这几天
被一款叫“猜画小歌”的小程序刷屏
朋友圈瞬间多了很多灵魂画手
这款由谷歌中国研发的小程序
采用了“人类画画+AI猜题”的模式
让不少用户乐此不疲地互动了起来
猜画小歌怎么玩?
“猜画小歌”小程序的界面设计非常简洁
用户进入到“开始作画”的页面后,系统会给一个词,例如“云”,玩家在20秒时间以简笔画的形式作画,在这个过程中 AI 小歌会根据用户的画不断地疯狂猜词,搭配背景音乐。当“小歌”猜出玩家图画中的物体时,玩家就会进入下一题,猜画连胜次数也会相应增加。
一轮游戏过后,玩家的画作可以保存成图片,分享到朋友圈。
门槛低、接地气,又颇具社交娱乐性,“猜画小歌”在社交媒体广泛流传开来,激发了一大波灵魂画手的创作热情。
“小歌”猜对的题目会收入图库,玩家在游戏结束后还可以查看其他玩家的作品,来,一起欣赏一下一些网友的画风。
每画一笔,“小歌”都在猜你画的是啥,有时你都不知道自己要画什么 ,“小歌”就会大喊:我知道了,你画的是……emmmm......
但是,有时“小歌”却显得很白痴。
明明树叶画得很像,“小歌”却认不出来。
“猜画小歌”不按套路出牌的识别能力让人又爱又恨:有时候很懂你,画一笔就知道你要画什么;有时候又显得智障,明明画得很具体了,它硬是认不出。
有网友忍不住吐槽:这 AI 怕不是个傻子吧?
为什么“小歌”有时可以很快地猜出来,有时却猜不出?
官方表示,“小歌”由来自Google人工智能的神经网络技术驱动。该网络覆盖全世界,有超过5000万个手绘素描的数据群,机器学习手绘素描后,可以通过粗糙的草图来识别物体。
技术不难,难的是数据库
神经网络是一门非常重要的机器学习技术,也是深度学习的基础,最初是受生物神经系统的启发,为了模拟生物神经系统而出现的。通俗点说,AI 通过神经网络认知世界的过程,与婴儿最初认知世界的过程颇有点异曲同工的意思。
我们人类会通过识图卡片、绘画等来培养孩子识别周遭事物的能力,这些图画并不一定像照片一样逼真,但包含了事物的显性特征,传递出了人们如何重现与重构身边事物的方法。比如猫有三根胡须、汽车有四个轮子等。
AI 对简笔画的理解也是基于数据库的训练。
(谷歌数据集图)
在“猜画小歌”中,AI从大量的已被标注的手绘数据中学习到每个分类的核心特征,理解人们每一笔的下笔走势等细节。被训练好的AI系统从接收到的粗略轮廓中提取匹配的特征信息,从而识别出所画的物体。
(图片来源于网络)
这一点在玩游戏的过程中也有体现,在画简单物体时,刚勾勒几笔,AI就能识别出来。
数据库规模越庞大,结果准确率越高。
谷歌研发人员表示,为了让AI能够猜出大家的画作,已经提前准备了大量的数据给模型。
但是,尽管有庞大的数据库,但因为涂鸦是个抽象的概念,所以“小歌”识别起来,还是会有难度,偏差在所难免。
登顶攻略
怎么更好地玩“猜画小歌”,有没有什么秘诀?
抓住明显特征。比如画天鹅突出长长的脖子,画蒙娜丽莎的微笑先画个画框。
先勾勒形状。画脸先画圆圈,画微波炉先画个正方形,“小歌”多猜几次总能猜对。
当然,反推下来,如果你想为难一下“小歌”,可以颠倒下笔顺序,画图时先画细节,这样无论你画得有多像,“小歌”都有很大概率识别不出。
人工智能已经开始
“猜画小歌”风靡朋友圈,在玩得不亦乐乎时,我们是否要思考一下,一款小游戏已做到了如此智能,未来如果AI技术应用到商业上,会产生多大的能量,又会对我们的生活方式、工作方式、职业、行业产生什么影响?
今年上半年,市场研究机构麦肯锡发布了一份关于人工智能的报告。麦肯锡在该报告中,对19个行业的400多个案例进行了分析,强调了人工智能技术应用的广泛和商业经济价值的巨大。
虽然,目前对于AI来说,他们还只能用已知的事物去解释已知的内容,比如猜画小歌可以识别我们画的数据库中已知的船,它还不能识别具有“创意”的船。
但是,只要我们人类把“教师”这个角色扮演的时间长些。认真且用功的“学生”AI总会越来越人工智能化。
“猜画小歌”虽然看上去是个很逗逼很简单的小游戏,但在背后,却隐藏了最新的AI技术,移动互联网的速度发展之快,未来新的应用和互动方式也会层出不群。
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