今天刷屏的谷歌“猜画小歌”，我已经找到了调戏它的办法！

今天，谷歌发布了一款叫做“猜画小歌“的微信小程序，转眼就在朋友圈里刷屏了！

“这不是你画我猜吗？”

“当然不是，这个可高级了，有AI的！”

 

请欣赏一个一丝不苟的工作群沦为猜画分享群：

 

这款游戏的玩法是这样的：由用户和谷歌AI组队，用户来画、AI来猜；如果20秒内画被AI猜中了，你就能进入下一轮，积累连胜次数；游戏过程中还伴随着销魂的谷歌女声。

虽然这款小程序今天才登陆微信，但它的前身，隶属于谷歌AI实验室的快速涂鸦（quickdraw）早就出现了。

每画一笔，AI都在猜你画的是啥。实在太灵魂了，它还会用经典谷歌口音说：“我没看懂你在画什么”。

比方说，你能认出这是个芦笋？反正谷歌AI认出来了！ | 舅舅

 

不过特别烦人的是，一旦AI猜出来了，游戏就结束了，根本不给人画完！(╯‵□′)╯︵┻━┻

（而今天的小程序版本非常忠诚地保留了这种烦人……）

玩了几轮下来，所有人都在问：为什么谷歌AI能猜中我画的是啥？

比如这位：

为什么我还没画完，谷歌AI就能猜出了我的画？好气哦！

 

偷偷教你怎么坑AI

 

1. 从局部开始，不要一下子画好轮廓

2. 加一些没屁用的细节上去（能加多少就看你手速了！）

 

在这个精神的指导下，诞生了如下画作：

图 | 深山虫吟

恭喜你成功唬过了AI，游戏失败退出！

等下！为什么胡逼简笔画就能被AI猜中，认真画了充满细节的作品却失败了？这就要说到AI的运作方式了。 

AI小哥儿的工作原理

“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。谷歌的研究人员正在朝这个方向努力，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。不过你不用管这个名字，你只需要知道，你们费力怼出来的灵魂作品，最后都跑去丰富了人家庞大的人类涂鸦数据集。

光是苹果就已经攒了这么多

 

那……拿到了这些涂鸦，AI怎么学？

 

研究人员在人类涂鸦数据集中训练神经网络，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。当经过训练的RNN模型接收到人类绘制的涂鸦后，会生成一张类似的新涂鸦：

有样学样哈？

 

不过照着描毕竟还是简单。如果人类提供的涂鸦本身有瑕疵，AI“知道”要纠正吗？

 

答案是肯定的。

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（强扭）出“正常”的图像来。甚至到了下图的最后一排，那明显是一把刷子啊，但是模型仍然执着于生成有猫耳朵、猫胡须、猫脚的图像。

还真把刷子当猫……

我们再用猪来试试。

第三排的猪猪，8条腿被修正成了4条腿。然而可能是为了遵守原来的笔画数，猪身上乱入了奇怪的东西：不可名状的眼睛、翅膀和犄角什么的……

 

再输入一张卡车图：

猪就很像卡车了……

 

可是一千个人会画出一千种不同的小猪，同一个抽象概念可能被表达成不同的样子，模型要怎么理解这些差异？

还是用小猪举例子（强势出镜）：

一开始只有头，再后来各部位尺寸被不断调整，然后身子出现了，最后，我们得到了一只完整的小猪。

 

科研人员还发现，RNN模型的确对不同的涂鸦进行了类比。

比如上图，模型将“身体”部分进行了类比，选择给猫头涂鸦加上身体，或是将“完整小猪”中的身体去掉，只剩下猪头。

除了你画我猜，这个研究还能用来做什么？研究人员表示：能用到的地方还是很多的，提出绘画建议啦、扩展艺术家想象力啦、让AI帮学生学绘画啦……

以上就是一身艺术细菌的该模型提出的指导意见（。

----当当当！下面是彩蛋时间----

说回到“猜画小歌”的小游戏，掌声迎接一下果壳评论区各位网友大作：

 

@希瑙：我画的这么形象，猜不出？

@ 鹏Ray：@达芬奇 蒙娜丽莎她是谁

@knux光子郎：蒙娜丽莎

（前面那位怕是要哭死）

@岩鸣杨子：

 

@熔融蓉zzzz：这么明显为什么猜不出！

@独孤子丹：画得这么抽象也能猜出来

 

@元气少女阿萌酱：龙大家是怎么画的啊！（对不起我真的不会

@阿猎栖于木星之洞：我不服，这就是羊啊

@美味且易燃：？？？

 

作者：舅舅、EON

编辑：等出汗、Ent

参考资料：

1.谷歌黑板报，AI 是怎么让机器学会涂鸦的？

2.A Neural Representation of Sketch Drawings, David Ha & Douglas Eck

一个AI

等一下，凭什么它猜不出来要算我输！？

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