你說你是人工智慧？我不信！

這幾天你有沒有發現身邊的人開始這樣畫蒙娜麗莎：

這樣畫炮台：

千萬不要擔心。並不是大家審美一起在淪陷，而是大家都在玩Google AI的一款小程序「猜畫小歌」。

01

小歌，谷歌的歌。

「猜畫小歌」是谷歌開發的一款關於繪畫的微信小程序，在小程序中的分類是在線教育，除了給大眾娛樂消遣外，也可幫助孩子認識一些新事物。

遊戲玩法很簡單，點擊「開始作畫」，根據提示的物體（比如狗、鐘錶或鞋子）進行自由創作，小程序會使用Google AI 的神經網路去識別你的畫作，如果被識別為正確，則進入下一關。遊戲期間還可以分享，並不斷收集新的題目和圖畫。

02

遊戲雖然簡單，但一上線就成功佔領了朋友圈話題榜，實屬不簡單。更不簡單的是「猜畫小歌」讓許多平日里沒有繪畫經驗的人開始畫畫，甚至培養了一批「靈魂畫手」，「藝術創作」之餘，畫手與畫手之間的battle也不斷上演。

然而，這並不是一場公平的battle。在排行榜里，連續猜出幾百題的畫手裡鮮少有真正擅長畫畫的，那些被AI小歌認可的畫作，都是很簡單，甚至讓人不能理解的。這著實讓有一定繪畫基礎的朋友憤憤不平，他們紛紛拋出質疑：既然餵了這麼多數據，為什麼我的小歌還是表現得像個智障？

比如，你畫的斑馬是這樣的：

系統認可的斑馬卻是這樣的：

為了畫出「動物遷徙」你辛苦畫了兩隻行進中的馴鹿，但實際上，小歌需要的只是幾隻大雁，像這樣：

為什麼在小歌的眼中，「隨意的簡筆畫」反而能戰勝「充滿細節」的作品呢？

其實這也不能怪小歌，原因在於它背後的技術。「猜畫小歌」採用的是遞歸神經網路（RNN）的技術。

繪畫過程中，AI小歌可以知道你在塗鴉時會如何起筆、如何走筆、在哪兒停筆，卻無法像人一樣判斷抽象的作品。打個比方，就像寫字，如果你按筆畫順序寫，也許只要寫上幾筆，AI就已經猜出你寫的是什麼字了，同理，如果你能在大的形體、筆畫上跟常規簡筆畫相似就很容易被AI認可。

所以沖關訣竅其實很簡單。

訣竅一：抓住特徵

畫貓的尖尖耳朵和三根鬍鬚，畫蚊子突出尖尖的嘴，畫蒙娜麗莎先畫個畫框。

訣竅二：先勾勒大形狀

畫臉先畫圓圈，畫高樓大廈先畫個長方形，小歌多猜幾次總能猜對。

同理，想要為難小歌，你只需要反其道行之。畫圖時先畫細節，筆劃反著來，這樣無論你畫得有多像，AI小歌可能都識別不出了。

所以，憤憤不平的朋友可以安心了，並不是你畫的不夠好，只是你畫得太好了。

03

2016年，谷歌曾推出網頁版你畫我猜——quick，draw！一經上線就風靡全球。截止今年五月，這款網頁遊戲已經收集了來自全球100多個國家和地區的五千萬份畫作。谷歌沒有將其獨享，而是在谷歌上開源了資料庫，為開發神經網路訓練的研發人員提供樣本。而本次谷歌微信小程序上線，剛好彌補了中國畫手的數據空白。

到底遞歸神經網路（RNN）是什麼？

圖片來源：網路

其實也挺好理解。打個比方；人類的大腦並不是空白的，在你閱讀這篇文章時，你會基於已有的對詞語的理解來推斷當前詞語的真實含義，也就是我們的思想在成長過程中擁有持久性。而RNN就是包含循環的網路，允許信息的持久化。

通俗點說，AI 通過神經網路認知世界的過程，與嬰兒最初認知世界的過程頗有點異曲同工的意思。人類通過認識圖片、繪畫等方式培養孩子對事物的認知能力，繪畫並不一定像照片一樣逼真，但包含了事物的顯性特徵，比如鳥有翅膀、椅子有4個腳、人臉有兩隻眼睛一個鼻子一張嘴等。基於這些學習，人類可以逐漸理解世界練。

小歌利用RNN技術對大量塗鴉樣本的學習，找到出不同事物的特徵點。除了特徵點，數據訓練也可以給AI動態的畫圖過程，讓AI理解人類在畫某一事物時通常第一筆先畫什麼、如何走筆、何時停筆。這也解釋了為何有時在你畫第一筆時，小歌就能給出答案。資料庫規模越龐大，結果準確率越高。

04

谷歌於2016 年宣布，從Mobile First（移動先行）轉向AI First（人工智慧先行），徹底成為一家把人工智慧擺在第一位的公司。

通過機器深度學習的技術，讓旗下的產品變得更加智能。研製自己的AI晶元，智能助手Google Assistant，還有基於計算機視覺的Google Lens現在的ARCore，當然還有谷歌推出的機器學習軟體Tensorflow。

而「猜畫小歌」則是谷歌嘗試重返中國消費市場的最新行動，谷歌已經宣布將在北京設立一個人工智慧研究中心，那將是其第一個位於亞洲的AI研究中心。

「猜畫小歌」確實讓更多人接觸AI，理解AI。這是一個開始，讓人們「有機會體驗一下人工智慧的交互現在是多麼自然」。

即使，這個人工智慧好像並沒有那麼智能···

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