你在“猜畫小歌”裡的每幅畫，都在調戲未來的終結者

本文作者：積木

　　這兩天上班的時候，總能聽到周圍有一個極其生硬的女性聲音在說：

　　“我猜這是，胡寫亂畫！”

　　或者，“猜出來了，這是果娘（並沒有）”。

　　相信各位靈魂畫手已經和這位名為“小歌”的“人工智障”玩了兩天高端版“你畫我猜”。

　　昨天，微信上架了一款名為“猜畫小歌”的小程式，玩家只要在20秒內將給出的詞匯畫出來就行。但至於“猜”的這一部分，就要交給那個說話語音極其生硬的“小歌”了。

　　剛開始玩的時候，一度認為這個你畫我猜是在逗我們玩，畢竟題目是AI出，答案也是AI猜，我怎麽知道它是故意猜對還是故意猜錯的呢？！

　　更讓我們起疑心的則是，在尚未完成整個畫面時，它就已經猜到謎底了。

　　小歌並沒有騙你，只是它識別的太快導致你不願相信罷了。

　　在我們理解中的AI猜圖，都是針對一個完整的圖片來進行分析和解釋。而小歌之所以能在我們未完成作畫時就猜到謎底，因為其思考邏輯進行了改變。

　　如果你留心看它的識別過程，會發現在大家下筆（手指頭）的一瞬間，小歌就已經開始瘋狂地猜測了。在這個過程中，小歌識別的目標，其實是你的作畫手法。

　　在我們完成一幅“靈魂作畫”前，小歌已經從起筆位置、運筆路線與收筆節點這三個方向來預測你將要畫下的物品是什麽了。

　　更“智能”的一步，則是小歌在看你作畫的時候，它自己的“手”也沒閑著。它會模仿你的手法，嘗試著畫出一個跟你一樣的作品，而且會修飾很多你畫中的缺陷。

　　因為你不是唯一一個在跟小歌“逗悶子”的網友，在眾多的網友調教下，小歌已經熟練掌握各種物件的畫法。與其說它是在對比圖案的相似度，不如說它是在考察你畫圖的手法。

　　舉個例子來說，大家或多或少肯定都聽過郭德綱的相聲。在每次相聲開場時，他總會拿捧哏於謙開涮。比如最經典的段子就是“在我身旁的這位大家肯定都熟悉，於謙。但要說起於謙的父親......”

　　接下來的話沒等郭德綱說，大家肯定都會在心裡默默接上一句“王老爺子”，因為“於謙的父親，王老爺子”這個梗已經被郭德綱說了很多次，大家都記住了。而我們思考的過程，就是小歌猜我們畫圖的邏輯方式。

　　一個研究性AI總不能隻停留在猜圖並時不時損一下你的畫技這個階段，猜圖小歌最早在去年5月份脫胎於谷歌的AI Experiments項目，原名叫“Quick, Draw!（快速塗鴉）”。

　　在登陸微信前，它已經在全球搜集了近1千5百萬名參與者的“靈魂作畫”。

　　而且這些“神作”都被谷歌保存起來並向所有人開放下載，可以用於任何研究與程式。同時，為了配合該AI的學習方法，所有的作品都完整地記錄了不同參與者的畫圖過程。

　　通過這極其龐大的數據，有很多專業機構與媒體都做出了大量不同的分析，其中針對畫圓這個最簡單的動作就有一篇詳細的數據分析文章。它的切入點是在不同國家、語言以及文化中，人們是通過順時針還是逆時針的手法來畫出一個完整的圓。

　　例如在中文和日文的寫字筆畫中，有著很明顯“從左至右，從上至下”的書寫順序。再對比從中國與日本地區收集到的畫圈手法，發現我們更傾向於順時針畫圈。

　　根據這個研究成果繼續延伸，谷歌還將猜圖小歌的AI邏輯用到了他們的文字翻譯軟體中，尤其在面對被歐美人當“畫”看的漢字時，這個思考邏輯更加具有優勢。

　　豐富的數據能夠供各種機構進行分析，但對於我們普通人來說，如果能直接幫我把“靈魂畫作”改的漂漂亮亮才是王道。在原版的Quick,Draw!上線不久後，谷歌利用已經收集到的數據製作了一個智能“畫圖”軟體：Auto Draw。

　　Auto Draw是猜圖小歌的一種實用方式。當我們只想做一款簡單的插圖放在PPT或其他檔案中時，無需找專業美工，只要在Auto Draw裡簡單畫出你所要表現的元素，利用猜圖小歌的猜圖功能，它能識別並為你匹配到預先內置的設計師稿件。

　　而下面這張圖，就是利用Auto Draw果娘親自繪製的“杉果720邀請函”。

　　雖然小歌學了如何模仿人類的作畫過程，並通過Auto Draw為我們修改了一些圖案的欠缺，但這些AI只是在簡單地執行你的命令。唯一先進的地方是，Auto Draw能把我們寫下的“閃電”二字，聯繫到大家畫出的各種奇形怪狀的圖案罷了。

　　對於AI來說，他們目前還只能用已知的事物去解釋已知的內容，我們能讓Auto Draw為我們畫一艘普通的船，但不能讓它為我們設計出一艘具有“創意”的船。對於該話題最好的例子就是同樣來自谷歌的Deep Dream軟體。

　　Deep Dream的主要工作就是測試類似猜圖小歌這樣的神經學習網絡對於多種影像識別的能力。很顯然，大多數神經網絡在面對未深度學習的領域時，只能用已知的內容強行加到未知的環境中。所以，它們“創造”出了以下多種極其掉SAN的“作品”

　　目前看來，這些識圖AI除了能陪我們玩遊戲，幫我們完成工作外，就是乾出各種配得上“人工智障”這個名號的蠢事了。

　　要想他們成為真的人工智能，恐怕我們人類還要把“教師”這個角色扮演很長一段時間。不過AI真是有史以來，最認真且用工的“學生”，他們永不疲倦而且不會學了高數忘了生物。

　　AI在不斷的學習過程中，只會變得越來越越“聰明”。也許在100年後，以“州長”為首的終結者們可就分得清你和意面以及曲奇餅乾之間的區別了。

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