Auf dem *Artikelbild vom Silent Hill 2 Remake-Tipps-Artikel* sieht man den Protagonisten James Sunderland in einem dunklen, heruntergekommenen Korridor, begleitet von einem jungen Mädchen, das auf eine verschlossene, rostige Tür am Ende des Flurs zeigt. Die düstere Beleuchtung und der abgeblätterte Putz der Wände verstärken die unheimliche Atmosphäre des Ortes. James hält eine Taschenlampe in der Hand und blickt ernst in Richtung der Tür, während das Mädchen eine mögliche Gefahr andeutet.
Auf diesem Bild aus dem "Silent Hill 2 Remake im Test" ist der Charakter James Sunderland von hinten zu sehen, wie er eine neblige, verlassene Straße entlangblickt. Er trägt einen langen, olivgrünen Mantel, während links und rechts kahle Bäume und ein verrostetes Auto im Nebel verschwinden. Die düstere, unheimliche Atmosphäre der Szene unterstreicht das bedrohliche und isolierte Setting des Spiels.

Emoji Scavenger Hunt: Google schickt Dich auf AR-Schnitzeljagd

Mit dem neuen Kün­stliche-Intel­li­genz-Exper­i­ment von Google gehst Du mit Deinem Smart­phone auf Aug­ment­ed-Real­i­ty-Schnitzel­jagd nach All­t­ags­ge­gen­stän­den. Das kosten­lose Browsergame zeigt Dir Emo­jis und lässt Dich die entsprechen­den Dinge in Dein­er Umge­bung suchen. 

Täglich wer­den mehr als 60 Mil­lio­nen Emo­jis über Face­book geteilt. Was mit ein­er Hand­voll Smi­leys und Emoti­cons begann, ist heute eine ganze Bib­lio­thek an bun­ten Sym­bol­en. Nicht nur Gefühlsre­gun­gen, son­dern auch die unter­schiedlich­sten Nahrungsmit­tel, Sportarten, All­t­ags­ge­gen­stände und Tätigkeit­en lassen sich mit den Bild­chen ver­mit­teln. Das macht geschriebene Kon­ver­sa­tio­nen unter­halt­samer und ist sehr hil­fre­ich, wenn Du Dich mit jeman­dem unter­hältst, der eine fremde Sprache spricht. Bilder sagen nun mal mehr als Worte. Google will die Bedeu­tung der ver­schiede­nen Emo­jis jet­zt seinen Algo­rith­men beib­rin­gen. Wie weit die Entwick­lung bere­its fort­geschrit­ten ist, kannst Du mit der Emo­ji Scav­enger Hunt auf unter­halt­same Weise testen.

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So funktioniert Emoji Scavenger Hunt

Die dig­i­tale Schnitzel­jagd verbindet Aug­ment­ed Real­i­ty mit maschinellem Ler­nen und läuft auf jedem aktuellen Smart­phone, Tablet, Lap­top oder PC mit Web­cam. Da Du bei diesem Spiel möglichst schnell auf Objek­te in Dein­er Nähe zeigen musst, ist ein mobiles Gerät dafür allerd­ings am besten geeignet. Um zu starten, gehst Du auf emojiscavengerhunt.withgoogle.com und erlaub­st der Seite den Zugriff auf Deine Kam­era. Die Bilder, die das Spiel knipst, wer­den laut Google nicht gespeichert.

Ein­mal im Brows­er geöffnet, startet die Schnitzel­jagd direkt mit einem Count­down. Dann siehst Du kurz das Emo­ji, das Du bei Dir in der Nähe suchen musst. Das kann ein Klei­dungsstück, ein Teil von einem Com­put­er, ein Möbel oder Kör­perteil sein. Hast Du den Gegen­stand inner­halb der vorgegebe­nen Zeit gefun­den, hältst Du es ein­fach vor Deine Kam­era. Hat die KI den Gegen­stand kor­rekt erkan­nt, leuchtet der Bild­schirm grün auf und die näch­ste Auf­gabe erscheint. Nach ein­er bes­timmten Anzahl erkan­nter Gegen­stände erhältst Du eine Über­sicht, die Dir sagt, wie erfol­gre­ich Du und die KI waren.

Training fürs Maschinenhirn

Das spiel­bare AR-Exper­i­ment ist spaßig, aber noch nicht per­fekt: Manch­mal scheint der Algo­rith­mus den Wald vor lauter Bäu­men nicht zu sehen. Aber diese Anwen­dung ist ja nur dafür gedacht, auf unter­halt­same Weise zu demon­stri­eren, was bere­its auf dem Gebi­et der KI-Objek­terken­nung in Echtzeit möglich ist. Die Tech­nolo­gie, die dahin­ter­steckt, nen­nt sich Ten­sor Flow.js. Dabei han­delt es sich um eine Java-Script-Bib­lio­thek mit der sich Machine-Learn­ing-Mod­elle (ML mod­els) entwick­eln und trainieren lassen.

Die Emo­ji Scav­enger Hunt erlaubt uns einen Blick in die nicht mehr allzu ferne Zukun­ft, in der viele Geräte im Inter­net of Things mit solchen Mech­a­nis­men aus­ges­tat­tet sein werden.

Wie funk­tion­iert die Schnitzel­jagd in Aug­ment­ed Real­i­ty bei Dir? Was musstest Du alles suchen und wo hat es noch nicht so gut mit der Erken­nung geklappt? Schreib uns Deine Mei­n­ung in die Kommentare!

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