繼“跳一跳”和“彈球王者”刷屏之後，一款名為“猜畫小歌”的小程式，最近又成為了朋友圈當之無愧的C位選手。
遊戲設定很簡單：啟動遊戲，界面會顯示“洗衣機”、“雲朵”、“房子”等一個個詞匯，玩家需在規定時間內手繪出對應圖案，如果你的手繪圖案被AI識別，即為成功，然後再進入下一個詞匯……總體風格較為類似“你畫我猜”，只是猜詞的隊友由人類玩家變成了AI——“小歌”。
不少網友在玩過之後都表示，和人類“豬隊友”相比，“小歌”的猜畫速度不可謂不神速。很多時候，玩家只是剛一提筆，“小歌”就迅速報出答案，比如畫一個掛著“迷之微笑”的臉，“小歌”就能猜出是蒙娜麗莎……
▲紅星新聞記者嘗試的手繪圖，其中個別還未完成就已被識別
據國外科技媒體介紹，“猜畫小歌”小程式已不是谷歌第一次發布類似的應用。去年11月，一款與之類似的在線遊戲“快速塗鴉”，就已佔據國外很多的社交媒體。
實際上，它遠遠不只是一款遊戲那麽簡單——
谷歌稱，這款應用真正的初衷是利用全球玩家們成千上萬的草圖，讓AI學習人類如何繪畫。也就是說，在大家玩得不亦樂乎時，谷歌AI其實正默默地觀測著人類的運筆方式，乃至構圖思路，並且不斷更新著儲備和識別能力……
聽起來，是不是有點詭異？
5000萬手繪草稿成核心數據
仍在深度學習你的手繪
據悉，“猜畫小歌”由來自Google AI的神經網絡驅動，該網絡囊括了超過5000萬幅手繪素描的數據庫。Google 產品經理克里斯（Chris Tam）在個人部落格中稱，這款遊戲旨在讓人們體會“人工智能的互動功能目前已經到了多麽強大的階段”。
▲包含超過5000萬草圖的數據庫 圖自“快速塗鴉”
可想而知，對於主打深度學習的“猜畫小歌”，“數據”的樣本可謂是它的大腦，有了數據庫的支持，小歌才能識別出繪畫水準多數比較“困難”的玩家在20秒時間內創造出的“靈魂畫作”。
那麽，數據庫中5000多萬幅作品，也就是支撐小歌智慧的“數據”，都來自哪裡？
據悉，“猜畫小歌”並非谷歌上線的第一款類似應用。在去年，谷歌就曾推出網頁版的“快速塗鴉”（Quik, draw!）小遊戲，其操作方式與“猜畫小歌”類似，只是繪圖方式是拖拽滑鼠進行。
▲外國網友手繪的熊被成功識別 圖自網絡
雖然與手指直接繪圖相比，滑鼠的靈活性差了不少，但是，這款粗糙的“快速塗鴉”為“猜畫小歌”提供了上千萬的手繪素描數據，玩家在玩遊戲的同時也協助訓練了它的神經網絡，讓它能更好地識別後來玩家的畫作。
截至2018年5月，“快速塗鴉”收集到的樣本已超過5000萬個。目前，谷歌在網絡上已經開放了這些數據庫，將每個詞匯對應的簡筆畫進行了歸納，每個詞匯下面的樣本都有十多萬個。
紅星新聞記者登陸數據庫看到，所有的簡筆畫都已按門類顯示，例如點擊“鬧鐘”圖示，就會出現此前世界各地的玩家繪製的超過11.39萬種各式各樣的鬧鐘，基本能夠囊括人類日常生活中所見到的各種鬧鐘形態。當紅星新聞記者將滑鼠移到每個圖示之上，它甚至還會以動畫方式再現這個圖示被繪畫出來的軌跡。
▲鬧鐘板塊下有超過11.39萬數據 圖自“快速塗鴉”
正是有了如此強大的數據庫，“猜畫小歌”才能在短短的數秒間識別出中國玩家畫出的、就連玩家自己都覺得不像的“蒙娜麗莎”、“野獸遷徙”等高級詞匯——畢竟，世界那麽大，總有人畫得比你還差。
數據庫揭秘各地人思維差異
歐美人和東亞人畫圓方式不同
除了對神經網絡的強化和深度學習能力的延展之外，科學家們在“快速塗鴉”的數據庫中，還挖掘到更多與發展心理學相關的課題，這種前所未有的大數據，也以另一種角度展示了各國人在思維上的異同。
例如，當你拿起筆畫出一個圓，通過你繪製的軌跡，多半就能推斷出你來自世界上的哪一個地區。
這又是為什麽呢？
據科技媒體quartz報導，根據谷歌數據庫收集到的11.9萬個來自148個國家和地區的網友繪製的圓形，科學家發現這裡面大有乾坤。
其中，美國人更喜歡逆時針畫圓，在近5萬個美國人所繪製的圓形中，有85%都是逆時針畫出，英國、澳大利亞人的逆時針比例基本與美國相同，越南和菲律賓的比例更高，超過90%以上。而在800多個參與的日本人中，80%的人都是順時針畫圓。
▲各國網友畫圓的軌跡顯示，不同地區的人的思維方式不同 圖自Quartz
科學家分析，最可能導致這種差異的原因是各國語言和書寫文字的順序與方式，例如美國、西歐和拉美地區在書寫方式和畫圓方式上都表現出驚人的相似，而亞洲地區的網友則表現出了明顯的不同，這一現象在圓形、三角形等形狀的描摹中都有非常類似的顯示。
藝術家利用數據庫打造拍立得
可對實物拍照變成手繪圖
而圍繞著谷歌的數據庫，一些藝術家還想出了更加腦洞大開的利用方式。
本來，數據庫中的漫畫是玩家對於現實物品的抽象描繪，但是，澳洲墨爾本一位名叫Dan Macnish的工程師兼視覺藝術家卻反其道而行，打造出了一款拍立得產品，對準現實中的物品拍照，即可獲得漫畫塗鴉式的成像。
據科技雜誌Verge報導，這款拍立得產品搭載以谷歌數據庫為核心的AI系統，對準物品進行拍攝後，數據庫即會對實物進行識別，並“翻譯”成塗鴉作品，最後顯示在熱感應紙上。
▲漫畫版拍立得照片 圖自藝術家個人部落格
Macnish 介紹，最初，他在電腦上建立了一個圖象辨識系統進行測試，並利用 谷歌的訓練軟體來提高 AI 對物品的辨識精度與準確度，將預先拍好的影像傳入電腦中進行測試，同時研究“快速塗鴉”上的數據庫，將數據中可用的類別與影像辨識中可識別的類別比對，再通過編程將兩者拚湊在一起。
“其實，這並不難，你也可以自己嘗試一下。”Macnish在自己的部落格中寫道。
END
紅星新聞記者丨翟佳琦 編譯報導
編輯丨汪垠濤
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本文為紅星新聞（微信號：cdsbnc）原創
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