两个月前的 watson 开发者大会上，ibm 发布了 tjbot──能组装出纸板机器人的 diy 工具组合。可不要因为傻萌、简陋的外表小看它，它本质上是基于 watson 的可编程 ai 。早在发布纸箱版本之前，遍布全球的开发者就已创造出激光切割和 3d 打印的 tjbot:包括南非、肯尼亚、意大利、德国、瑞士、巴基斯坦、加拿大和香港。雷锋网获知，多个开发者团队表示，有兴趣与 ibm 合作，为 tjbot 设计新的使用场景：从用于机器人 / 认知课程的教学，到关怀老年人、开发谈话代理的企业级解决方案。

ibm 发布的如何制作 tjbot、如何对它编程的指令集（被称为“菜单”），在instructables 线上开发者社交广受好评。该计划在社交主要页面都有体现，并已收到 21,000 份用户评论。tjbot 被各种层次的开发者所接受，从初学者到专家。大家用它来创建能学习、推理、与人自然互动的认知对象。

简化设计──为开发者而开发

tjbot 计划的初衷，是成为用户体验和试验“具象化认知”的入门素材。“具象化认知”是指把 ai 技术植入到它已经在与之互动的设备、物体、空间里。如果这个过程够简单，用户们会创造出什么来呢？会产生什么样的设计思路？tjbot 帮助寻找这些问题的答案。做为大家都买得起的 diy 工具，它把“具象化认知”的创新过程民主化。

为了这一目标， tjbot 计划的一个指导原则是“简单”。这在硬件零件和程序语言平台的选择上得到体现。从最基本的原型机工具入手，ibm 测试了各种 led、麦克风、音响和伺服马达；最后选择出小巧、功能多样但又容易上手的模型。同样地，控制这些感测器的软件使用 nodejs 编写，它是一个用 javascript 开发软件应用的开源、跨平台的执行环境。

借助传感器和 watson 达到多种功能：

做为原型机，tjbot 的技能正在不断扩展：据雷锋网所知，它现在已经能说话、进行语音辨识、挥手和跳舞。这些能力由它内建的感测器、以及一系列认知服务来完成。比如，tjbot 的说话功能由 watson 文字到语音服务在软件层面完成，然后透过音响播放出来。同样的， watson 语音到文字服务，以及 tjbot 的麦克风，组合起来使它能进行语音辨识。这些技能可以被进一步组合，创造出新的应用场景，比如说创建虚拟代理或者数码助手。

新增加菜单

目前，tjbot 在 github 的工具库包含 3 个基本“菜单”：让 tjbot 对简单语音命令做出回应的代码，分析推文的情绪并回复，还有让 tjbot 做为谈话代理。社交的开发者们为它加入了两个菜单：tjwave 和 swifty tj。tjwave 很有趣，它展示给开发者如何控制 tjbot 的手臂。它还包含额外功能：让 tjbot 随音乐“起舞”：tjbot 会播放一段音乐文件，提取其中的节拍和峰值，然后随之挥手。控制 tjbot 的小短手还能用来使语音互动更生动，以及模仿人类说话时的手部动作。swifty tj 展示如何用 swift 语言控制 tjbot 上的 led。随着 tjbot 的菜单目录不断扩大，swifty tj 为 swift 开发者给 tjbot 写代码提供了出发点。

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