot 在 Github 的工具庫包含三個基本“菜單”：讓 TJBot 對簡單語音命令做出回應的代碼，分析推文的情緒并回復，還有讓 TJBot 作為談話代理。社區(qū)的開發(fā)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(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交互更生動，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。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。

下一步

2017 年，IBM 將專注于在三個領域提升 TJBot:開發(fā)，維護和學習。

開發(fā)：IBM 會不斷對現(xiàn)有菜單進行改進，同時探索紙板機器人的新技能。一個例子是：IBM 剛剛利用 TJBot 的攝像頭傳感器(配合相關軟件應用)實現(xiàn)了它的視覺識別能力。

維護：發(fā)展并維護 TJBot 開發(fā)者社區(qū)，把 TJBot 介紹給新用戶，分享新菜單、用戶難題和反饋。

學習：或許，這是下一步最重要的事。這包含對開發(fā)者使用體驗、終端用戶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。