调戏Google AI的秘籍在此

终于有一款好玩的微信小程序上线啦~

随着你不断下笔，AI会用谷歌娘独有嗓音不断改变答案。有时AI猜不出你的画，也会调侃说：“你画的啥玩意儿”、“再加把劲”、“我猜是胡写乱画”……

对于这个简单好玩的小程序，很多人表达了赞美：

Ø “猜画小歌太好玩啦！！疯狂打call！ ”

Ø “好好玩，我的白痴绘画能力在被AI懂的那一刻，竟有一丝心动的感觉”

也有很多人不服：

Ø “太难了，西兰花怎么画……”

Ø “AI问我画的啥玩意儿……”

Ø “我画得这么生动形象，为什么AI识别不出来！大家来评评理！”

确实有一些题目，好多人看完之后一脸懵逼。比方说让你画一个蒙娜丽莎，或者画一个动物迁徙……

先公布几个热门问题的答案

西兰花：

蒙娜丽莎：

动物迁徙：

其实并不需要你画得多么的精巧，哪怕有些简陋，只要和实际物品有几分相似，小歌就能快速答对并通关。看得出，号称“囊括超过 5000 万个手绘素描数据群”的 Google AI 神经网络驱动相当厉害。

作为一个严（较）谨（劲）的业内人士，显然不满足于简单的通关。怎样骗过AI才是我的终极目标。

经过我的一番研究，发现调戏AI小歌关键在两点：

1.不要一下子画好轮廓，从局部开始

2.加一些没啥用的细节上去

为什么潦草的简笔画就能被AI猜中，认真绘画充满细节的作品却失败了？

这就要说到AI的运作方式了。

AI小歌的工作原理

“猜画小歌”对你画作的辨识，利用的是神经网络技术，是基于对大量涂鸦样本的学习。

涂鸦是人们对事物的抽象表达，只不过，这个抽象对AI来说有点困难。谷歌的研究人员要做的就是，训练机器像人类一样学习绘画和生成抽象的概念。

这里利用到的技术有一个高大上的名字：RNN，也就是递归神经网络。具体实现我就详细说了，你只需要知道，你即兴画出来的灵魂作品，最后都丰富了谷歌庞大的人类涂鸦数据集。

苹果的数据已经一大堆了

接下来，研究人员会用人类涂鸦数据来集中训练神经网络，让AI来理解人们在绘制涂鸦时是在何时起笔、走笔方向、何时停笔的。经过训练的RNN模型接收到人类绘制的涂鸦时，就会生成一张类似的新涂鸦：

如果人类提供的涂鸦本身有瑕疵，AI还知道“纠错”。

在RNN模型中，当研究者输入参与者创作出的灵魂涂鸦，例如没眼睛猫、没鼻子猫和没胡子猫，AI仍然能够重构出“正常”的图像来。

最后一排明显是一把刷子，但是模型仍然执着于生成有猫耳朵、猫胡须、猫脚的图像。

第3排的猪猪，8条腿被修正成了4条腿。

当小歌逐渐理解了人类的涂鸦画法，你再画出一幅图的时候，它就可以根据图画猜出很多关键词，当这些关键词中出现题目时，就会说“猜出来了”！

看到这里，可能有的同学想问：谷歌大费周章开发这个东西难道只是为了愉悦大众？

当然不是，谷歌表示，发布这个游戏的目的远不止让用户开心，真正的初衷是收集运用这些用户的草图数据。

那么，这些数据能用来做什么呢？

1.可以用来收集abstract reasoning的数据，让计算机学习人如何绘画；

2.这是可以被作为轮廓识别的宝贵数据。

3.通过比较世界各地人们绘制基本图形的方式，了解文化对绘画的影响。

谷歌并没有私吞这些网友智慧的结晶，截止今年五月，这款游戏的网页版quickdraw已经从全球各地收集了五千万份不同的绘画，并且在Google上开源了数据库。这些简笔画不仅整理清晰，还被贴心的做好了标注。感兴趣的同学可以去github或者谷歌自取数据集哦

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