谷歌“猜画小歌”刷屏，5000万中国灵魂画手的背后到底是什么？

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。