图片来源：Daniel West
当我们看到一堆积木时，只要能够看到一个完全的积木块，我们的大脑就会知道往后该当若何从各个不同的角度或者不同的背景下识别出这些积木块，乃至连一两岁的小孩子在通过几次考试测验后都会知道例如2×1赤色积木块、4×1绿色积木块和那些小链子积木之间的差异。
这个由大神Daniel West所设计的乐高分拣机事理便是如此。通过利用在Rebrickable等积木网站上的海量Lego积木3D模型，他可以对这个分拣机的AI神经网络进行数据演习。有了这些3D模型，只须要加上几张积木的实物图片就可以完玉成部演习。
那么大家猜猜这个乐高分拣机的部件是由甚么组成的呢? 当然也是由它分拣的工具 – 乐高所组成啦！
全体分拣机由1万多块乐高积木、6个乐高引擎以及9个伺服电机所组成。
满载积木的运送带 图片来源：Daniel West
要分拣乐高积木的话，只须要把这些积木倒进漏斗中，分拣机通过一条运送带把积木从分拣箱中拖出来，并送进一个由乐高马达驱动振动平台上，以振动来防上积木堆在一起。
乐高马达驱动的振动平台 图片来源：Daniel West
接下来摄影机会实时拍下这些积木的影像并传送到分拣机上的一个树莓派打算机上进行处理。处理过后的影像会发送到附近一部装有AI分拣程序的打算机上让其进行剖析。在得到结果后反馈后，运送带上的不同小闸门会把积木勾引到所属的箱子中。
分拣机上的树莓派打算机 图片来源：Daniel West
实在Daniel West在几年前已经开始动手这个项目，并且希望在未来可以为此撰写一篇学术论文。目前他没有打算公布建造这个分拣机的方法，但是他乐意把所用的AI程序免费分享出去。
可能会有人以为把AI运用到这些看似没甚么用的方面是摧残浪费蹂躏韶光，但说不定这可以启示出科学家的某些想法呢? （笑）