Deeplearning AI自动反赌博

赌，人的天性，人人都有。

大师和我说，人性就是人性，我明白了大师说的意思就是人需要为性而服务。所以对于不好的东西应用技术手段去反制。

===============首先，问题是是否可行?================

答案当然是绝对肯定的。

在普通大众目光所不及之处，各种技术化的手段层出不穷。就连本民工自己和自己的团队都默默无闻地，帮某些老板完成了三个反赌博系统，两个是用特殊功能的手机APP伪装成为电话播号键盘，看来像是拨打电话，实际是通过蓝牙自动控制自动麻将台的。不知道大家明白了…

第三个，就是含RFID读卡功能的远程麻将台，上完牌，每家的牌是什么，也就全都知道了，与这样远程麻将台对应的APP能显示每一家的牌，这个系统支持四川麻将，浙江沿海的麻将，台湾的，日本的… 总之无所谓的什么麻将都支持。

所以，一定要远离赌博，珍爱生命！

这玩艺，这个行当，水太深了，朋友之间的小赌宜情就可以了。

====================怎么自动反赌博呢？

很久很久以前，本民工还年轻之时，去过某个地方的赌场见识过，基本上电影、电视里出现过的赌具都已经见过了。

结合里面的赌具形态，我想了一下，有两个东西应该是比较容易实现Deeplearning反赌的，就是：

色钟或骰钟

这两个东西，配合相关的技术设备就很容易实现反赌，而且是我们人人都有的设备。

PS:因为本民工说的反赌，就是反赌场的反赌。

轮盘，的原理就是建立钢珠、转盘的运动模型，然后代入相关初始值，比如：钢珠的运动方向、初始位置、初始速度等，转盘也是类似的，然后用建立它们的数学仿真系统就可以了，具体的可以和大家说一下，比如用Matlab。这个东西建模难度其实非常低，比如建立武器系统的仿真模型来说，这个模型真的，真的是小菜一碟。

然后就是工程化了，其实主要的难度就是参数输入，钢珠的运动方向、初始位置、初始速度，转盘的初始位置、初始速度。相信如果有人带着一堆激光测距、测速的玩艺去玩。这样大家一看就知道，这家伙不是来玩的，而是来玩命的。

当然，如果用摄像头，一定程度上也可以替代激光测距、测速的设备，而且隐蔽性要相对好很多，不过后端的图像处理又有一定的复杂性，另外还有测量误差等等，当然图像处理这个是本民工的专长，其实很擅于基于图像去校准推定这些参数，但是这个话题不是一篇文章可以说明白的。

我们来说简单的，原则上只用一个APP就可以很好实现的反赌应用，不需要任何额外硬件。就是搞骰钟。

以前，有人亲身给本民工演示了用耳朵去听骰钟的点数，他是某个乡下小赌神，而且准确性还相当高，只论点数大小的话，正确率在印象中应有80%以上。

===================科学性是什么呢？

很简单就是声音！

声音如何知道点数大小？这个道理就更简单了！

我们知道骰子每个面上的点数都不一样，所以每个面落下触地时的声音是不一样的！点数多的声音低沉一点，点数少的声音清脆一点。

So easy! 

==============Deeplearning自动学习

具体如何操作的呢？工程上如何实现呢？

1.  在电脑上安装相关的神经网络学习模型，是针对语音和声纹识别的神经网络模型（具体可以使用CNTK）；

2.  准备好学习环境，尽量安静的学习环境；

3.操作骰钟N次，这个N，可能是几次、几百次、几百万次，谁知道呢？Who care；并录音。

4.  对录音数据进行处理，只截取骰子停下来的那段声音；

5.  对声音加Label（或者不加），比如只是识别出大或出小，原则上是可以无标签学习的，实际上它需要的只是模式；

6.   使用声音数据训练，并得到训练好的模型；

7.  把模型Port到手机上。

OK！完成了！事情就是这么简单！当然，需要指出的是产品如果真要实用化，肯定还是需要做很多的工作，比如，该模型是在安静情况下训练的，如果在嘈杂环境，我们可以还需要做很多的数据还原操作。这东西也不是一两句话可以说清楚的，反正这一切只是一个工程化猜想，又不用真做出来，谁关心呢？

PS，目前本民工主力玩的AI系统并不是这些反人类的功能，而是家庭人工智能系统。觉得文章有点意思的话，就来支持一下。

项目的开源地址是：https://github.com/liang-oryx/r2funny；

项目的网站是：www.r2funny.com。

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