[Scratch X AI] 文字辨識專案-智慧教室
利用「文字辨識」設計一個中文智慧助理，可以幫您控制虛擬設備
今天來教大家如何使用 CodingLab 的 AI 教學平台，教電腦識別文字的意義及意圖，同時設計一個中文智慧助理，可以幫您控制虛擬設備。我們將利用文字辨識技術，以及無程式碼機器學習的方式，來瞭解整個機器學習的流程，同時可以將您訓練出來的模型，帶到 Scratch-based 的 AIBLOX 積木環境實際創作應用，進而發揮您的想像力來解決真實生活中的許多問題，最棒的是整個學習過程免安裝、免設定，輕輕鬆鬆學會一個 AI 專案，未來還可以做許多延伸應用。
這個專案目標，主要是讓學習者了解幾個部分：
- 如何訓練電腦了解中文字的意圖。
- 信心閾值(Confidence thresholds)或信心值高低來提醒電腦何時無法識別中文字的含義(值置信閾值指示機器何時無法識別含義。
- 智慧助理（例如 Siri、Amazon Alexa或Google Home）的工作原理。
- 學習電腦從明確指令來執行任務，到了解意圖就可以執行好任務的方便性，並且在積木程式中使用它來製作一個可以回應命令的智慧助理。
如果您還不了解 CodingLab AI 平台操作，可以先參考下面文章介紹
我們將帶大家一步一步照著下方步驟來完成它，就讓我們開始進行 AI 專案吧！
文字數據收集
首先，您可以先腦力激盪想一想，在教室中有那些設備是您想要利用智慧助理幫您控制。為了讓大家比較好理解，本專案將使用教室中常見的兩個設備進行控制 – 電風扇及電燈。接下來，您將教電腦識別命令，透過提供給每個設備一些文字數據，來讓不同設備可以理解您的需求或意圖，例如
"好熱呀！" 表示著我們覺得很熱，希望電腦可以理解而來幫我們打開電風扇
"現在好暗呀" 表示著我們需要燈光，所以希望電腦幫我們打開
所以您將開始收集許多不同的文字數據資料，並給每一組文字數據建立類別名稱(如下圖，關風扇、開風扇等等)，來做為與人類互動的一個參考。
本專案我們共建立 4 種類別您可以自己建立，分別是風扇開、風扇關、開燈及關燈，每一個類別名稱都準備 10 多句的文字數據來讓電腦理解。您可以自行建立這些文字資料，CodingLab 也提供一個文字訓練數據給大家參考(如下 Download)。您可以下載參考檔後，在「文字辨識」的AI 服務中，開啟上圖中的「讀取樣本」按鈕，將檔案載入即可。
Download：文字訓練數據檔(智慧教室_中文.json) (歡迎大家參考使用，並請註明出處 CodingLab)
訓練機器理解意圖
建立好資料類別後，可以點選中間訓練模型的按鈕，開始讓電腦學習認識您所提供的各類指令數據。
您可以想像電腦就像是一個不理解您的指令或意圖的機器人，您將一些文字數據提供給它認識，它將會根據文句中語意及單詞出現頻率等資訊，來學習不同指令種類的文字資訊。
訓練機器理解意圖
機器訓練完後，您可以在最右邊預覽的地方，提供電腦從未看過的中文語句，看看它是否可以正確無誤的辨識出您的意圖，如果覺得辨識效果不好，可以考慮提供其他更多中文語句數據，讓它再學習看看。如果覺得辨識效果不錯，則可以點選下方「Code & Play」，將您所訓練的模型帶到 AIBLOX的積木環境進行創作，這時候大家可以發揮自己的想像力，看看您能利用辨識出來的 AI 模型進行什麼應用。
編寫基於規則使電腦理解
進入「AIBLOX」後，可以看到我們所產生的一些文字辨識 AI 積木，包括「關風扇」、「開風扇」 「開燈」及「關燈」
我們會先讓大家試著編寫在沒有 AI 的情況下，電腦基於規則的運作方式。首先，我們會建立一個教室中的場景及設備角色，並對這些角色進行積木程式編寫如下：
- 「電風扇」角色積木設計
- 「電燈」角色積木設計
- 「舞台」角色積木設計
完成後，大家可以試著執行看看，您會發現必須提供電腦完整的指令，設備才會動作，例如"打開風扇"，風扇就會開始運作旋轉，但是如果您輸入的指令是"請關閉風扇"或"關閉電風扇"，它將不會聽從您的指令而關閉，因為您在積木程式中已經將指令固定只接收"關閉風扇"才會進行關閉的動作，如果要電腦都認識這些指令，您將需要不斷增加各種「如果…..那麼」積木，這將是非常不方便的方式。
CodingLab 提供上述專案檔(無 AI )給大家參考，您可以在 AIBLOX 載入使用。
Download：智慧教室_中文 (無 AI).sb3 (歡迎大家參考使用，並請註明出處 CodingLab)
改為基於意圖使電腦理解
我們可以使用機器學習後的 AI 模型積木來改進上述的不方便性與不實用性，如下。
此 AI 模型目前學習一些語句意義後，將可以了解您的控制指令，不再是要固定指令才可以運作。例如"今天真的太熱了"，電腦將可以知道您的意圖是要「開風扇」，以及"好暗唷"，電腦可以知道您想要「開燈」的意圖，而來執行幫您開燈的動作。這樣將大大改善一般傳統以規則為基礎的寫程式方式，而改為利用機器學習後的 AI 模型，使用基於意圖方式而變的非常有效率也合理許多。
同樣的 CodingLab 也提供上述專案檔(有AI )給大家參考，您可以在AIBLOX 中載入使用。
Download：智慧教室_中文 (有 AI).sb3 (歡迎大家參考使用，並請註明出處 CodingLab)
討論與延伸
這時候您學到了什麼呢？您將學到下面這些很棒的知識及觀念
- 您已經學會開始訓練電腦來識別命令及意圖。
- 您不需要編寫規則來執行此一系列的操作，而是透過收集範例來完成此操作。
- 這些範例被用來訓練機器學習”模型” ，此方式被稱為”監督式學習”，來監督電腦的訓練。
- 電腦將從您提供的範例當中學習，例如單字的選擇以及句子的結構方式，這些都將用於未來能夠識別命令。
您也可以試著嘗試其他設備(不限於燈及風扇)，或是在不同情境中練習類似的應用(例如智慧辦公室、智慧家庭等等)，並且可以結合其他的 AI 應用(例如語音辨識)讓您的生活更智慧化。
大家可以參考下面這兩個有趣的課程，將會讓您學到更多 AI 及機器學習的觀念，同時也您可以手把手實作更多有趣的 AI 專案，學習後還可以獲得證書放進您的學習歷程唷！
• 輕輕鬆鬆學 AI (Scratch-based)
• Scratch X AI 趣味生活專案 #1
• 活動：Scratch X AI 趣味生活應用
您是否也想看看其它電腦視覺中的應用有哪些呢？大家可以參考下面這幾篇文章。
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