你说你是人工智能？我不信！

这几天你有没有发现身边的人开始这样画蒙娜丽莎：

这样画炮台：

千万不要担心。并不是大家审美一起在沦陷，而是大家都在玩Google AI的一款小程序“猜画小歌”。

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小歌，谷歌的歌。

“猜画小歌”是谷歌开发的一款关于绘画的微信小程序，在小程序中的分类是在线教育，除了给大众娱乐消遣外，也可帮助孩子认识一些新事物。

游戏玩法很简单，点击「开始作画」，根据提示的物体（比如狗、钟表或鞋子）进行自由创作，小程序会使用Google AI 的神经网络去识别你的画作，如果被识别为正确，则进入下一关。游戏期间还可以分享，并不断收集新的题目和图画。

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游戏虽然简单，但一上线就成功占领了朋友圈话题榜，实属不简单。更不简单的是“猜画小歌”让许多平日里没有绘画经验的人开始画画，甚至培养了一批“灵魂画手”，“艺术创作”之余，画手与画手之间的battle也不断上演。

然而，这并不是一场公平的battle。在排行榜里，连续猜出几百题的画手里鲜少有真正擅长画画的，那些被AI小歌认可的画作，都是很简单，甚至让人不能理解的。这着实让有一定绘画基础的朋友愤愤不平，他们纷纷抛出质疑：既然喂了这么多数据，为什么我的小歌还是表现得像个智障？

比如，你画的斑马是这样的：

系统认可的斑马却是这样的：

为了画出“动物迁徙”你辛苦画了两只行进中的驯鹿，但实际上，小歌需要的只是几只大雁，像这样：

为什么在小歌的眼中，“随意的简笔画”反而能战胜“充满细节”的作品呢？

其实这也不能怪小歌，原因在于它背后的技术。“猜画小歌”采用的是递归神经网络（RNN）的技术。

绘画过程中，AI小歌可以知道你在涂鸦时会如何起笔、如何走笔、在哪儿停笔，却无法像人一样判断抽象的作品。打个比方，就像写字，如果你按笔画顺序写，也许只要写上几笔，AI就已经猜出你写的是什么字了，同理，如果你能在大的形体、笔画上跟常规简笔画相似就很容易被AI认可。

所以冲关诀窍其实很简单。

诀窍一：抓住特征

画猫的尖尖耳朵和三根胡须，画蚊子突出尖尖的嘴，画蒙娜丽莎先画个画框。

诀窍二：先勾勒大形状

画脸先画圆圈，画高楼大厦先画个长方形，小歌多猜几次总能猜对。

同理，想要为难小歌，你只需要反其道行之。画图时先画细节，笔划反着来，这样无论你画得有多像，AI小歌可能都识别不出了。

所以，愤愤不平的朋友可以安心了，并不是你画的不够好，只是你画得太好了。

03

2016年，谷歌曾推出网页版你画我猜——quick，draw！一经上线就风靡全球。截止今年五月，这款网页游戏已经收集了来自全球100多个国家和地区的五千万份画作。谷歌没有将其独享，而是在谷歌上开源了数据库，为开发神经网络训练的研发人员提供样本。而本次谷歌微信小程序上线，刚好弥补了中国画手的数据空白。

到底递归神经网络（RNN）是什么？

图片来源：网络

其实也挺好理解。打个比方；人类的大脑并不是空白的，在你阅读这篇文章时，你会基于已有的对词语的理解来推断当前词语的真实含义，也就是我们的思想在成长过程中拥有持久性。而RNN就是包含循环的网络，允许信息的持久化。

通俗点说，AI 通过神经网络认知世界的过程，与婴儿最初认知世界的过程颇有点异曲同工的意思。人类通过认识图片、绘画等方式培养孩子对事物的认知能力，绘画并不一定像照片一样逼真，但包含了事物的显性特征，比如鸟有翅膀、椅子有4个脚、人脸有两只眼睛一个鼻子一张嘴等。基于这些学习，人类可以逐渐理解世界练。

小歌利用RNN技术对大量涂鸦样本的学习，找到出不同事物的特征点。除了特征点，数据训练也可以给AI动态的画图过程，让AI理解人类在画某一事物时通常第一笔先画什么、如何走笔、何时停笔。这也解释了为何有时在你画第一笔时，小歌就能给出答案。数据库规模越庞大，结果准确率越高。

04

谷歌于2016 年宣布，从Mobile First（移动先行）转向AI First（人工智能先行），彻底成为一家把人工智能摆在第一位的公司。

通过机器深度学习的技术，让旗下的产品变得更加智能。研制自己的AI芯片，智能助手Google Assistant，还有基于计算机视觉的Google Lens现在的ARCore，当然还有谷歌推出的机器学习软件Tensorflow。

而“猜画小歌”则是谷歌尝试重返中国消费市场的最新行动，谷歌已经宣布将在北京设立一个人工智能研究中心，那将是其第一个位于亚洲的AI研究中心。

“猜画小歌”确实让更多人接触AI，理解AI。这是一个开始，让人们“有机会体验一下人工智能的交互现在是多么自然”。

即使，这个人工智能好像并没有那么智能···

来源：华泰期货