重點不是猜畫，是AI啊

「猜畫小歌」火了。

朋友圈畫風也隨之突變，各路玩家紛紛曬出了自己的繪畫「成績單」。一張張線條勾勒出的簡筆畫證明：朋友圈的靈魂畫手遠比自己想像得多。

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重點不是猜畫，是AI啊

這款小程序由谷歌推出，基於 AI 實現。用戶需要在有限時間內根據題目進行速寫，而 AI 則需要在時間結束前猜出圖畫中的物體。

由於出題範圍十分廣泛，不少靈魂畫手表示無處下筆，但大多數用戶還是對這款 AI 小程序表現出了一致好評，畢竟隨便畫個笑臉就能猜出是蒙娜麗莎，這樣的「小歌」真的是很機智了。

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那麼，如此聰明的「小歌」是如何做到「秒畫秒猜」的呢？這就要從計算機視覺技術說起。

作為人工智慧的一項關鍵能力，計算機視覺總是和人工智慧相伴出現。除了這次深受各位靈魂畫手青睞的「猜畫小歌」，手機相冊里的智能分類也屬於計算機視覺應用的範疇。

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正如我們用眼睛和大腦來感知世界，計算機視覺的目標之一，就是通過機器以類似的方式來「觀察」和處理圖像。計算機可以通過多種渠道「看到」我們無法感知到的世界。

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雖然計算機視覺技術具有巨大的潛力，但充分訓練數據才是發揮其潛力的關鍵。

通過機器學習實現對象識別的計算機視覺，本質上是訓練模型以便對圖像中的對象進行識別和分類。它需要成千上萬的圖像作為訓練數據，同時開發人員也需要花費大量時間、精力和耐心去訓練模型。

比如「猜畫小歌」就是通過對全世界最大的、囊括超過 5000 萬個手繪素描的數據群進行了學習，繼而可以在玩家簡單勾勒形狀的情況下，輕鬆猜出圖中的物體。

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Qualcomm推進計算機視覺所做的努力

在計算機視覺領域，Qualcomm 也一直在努力。我們致力於改善人工智慧圖像分類能力。在 2015 年，Qualcomm 在 ImageNet 圖像識別挑戰中拔得頭籌，該比賽重點測試了人工智慧的對象定位、對象檢測和場景分類等能力。

基於此，我們將繼續研究計算機視覺在自動駕駛、虛擬現實、增強現實和物聯網等各種領域的最新應用，致力於打造更聰明的終端側人工智慧的同時，也在研究更高效的人工智慧硬體。

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