人类打发无聊时间的方式有无数种，《找麻烦》就是其中之一。
别误会，我们这里说的不是找茬的斗争，而是寻找图片中特定元素的小游戏。
我身边有一些朋友很喜欢玩这类游戏，无论是手机上还是杂志上。
这种休闲方式确实是一种消磨时间的方式。
近年来，移动平台也诞生了《隐藏的人》游戏作品等优秀的另类游戏。
然而这样的游戏，比如现在流行的《威利在哪里》（中文名：威利在哪里）一旦交给机器玩，可能会瞬间破坏消磨时间的乐趣，你不相信吗？我们先看一个视频。
这是创意广告公司 Redpepper 的创意。
他们假设可以通过机器学习来识别图片信息，然后用摄像头拍照并寻找特定元素，从而快速完成原本需要人眼观察的找茬游戏。
虽然听起来是可行的，但效果有待验证。
于是就有了这款由树莓派电脑+机械臂+摄像头+硅胶手组合而成的机器人。
关键部分自然是利用摄像头部分来实现机器的面部识别。
为此，开发人员使用Google AutoML Vision服务进行数据分析。
该系统将通过照片训练实现人脸识别的高精度匹配。
虽然准确率不是99%，但是95%的匹配率对于玩杂志这样的小游戏来说还是没有太大问题的。
机械臂采用uArm Swift Pro。
这种结构简单的机械臂实际上可以完成许多只有人类双手才能完成的高级任务。
其实我们早在去年初就已经推出了。
这次团队尝试使用它。
作为眼睛的一部分，手臂在图像上来回扫动可以让相机记录完整的图像信息，从而保证信息的完整性。
为了清楚地看到数据，团队还需要能够识别图片中的特定元素。
这时，使用Google服务就显示出了它的优势。
该团队的创意技术专家马特·里德表示，谷歌搜索引擎有大量关于他们正在寻找的特定元素的样本数据，即主角沃尔多，这使他们不必花那么多时间上传多个样本。
通过对 62 个不同的 Waldo 头像和 45 个上半身图像进行识别训练，机器获得了新的模型。
尽管团队一开始对这样的数据样本并没有太大信心，但结果却是出乎意料的匹配。
，当光线、图片等外部环境正常时，你可以看到让它找到目标Waldo是多么简单。
那么问题是，为什么有人会费心去制作这样一个机械系统来玩这样一个用于娱乐的小游戏呢？马特说，他实际上受到了 Amazon Rekognition 系统对名人的识别的启发。
既然它可以识别现实生活中的名人照片，那么漫画中的人物也能做到这一点吗？于是就有了我们今天看到的这个特殊的“找麻烦”机器人。
更不用说，它的速度比人眼快得多，几乎在一瞬间就能找到目标。
这件事让我想起GeekChoice报道的另一起类似事件，一位居住在荷兰的软件工程师，因为不想让流浪猫在外面冻僵，设计了一个“猫脸识别”系统，只要猫来了到了门口，系统识别后就可以为它开门。
事实上，这个系统使用了Amazon Rekognition服务，这说明这些互联网公司提供的服务，无论是谷歌还是亚马逊，都可以用来完成“类似”这样的事情。
特殊的面部识别”，为面部识别应用创造了新的基础。
想出更多的可能性。
但是，如果有一天你满怀期待地打开这些书，看到有人用记号笔圈出了Waldo，然后就真的很头疼了。
写着“我是机器人”。