最近，AI小遊戲 「猜畫小歌」在微信朋友圈掀起了一股「畫圖熱」，不過當大家還沉浸在遊戲的新奇體驗中時，谷歌已經又推出了新「玩具」。當地時間19日，新AI項目Move Mirror上線，能夠實時捕捉用戶的動態畫面，並且能在線搜索與用戶匹配的動作、製成動畫。作為AI遊戲大佬，谷歌已開發了多款有趣的項目，令人不禁感嘆谷歌的科技飛躍還能達到何種地步。

「動作魔鏡」有多神奇？

美國時間7月19日，谷歌發布最新的AI實驗項目Move Mirror（「動作魔鏡」）。無需高清攝像頭，無需紅外線夜視，無需數據感測器，無論用戶在網路鏡頭前跳舞還是打拳，它都可以實時捕捉動作，並將姿勢與網上的照片庫在線比較，最終提供動作最為相近的圖片。正如它的名字，此款AI遊戲就像鏡子一樣反射人類肢體運動。

Move Mirror的原理其實很簡單。它先利用電腦學習模型PoseNet辨別身體部位和關節位置。分析完姿勢後，再與TensorFlow.js資料庫中的8萬多張照片比較，在15毫秒內找到最匹配項。Move Mirror的功能不止於此，隨著你變換姿勢，它還能在找到最相近圖片的基礎上預測你的動作，最後將所有匹配的圖像按順序串聯在一起，你還可以將生成的GIF動畫分享至社交媒體。

雖然先前的電腦視覺技術已證明，攝像機和感應器拍到的圖像可以被有效地提取和預測姿勢（如OpenPose），但由於它們不僅「造價高昂」，而且通常需要其它資料庫和程序支持，這些技術從未普及到大眾開發者和用戶。

而與PoseNet模型和TensorFlow.js資料庫接觸後，谷歌意識到兩者結合後，只需配備網路攝像頭的手機或電腦，任何人都能體驗到該新型技術。同時Move Mirror的圖片分析和估算都在電腦瀏覽器上進行，因此伺服器不會儲存用戶的照片，防止泄露個人隱私。

谷歌的這些AI成果，你也需要了解一下

除了Move Mirror和猜畫小歌，谷歌開發的其它在線遊戲也頗受歡迎。在Talk to Books (「與書對話」)中打入一句話或一個問題，受過訓練的AI就會在不依賴關鍵詞的情況下，定位到相關的書籍並用裡面的話作答。而Semantris(「詞義聯想」) 則不斷考驗你的概念理解和反應能力——你需要輸入與要求相關的單詞，包括鄰近和相反語義。你也能在Project Oasis(「綠洲項目」)為玻璃箱中的虛擬生態系統造雲、雨和光，加上谷歌助手的模擬，還能看到世界各地天氣情況。

從之前脫離關鍵詞聯想搜索，到現在的神經網路驅動，谷歌毫不吝嗇地與全世界分享他們的AI研發成果。作為人工智慧的開發先驅，谷歌一直秉持著民主化AI以造福人類的研究態度。「學術、工業和非營利性組織的共同加入對此次AI的研發至關重要。」領銜AI的首席科學家李飛飛教授補充道，她非常樂意看到各方開始對AI的使用進行自我反省。

iWeekly+在谷歌搜索出現之前，人們的生活是怎樣的？

雖然目前谷歌的搜索功能及各種程序已經滲透到日常生活的方方面面，但其實網路搜索和AI都是近幾十年來才普及的黑科技。在無網路時代，人們遇到問題時可無法「谷歌一下」，而是只能上圖書館。

遠在AI、甚至是谷歌創立40年前，當人們有諸如 「老鼠會吐嗎「或是「毒蛇咬自己會死嗎「一類的問題，他們都去紐約公共圖書館尋找答案，因為他們默認裡面的管理員會知道各種稀奇古怪的冷知識，比如拿破崙馬的名字、1949年的待產媽媽名單，甚至包括屍體買賣交易數據和人肉的營養價值等詭異資料。在當時，上知天文下知地理的圖書管理員才是社會默認的「人肉谷歌」。

而谷歌搜索出現前，許多行業也不得不依賴紙質資料。比如記者們要搜尋信息只能依賴百科全書、公共圖書館、報社收集的舊剪報，還需要精心經營周邊人脈以便獲得「一手消息「。同時，記者們還必須掌握各種冷門知識，方便在進行報道調查時運用。而剛出道的出庭律師全靠紙質資料做功課——根據案子從法律報告一路順藤摸瓜到圖書館， 因為在他們眼中，只有兢兢業業地啃檔案，才能提升業務水平，贏得回頭客。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！