动态 | 谷歌开放 Quick, Draw! 数据集,8 亿世界各国人民的涂鸦都在这里

昨日,谷歌开放了其语音命令数据集,开发者可借助它搭建最基础的语音交互应用。

今天,好消息又来了:谷歌再次宣布开放一个全新的绘图数据集,它的来头可不一般:

还记得谷歌去年底发布的 AI 涂鸦游戏 Quick, Draw! 吗?

这个游戏会弹出对话框,让玩家在 20 秒内草绘一样物体,然后利用其机器学法算法对该物体进行识别,对玩家画得到底是什么给出猜测。感兴趣的小伙伴可点击这里体验。

Quick, Draw! 的本意,是谷歌的教育体验项目,帮助公众认识神经网络——比如它能做什么。设计它的谷歌工程师团队希望让大家意识到,人与机器学习系统交互也可以充满趣味性。而显然,设计者的目的已经完美达成。

自 Quick, Draw! 上线伊始,便吸引了世界各地的人们上手尝试。过去的六个月里,各国玩家在 Quick, Draw! 上进行的涂鸦,逐渐形成了一个相当庞大的数据集:

根据AI 科技评论获得的数字,来自 100 个国家的 2000 万用户,在 Quick, Draw! 上共绘制了 8 亿幅涂鸦。

今天,谷歌宣布把该数据集开放出来,供全世界的数据科学家、设计师进行分析,或许能够从人们最直觉性的涂鸦中获得产品设计思路。

目前,该数据集共包含 5000 万张涂鸦。谷歌表示,剩下的 7 亿多张会陆续发布。

谷歌表示:

“这不但是海量的数据,还是一面有意思的镜子——能借此透视怎么以众包的形式让公众参与训练机器学习系统,以及如何创建一个能反映不同文化背景与观念的数据集。”

的确,谷歌根据用户的国籍进行分组,在 Quick, Draw! 数据集中发现了不少有趣的现象。比如,不同国家人脑中的“椅子”:

韩国和俄罗斯用户脑中,最直觉性的椅子图像是侧放的,而美国、德国、巴西、南非都是正面放置的。

谷歌表示,Quick, Draw! 为研究如何避免人工智能系统对文化、种族、社会群体产生 bias(倾向),提供了非常好的研究素材。对这个话题感兴趣的读者可访问谷歌博客。

Quick, Draw! 数据集的 GitHub 地址:

https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset

原文发布于微信公众号 - AI科技评论(aitechtalk)

原文发表时间:2017-08-26

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏新智元

关于AI的7个误解 | 人工智能核心概念对比

新智元编译 作者:Robin Bordoli 来源:crowdflower 如果你是一名企业主管(而不是数据科学家或机器学习专家),你可能已经从主流媒体的报...

4377
来自专栏机器人网

力传感器在机器人上的应用

1.恒力 力矩传感器首次制造出来,是用于打磨、抛光等应用。由于这些应用都很难实现自动化,因为机器人需要某些力反馈来确定它推动的力够不够。 通过在程序中引入力...

2945
来自专栏AI研习社

谷歌开放 Quick, Draw! 数据集,8 亿世界各国人民的涂鸦都在这里

昨日,谷歌开放了其语音命令数据集,开发者可借助它搭建最基础的语音交互应用。 今天,好消息又来了:谷歌再次宣布开放一个全新的绘图数据集,它的来头可不一般: 还记得...

2947
来自专栏腾讯开源的专栏

腾讯优图首个开源项目ncnn加入ONNX 将AI带到用户指尖

近日,腾讯优图首个AI开源项目ncnn 正式加入ONNX,现已支持将ONNX文件转换为ncnn模型。此后,AI开发者能更快实现从研究到模型的落地部署,也能更方...

3.3K8
来自专栏人工智能头条

五月人工智能博文Top10

772
来自专栏PPV课数据科学社区

如何看待和学习人工智能?这是五位哈佛博士生的AMA

最近,五位哈佛的在读博士生集体来到著名社区reddit,展开一场围绕人工智能和认知科学的AMA(Ask Me Anything)。 简单介绍一下这几位博士生:R...

3475
来自专栏CDA数据分析师

大数据的新算法:简化数据分类!

如今,大数据时代悄然来临。专家用“大数据”的表达描述大量信息,比如数十亿人在计算机、智能手机以及其他电子设备上分享的照片、音频、文本等数据。当前这种模式为我们的...

2197
来自专栏新智元

Ian Goodfellow:我最大的失败是用无监督解决计算机视觉的监督学习问题

1814
来自专栏机器之心

想要入坑机器学习?这是MIT在读博士的AI心得

选自mit.edu 作者:Tom Silver 机器之心编译 随着人工智能技术的火热,越来越多的年轻学者正准备投身其中,开启自己的研究之路。和所有其他学科一样,...

2796
来自专栏CSDN技术头条

大数据时代需要转变的思维

大数据时代要转变的思维: 要分析所有数据,而不是少量的数据样本 要追求数据的纷繁复杂,而不是精确性 要关注事物的相关关系,而不是因果关系 1. 分析所有数据,而...

2057

扫码关注云+社区