简评：都是些特别有趣的、有意义、有想法的小项目，让人工智能落地，接地气，看得见摸得着。真不错，其中能玩的我都玩了。
Google Experiment（谷歌实验）是谷歌官方出品的，各种前沿技术的新锐实验，让非技术用户也能够体验到最新的技术成果。
入口：Google Ai 实验（因为是 Google 的，都要科学上网)
这个网页是这样的：
里面有各种各样的有趣小实验（游戏），下面我一一为大家讲解：
Teachable Machine 受教机器
这个实验，使任何人都可以更容易地开始探索机器学习的工作原理。你只需要打开浏览器，它可以让你使用摄像头来教一台机器学习，无需编码。它使用一个名为 deeplearn.js 的库构建，这使得任何 Web 开发人员更容易进入机器学习，通过在浏览器中训练和运行神经网络。
看视频就知道咋回事了，一步一步特简单，我也试了一下，有趣。
Font Map 字体地图
字体选择是设计师制作的最常见的视觉选择之一，大多数是旧的收藏夹，或者在类别中搜索字体。通过利用机器学习和卷积神经网络来查看视觉模式，「字体映射」可帮助设计人员了解并查看超过 750 种网络字体的关系。由 Kevin Ho 在 Toobias Toft，Jochen Maria Weber 和 IDEO 的设计社区的支持下，使用 Tensorflow 和 D3.js 构建。
Sketch-RNN Demos
这个实验可以使用 Sketch-RNN 的复发神经网络模型来绘制。我们教了这个神经网，通过训练它从数百万个从「快速绘画」中抽取的涂鸦。一旦开始绘制一个对象，Sketch-RNN 将会提供许多可能的方法，帮助你完成绘制该。该模型还可以模仿你的图纸并生产类似的涂鸦。
Sketch RNN 使用 TensorFlow 训练模型。使用原始 JavaScript 构建的浏览器模型和使用 p5.js 构建的界面。
Visualizing High-Dimensional Space 可视化高维空间
这个实验通过可视化高维数据，让你了解机器学习的工作原理。任何人都可以在网路上试用。它也是作为 TensorFlow 的一部分开源的，因此编码人员可以使用这些可视化技术来探索自己的数据。
NSynth: Sound Maker
这个实验可以让你通过机器学习来玩出新声音。它使用 Nsynth 建造，这是一个研究项目，该计划在超过 30 万个乐器声音中训练神经网络。NSynth 能够将声音（如低音和长笛）组合成新的混合低音笛声。这个实验让任何人探索这些声音，并以此制作音乐。
The Infinite Drum Machine 无线鼓点
声音很复杂，差别很大。本实验使用机器学习来组织数千种日常声音。计算机没有给出任何描述或标签，只有音频。使用称为 t-SNE 的技术，计算机将类似的声音放在一起。你可以使用地图探索各种声音和类似的声音，甚至使用它们进行录制音乐。
AI Duet AI 钢琴合奏
这个实验可以让你和电脑一起来一曲二重奏。只要播放一些音符，电脑就会响应你的旋律。你甚至不必知道如何弹钢琴，只需（随意）按一些琴键，即可听到什么反馈。您可以点击钢琴，使用电脑键盘，甚至插入 MIDI 键盘。这是机器学习如何以新的方式激发人们创造力的一个例子。
Objectifier Spatial Programming 空间编程
空间编程，在日常生活中可以通过设备训练机器编程，通过不同的动作，比如「打开书就开灯，合上书及关灯」，「盖上被就关灯」，「带上墨镜就打开机械设备」等。
使用计算机视觉和神经网络，复杂的行为与人的命令相关联。以这种方式，人们将能够体验新的互动方式来控制对象，与技术建立创造性的关系，而不需要任何编程知识。
重磅推荐非常好玩的项目：Quick, Draw!
这是一个用机器学习构建的游戏。你画画，一个神经网络试图猜出你在画什么。当然，这并不总是奏效。但是，玩的越多，学习越多。这只是一个例子，说明如何以有趣的方式使用机器学习。
（@园长：每个词只有 20 秒时间，一方面要考词汇量，一方面考验画工，一方面还要听机器在那边猜来猜去，莫名笑场，真挺有趣）
游戏入口：Quick，Draw！ 推荐玩一下，好玩。
因为项目有很多，而且我觉得每个都充满创意，非常的有意义且有趣。
- 有教学的：神经网络是的眼中，我们是什么样的；机器学习可视化等。
- 有娱乐的：quick draw，AI 合奏等。
- 有实用的：拍物体翻译，字体图谱等。
因为项目很多，本文只翻译并介绍了一半左右的项目，其他项目的质量都很高，大家感兴趣可以看一下原网页。
原网页：AI Experiments
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@园长：确实我们听到机器学习、人工智能的技术，总觉得离我们很远，但是 Google 这些项目都很接地气，让不会编程的人也能享受到科技带来的福利。
