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通过教计算机怎样思考，孩子们开始探索自己的思考方式。这种体验颇不寻常，甚至很多成年人也很难拥有–思考关于思考的问题。 – Seymour Papert 《Mindstorms》
CodeLab Adapter的目标之一是:
连接一切，降低建构和创造的门槛。
Teachable Machine是全球最酷的AI项目之一，所以我们准定接入它。
Teachable Machine是什么? 我们引用其主页的介绍:
训练计算机以识别自己的图像、声音和身体姿势。
这是一种快速为网站、APP等应用创建机器学习模型的方法, 无需专业知识或编程！
它基于Web，任何人可以轻松使用它。
展示一下
更完整的介绍：
如何使用？
Teachable Machine简单易用，只需3步，你就可以在浏览器上训练自己的机器学习模型
第一步: 采集数据
收集示例数据(声音、图像)并将其分门别类，计算机将学习你的分类方式。
第二步: 训练
训练模型，然后对其进行测试，看看是否能正常地在新的例子上工作。
第三步: 导出模型
导出训练模型：将其用于网站中。
用什么来教它？
Teachable Machine非常灵活，即可以使用已经准备好的文件，也可实时采集数据(摄像头、麦克风…), 采集和计算工作都在本地完成，没有数据离开你的计算机，不必担心隐私问题，没有云，没有别人的电脑。
示例讲解
Teachable Machine项目给出了3个示例（图片、声音、身体姿态），为我们讲解如何使用它:
- 《图片：香蕉计》: 了解如何创建一个模型，它可以判断香蕉是否成熟。
- 《声音：拍手吹口哨》了解如何创建一个模型来检测你发出的声音。
- 《身体姿态:头部倾斜》: 了解如何创建一个模型，该模型可以识别你如何倾斜头部。
社区创意
社区里大家构建了很多好玩的东西:
接入CodeLab Adapter！
CodeLab近期的工作之一是，搜罗全球有想象力的AI项目，并将其接入CodeLab Adapter，Teachable Machine是我们最喜欢的3个AI项目之一。其余两个我们正在本地化部署到国内，下回再介绍它们。
在CodeLab Adapter的内测版本中，支持Teachable Machine导出的model，使其与CodeLab Adapter开放生态中的任何事物交互！由于CodeLab Adapter的开放性，你可以轻松将Teachable Machine用在任何地方: 从你的芭比娃娃、四驱车到整个生活空间！以及Neverland里的所有这些事物:
我们计划将这项实验功能加入到下个版本里。
一个演示
我们来看一个演示。
下边的例子展示了在CodeLab Adapter中加载《身体姿态:头部倾斜》，加载之后我们就可以将Teachable Machine的能力带入到Scratch里（以及CodeLab Adapter支持的另外34+编程语言！）