旨在帮助非技术创造者的简单的Lobe的机器学习平台

机器学习可能是从粒子物理到重现人声的一切工具，但它并不是一个最容易进入的领域。尽管视频编辑和声音设计非常复杂，但我们的用户界面甚至让一个好奇的小孩在他们的脑海中喋喋不休 - 为什么不用机器学习呢？这就是Lobe的目标，这是一个真正让人工智能模型像乐高积木一样简单的初创项目和平台。

我与Lobe的共同创始人之一同时也是许多流行的数字接口背后的设计师Mike Matas谈论了该平台及其创建动机。

“在很多情况下，人们对人工智能有了一些想法，并有这些很酷的想法，但他们不能执行它们，”他说。“所以这些想法就像是流产了，除非你有机会接触AI团队。”

他解释说，这也发生在他身上。

“我开始研究，因为我想看看我是否可以自己使用它。这很难打破单词，框架和数学的单板 - 但是一旦你了解了这些概念实际上是非常直观的。事实上，它比常规编程更直观，因为您正在教导机器，就像教导一个人一样。“

但就像专业术语的硬壳一样，现有的工具在边缘也很粗糙 - 强大且多功能，但更像是学习开发环境，而不是在Photoshop或Logic中玩耍。

“你需要知道如何将这些东西拼凑在一起，你需要下载很多东西。我是那些如果我必须做很多工作，下载一堆框架，我就会放弃的人之一，“他说。“作为一名UI设计师，我看到有机会采取一些非常复杂的事情，并以一种可以理解的方式重新构建它。”

Matas与他的联合创始人Markus Beissinger和Adam Menges合作创建的Lobe采用了机器学习的概念，如特征提取和标签等，并将它们置于简单直观的可视化界面中。正如该平台的视频演示中所展示的，您可以制作一款识别手势并将其与表情符号匹配的应用程序，而无需查看任何代码行，更不用说编写一行代码。所有相关的信息都在那里，如果你愿意的话，你可以深入到实质内容，但是你不需要。新应用程序的设计和试验的便捷性和速度可以为那些看到这些工具的潜力但缺乏技术诀窍的人打开了一扇门。

他将这种情况与个人电脑早期的情况进行了比较，当时只有计算机科学家和工程师才知道如何操作它们。“他们是唯一能够使用它们的人，所以他们只有人能够想出如何使用它们的想法，”他说。但到了80年代后期，电脑已经转变为创意工具，主要是因为UI的改进。

Matas预计随着入门门槛的不断降低，会有一大波比我们曾经拥有的优秀的应用更优秀的后起之秀必将不断涌现。

“数据科学界以外的人会考虑如何将这个应用到他们的领域，”他说，并且与以前不同，他们将能够自己创建一个工作模型。

网站上的大量实例展示了几个简单的模块如何产生各种有趣的应用：阅读嘴唇，跟踪位置，理解手势，生成逼真的花瓣。为什么不？当然，你需要数据来喂养系统，但是用它做一些新颖的事情不再是困难的部分。

为了与机器学习社区对开放和共享的承诺保持一致，Lobe模型不是您只能在网站上或通过API操作的一些专有产品。“在体系结构上，我们建立在Tensorflow之类的开放标准之上，”Matas说。对Lobe进行培训，在Lobe上测试并调整它，然后将其编译到任何你想要的平台上，然后继续下去。

目前该网站正处于内测阶段。Matas说：“我们被反应所压倒，显然它与人们产生了共鸣。” “我们会慢慢让人们进入，它会开始很小。我希望我们没有超越自己。“