如今，人工智能已经变得如此复杂，以至于它可以识别对象，就亚马逊而言，甚至可以帮助您订购该对象。但是固定形状的静止物体是一回事。具有运动部件和不常见位置的运动物体是另一个。尝试识别您的姿势并将其与一组具有类似姿势的照片进行匹配是姿势估计的圣杯，而这正是Google在其Move Mirror AI实验中所呈现的。最重要的是，您需要的只是一个网络浏览器和一个网络摄像头。
虽然我们的大脑具有识别身体部位并从其位置和方向辨别姿势的天生能力，但计算机却没有那么聪明。为此，Google开发了PoseNet神经网络模型，该模型可以从图像中提取数据，而无论图像的质量如何。Google的TensorFlow团队开发了第一个Move Mirror来展示PoseNet的出色功能，但是他们很快遇到了一些实际问题。
团队希望与世界分享“移动镜”。AI实验已经在浏览器上进行，因为它们使用了PoseNet的Web API。然而，机器学习部分依赖于大多数用户无法访问的强大的硬件和软件库。他们可以将用户的网络摄像头输出发送到服务器以进行处理，但就隐私而言，这将打开一罐蠕虫。
除了移动镜像实验本身之外，Google还为通过其TensorFlow.js Javascript库提供PoseNet而感到自豪。这意味着所有机器学习都直接在用户的浏览器，用户的计算机或智能手机上进行。您的傻照片和姿势不会发送到远程服务器，尽管它们仍然必须从80,000张静止图像库中获取参考照片。
“移动镜像”看似轻描淡写，但有趣，是AI演示，但对AI确实有一些积极的影响。现在，仅在Web浏览器中如何完成复杂的机器学习绝对令人印象深刻。而且，绝对不必放心，您不必总是将数据(更不用说您的照片)发送到云中的某些计算机上，以获取AI的好处。
