Scratch × Teachable Machine 影像辨識遊戲教學:讓孩子動手做 AI 互動遊戲
你有沒有想過,小朋友也能訓練自己的 AI?不是開玩笑——用 Google 的 Teachable Machine 加上 Scratch,連小學三年級的孩子都能做出「看鏡頭辨識手勢」的互動遊戲。今天就來教大家怎麼做!
AI 不只是大人的玩具
很多家長覺得「AI」聽起來很難、很遙遠。但其實 AI 的核心概念——讓電腦學會辨認圖片——可以用很簡單的方式讓孩子體驗到。Scratch 負責遊戲邏輯(孩子們已經很熟了),Teachable Machine 負責 AI 辨識(完全不用寫程式,用滑鼠點點就行),兩個結合起來就能做出超酷的作品。
之前我們做過 Scratch 串接外部 API 的專案,今天的概念類似——把外部的 AI 能力引進 Scratch。
什麼是 Teachable Machine?
Google Teachable Machine 是一個免費的網頁工具,讓你可以:
- 用鏡頭拍照收集訓練資料
- 一鍵訓練影像辨識模型
- 即時測試辨識效果
- 匯出模型給其他程式使用
全程不用寫任何程式碼,只要有瀏覽器和鏡頭就行。連 6-7 歲的孩子在大人指導下都能操作。
事前準備
開始之前,你需要準備:
- 一台有鏡頭的電腦(筆電內建鏡頭就行)
- Chrome 瀏覽器(Teachable Machine 在 Chrome 上效果最好)
- Scratch 帳號(到 scratch.mit.edu 免費註冊)
- 安裝 Scratch 的 TM2Scratch 擴展(等一下會教)
Step 1:訓練 AI 模型
打開 Teachable Machine 網站,選擇「Image Project(圖片專案)」→「Standard image model」。
以猜拳遊戲為例
我們要訓練 AI 辨認三種手勢:剪刀、石頭、布。
- 建立三個類別:把 Class 1 改名為「剪刀」、Class 2 改名為「石頭」、Class 3 改名為「布」
- 拍照收集資料:
- 對著鏡頭比「剪刀」,按住 Webcam 按鈕拍 30-50 張照片
- 記得從不同角度、不同距離拍,辨識效果比較好
- 「石頭」和「布」也各拍 30-50 張
- 訓練模型:點「Train Model」按鈕,等待約 30 秒
- 測試:在右邊的 Preview 區域比手勢,看 AI 能不能正確辨認
小技巧:如果辨識不準,通常是訓練資料不夠多或角度不夠多樣。多拍幾張通常就能改善。
匯出模型
訓練好之後,點「Export Model」→ 選「Upload」→ 複製產生的連結。這個連結等一下要用。
Step 2:把 AI 模型連接到 Scratch
- 打開 Scratch 線上編輯器
- 點左下角的「添加擴展」按鈕
- 搜尋並選擇「TM2Scratch」擴展
- 在新出現的積木區塊中,找到「load image model from URL」積木
- 把剛才複製的 Teachable Machine 連結貼進去
現在 Scratch 就能使用你訓練的 AI 模型了!
Step 3:做一個猜拳遊戲
遊戲規則:玩家對鏡頭比手勢,AI 辨認後跟電腦隨機出的拳比較,看誰贏!
積木邏輯:
- 當綠旗被點擊 → 載入 AI 模型
- 當按下空白鍵 → 開始辨識
- 等待 AI 辨識結果
- 電腦隨機選一個(1-3 代表剪刀石頭布)
- 比較結果 → 顯示「你贏了!」或「你輸了!」
- 加上音效和動畫讓遊戲更有趣
這個遊戲的精髓在於:孩子會發現「AI 不是魔法」——它之所以能辨認手勢,是因為之前拿了很多照片去「教」它。這就是機器學習的核心概念。
進階挑戰:手勢控制遊戲
猜拳做完之後,可以挑戰更進階的:用手勢控制 Scratch 角色移動。
- 訓練四個類別:手指向上、向下、向左、向右
- 在 Scratch 中,根據辨識結果讓角色移動
- 加上障礙物,做成迷宮遊戲
這個進階專案結合了之前在 Scratch 多人對戰遊戲中學到的遊戲設計概念,但操作方式從鍵盤改成了身體動作,超級有趣!
常見問題排解
- 辨識不準確:多拍訓練照片,確保各種角度都有
- 鏡頭打不開:檢查瀏覽器是否允許鏡頭權限
- 模型載入失敗:確認連結有效,網路連線正常
- 辨識速度很慢:關掉其他佔用鏡頭的程式
下一步可以做什麼?
如果孩子對 AI 遊戲產生了興趣,接下來可以嘗試:
- 聲音辨識:Teachable Machine 也支援語音模型,做「說話控制」的遊戲
- 姿勢偵測:辨認全身動作,做出體感遊戲
- 結合 數學益智遊戲的概念,做一個「比手指算數學」的遊戲
AI 教育不需要很深奧的理論,讓孩子動手做、從玩中學,才是最有效的方式。試試看吧!
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