JavaScript AI程序——讓瀏覽器談人工智能 今天，我們不需要算法知識，也不需要專業的程序設計經驗，我們可以直接將運行在瀏覽器中的JavaScript代碼編寫到一個人工智能程序里。這一刻，普通的網頁就可以接收和處理數據，展示一些很棒的AI應用程序。 舉個例子，我們可以創建一個用于圖像識別的AI程序，它可以讀取已存儲的圖片和實時拍攝的圖片。這個程序可以利用Tensorflow.js，一個JavaScript庫，通過調用神經網絡API，來處理圖像識別的問題。我們可以用下面這個JavaScript函數編寫這個AI程序： async function loadModel() { //load the model we have trained in python model = await tf.loadLayersModel('path/to/model.json'); const img = new Image(); img.src = 'path/to/input/image.png'; //wait for the image to load await img.decode(); //convert the image to tensor format const tensor = tf.browser.fromPixels(img) .resizeNearestNeighbor([224,224]) .toFloat() .expandDims(); //use the model to do prediction const prediction = await model.predict(tensor).data(); //display the prediction console.log(prediction); } 在這段代碼中，我們首先使用tf.loadLayersModel()函數載入神經網絡模型，然后載入一張圖片，并將其轉換為tensor格式，最后使用model.predict()函數來預測圖片中的物體或文字，輸出預測值。 除此之外，我們還可以編寫一個AI程序，利用瀏覽器上的語音識別API，實現語音識別并輸出文本內容： const recognition = new webkitSpeechRecognition(); recognition.continuous = true; recognition.onresult = function(event) { console.log(event.results[event.results.length-1][0].transcript); }; recognition.start(); 這段代碼中，我們通過創建一個recognition對象，啟用語音識別API，然后監聽onresult事件，將識別結果轉換為文本輸出。 這些只是很小的例子，但它們展示了JavaScript中可利用的一些人工智能技術。通過JavaScript編寫，并結合瀏覽器上的API，我們可以實現文本、圖像和音頻的處理，使瀏覽器成為一個全能的AI平臺。 最后，要提醒的是，開發AI程序需要謹慎對待隱私和數據保護方面的問題，這是我們永遠不能忽視的問題。所以，我們需要好好考慮如何更好地保護用戶的隱私和數據安全。