一说到人工智能和机器学习，人们总会觉得很高深。除了相关从业者，其他人可能就望而却步了。别说让孩子学，自己都很少看一眼。
其实除了那些涉及算法的专项研究和底层嵌入式开发，还有很多上层应用需要人们开发，去运用。
比如今天我要讲的，一个用Scratch机器学习完成智能化教室控制的演示。
在这个项目中，我们将使用 MachinelearningforKids.co.uk 的在线服务来制作一个智能教室助理，让它对我们所输入的内容作出反应。
首先，我们将创建一个使用规则列表来理解命令的助手。但这种方法比较单调，不是很智能。
而我们这次的重点是让计算机能读懂我们的“弦外之意”。
具体是怎么操作的呢？
首先找一台能联网的计算机，且能正常浏览网页。
在浏览器中打开 machinelearningforkids.co.uk ，然后点击“Get Started”，如果你是中文环境，应该是“开始使用”。
点击“立即尝试”后，+ Add a new project 创建一个项目。
这里先说明一下，该平台是支持中文识别的。但为了方便大家入门，我这里用他们的英文版本做讲解了。
建好之后， 再点击“smart classroom”会看到三个选项，选最后一个 “Make”。
这个时候Scratch要出场了。
选择“ Scratch 3”，然后再点“Open in Scratch 3”。不想自己从零开始，就从“ Project templates”里面选择“智能教室”。
点击箭头处的classroom，然后在代码区输入以下内容：
然后点击“小绿旗”测试一下程序是否正常工作。
挨个输入以下命令，并查看程序的反应：
- Turn on the lamp
- Turn off the lamp
- Turn on the fan
- Turn off the fan
输入“ Turn on the lamp”的时候，看看画面中的灯是不是真的亮了。
如果你上面的操作都没错的话，你现在已经做好了一个传统的教室电器控制系统。接下来就是我们今天的重头戏了。让计算机经过训练之后，不再呆板的钉是钉，铆是铆。要举一反三，像人类一样理解话语中的含义。
比如有时候我们不一定会说“打开这个电扇！”，而是会感叹“天好热啊。”
那如果是一个聪明的助理，肯定就默默的把电扇打开了，并不需要你一字不差的发号施令。
这个是怎么做的呢？
收集训练样本
首先，你要收集足够多的样本。
回到项目首页，点击第一个“Train”。
然后“ + Add new label ”，添加四个新标签。分别在四个池子里输入要训练的词，这一步相当关键。
在“fan on”这个标签里面，你可以表示房间里太热了。
在“fan off”，你可以抱怨房间里太凉了。
在“lamp on”，你可以表示你看不见。
在“lamp off”，你可以抱怨灯太亮了。
如果还不太理解，就照着图做吧。
样本输入的要点：
1、表达一定要准确，不要在冷的要命的时候还说要更多风。
2、词汇尽量多一些，这样计算机可以理解的也更多。
训练和测试一个机器学习模型
再次返回项目首页， 点击“Learn & Test”， 我们要开始让计算机学习，并测试它的学习效果。
如果你的样本数量比较多，可能要在这个环节多等一会儿。如果就几个，基本上一分钟内就可以测试了。
在箭头处输入你想表达的冷热明暗相关意思，看看计算机是不是都认对了。如果觉得满意，就可以继续下一步了。
在Scratch中使用机器学习
再次回到“Make”，点击“Open in Scratch 3”。
你会发现左下角多了一个块积木，那就是我们刚才让计算机辛勤努力后的成果。用它来改造我们前面的程序。
再次单击绿色小旗，看看程序是不是比之前聪明多了？人性多了？
到现在为止，你的“智能教室助理”基本雏形已经完成，如果有兴趣，可以把电视机、音乐播放机什么的都加上。
小结：
一般情况下，真正智能助理都是可以语音控制的。以后如果想实战相关的内容，可以进行更高阶段的研究，比如和IoT的硬件结合等等。
目前已经有人根据亚马逊的Alexa语音识别功能制作了自己的智能助手。国内也有相关厂商提供类似服务，你也可以试试。
素材：Raspberrypi.org
作者：王文文，前51CTO安全频道主编，RedHat认证工程师，华为HCIP-IoT认证工程师。