图示：罗比·巴拉特(Robbie Barrat)业余时间利用人工智能设计时尚
最终，那个满嘴脏话的人工智能系统被证明是巴雷特离开农场的通行证 。他的成绩不够好，无法进入中意的大学深造数学或计算机科学 。但这个项目帮助他在硅谷的中心地带找到了一份自动驾驶汽车项目的实习工作 。从那以后，他搬到了斯坦福大学(Stanford University)，现在在一个生物医学实验室工作，试图开发能够识别具有药用潜力分子的神经网络 。但是训练神经网络来创造艺术仍然是他的爱好 。
如今在业余时间，巴拉特利用时装秀上的视频剪辑和照片，训练人工智能生成了一些模特穿着新衣服的照片 。结果都是一些奇装异服——有没有想过你会喜欢缠在小腿上的裤子，或是一侧悬着巨大口袋的毛衣？但是，巴拉特正在与设计师合作将人工智能的成果变成真正的衣服 。他等不及要试穿了 。
诊断植物疾病？这有一个应用程序——沙扎·迈赫迪（Shaza Mehdi）
沙扎·迈赫迪（Shaza Mehdi）前院的玫瑰丛很漂亮，但很容易生病 。去年的一天，迈赫迪问自己，为什么她的手机不能像《星际迷航》中的手持科学分析仪一样诊断出植物的疾病 。“电脑怎么才能知道？”这位来自佐治亚州劳伦斯维尔市的高中高年级学生问道 。很快，她和一个叫尼尔·拉文内尔(Nile Ravenell)的朋友一起，在去上课、修指甲和去学校附近华夫饼屋(Waffle House)途中摆弄神经网络 。
迈赫迪不知道如何编程，她身边也没有这种人 。她生活中的成年人可以鼓励她这样做，但不能提供专业知识;她所在的学校没有开设计算机科学的入门课程 。迈赫迪晚上躺在床上，和家里的泰迪(Teddy)以及她那台老掉牙的戴尔笔记本电脑一起，通过YouTube视频和在线教程自学编程语言Python和神经网络基础知识 。当她遇到程序中的Bug时，她会求助于论坛上的陌生人 。“我真的很讨厌Bug，”她高兴地回忆道 。
图示：编程“小白”迈赫迪开发了诊断植物疾病的人工智能
值得一提的是，迈赫迪受到一个YouTube视频的启发，其内容是斯坦福大学的一个研究人员开发出的神经网络可以识别出皮肤癌，效果能够与专业皮肤科医生相提并论 。一个在线教程告诉她如何独自实现神经网络的技巧 。第一步是下载软件来识别日常用品，比如厕所和茶壶 。第二步是重新调整它的视觉，给它输入大约1万张有标记的病害植物图片，这些图片是迈赫迪从网上收集的，经过了疾病鉴定 。
2017年晚些时候，她终于对自己的应用程序plantMD进行了测试 。迈赫迪紧张地看着应用程序扫描一棵叶子上有浅绿色和褐色斑点的病怏怏葡萄树，随后一片长着麻点的叶子突然出现在手机屏幕上 。几次紧张的心跳过后，“葡萄藤炭疽病”的字眼随即从上方闪现出来 。快速的网络搜索证实了这一诊断:一个真菌感染的明确病例，也被称为鸟眼腐烂 。“我放下心来，” 迈赫迪回忆道，“手持科学记录仪工作了 。”
照相机可以检查你的衣服了——田原大辅(Daisuke Tahara)
在日本的小城市里，干洗是一项艰巨的工作 。田原大辅(Daisuke Tahara)的家族在塔川拥有8家干洗店 。塔川位于日本南部，人口只有5万左右 。所以田原开始考虑让电脑分担一些工作 。
首先，38岁的田原试图通过一个更好的电脑系统来实现业务现代化，更好地记录和跟踪订单 。但他的大多数员工在技术方面经验欠缺,他们很难适应这一系统 。“他们很容易忘记，”田原说 。于是，这位自学成才的程序员开始研究软件如何自动检查顾客的衣服 。他在线阅读了有关机器学习的书籍，将自己的英语和编程技能发挥到了极致 。在自家店里，他拍了4万张关于西装、衬衫、裙子和其他衣服的照片，并用它们来训练自己开发的人工智能 。
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