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！

Scratch × Teachable Machine 影像辨識遊戲教學：讓孩子動手做 AI 互動遊戲