猜画小歌是如何火起来的

Google一直是AI届的引路人，不论是2016年的AlphaGo击败人类世界围棋冠军，还是AI大神李飞飞作为Google AI的领军人物，对AI技术及应用的推动作用，我们都能看到Google在AI领域中的影响力。7月18日《猜画小歌》小程序上线，短短3个小时刷爆朋友圈。看到朋友圈不少人分享了自己的画作，于是C博士也体验了下这款小程序，我们来看下这款小程序的技术原理及用户运营方面的策略。

技术原理：

1、AI=神经网络+大数据

人工智能是模仿人的能力，目前AI领域有三大技术，分别是图像识别，语音识别，NLP自然语言处理。本次猜画小歌的技术正是图像识别。图像识别也是三大AI技术中最为成熟的。

为什么说人类会首先把图像识别的能力让位于计算机？

是因为相比于语音及自然语言，图像具有多维信号的特质，如结构、纹理、颜色等。人类处理这类的信号，天生不如GPU的计算能力，GPU最早来源于显卡，更适合处理图形图像的运算，同时具有很强的并行处理能力。

神经网络究竟为何物？

Google公司于2014年提出一种新型的神经网络GooLeNet，在这之前人们采用的是AlexNet、VGG等网络结构，这些网络都是通过增大网络的深度（层数）来获得更好的训练效果。GoogLeNet网络（Inception网络）的提出则从另一种角度来提升训练结果：能更高效的利用计算资源，在相同的计算量下能提取到更多的特征，从而提升训练结果。以下是GoogLeNet结果图，共有22层，神经网络模拟了人的大脑处理信号的结构，层与层之间通过信号采样，激活函数进行连接，通过卷积、激活、池化、完全连接进行操作，将信号从上一层映射到下一层，最后通过与训练集中的标注结果进行对比，修改中间的网络参数，经过几百万次甚至更多次的训练后，使得训练结果与目标结果接近一致。

2、5000万原始数据，在猜画小歌上线的那一天识别率就会在95%以上

要想让网络结构具有信息处理能力，就需要经过大量的训练。猜画小歌在上线前，原始的训练数据有5000万的手绘素材。

5000万的训练数据是个什么概念？

要知道最著名的ImageNet数据集，共有1400多万张图像，涵盖2万多个类别。2015年AI正是在ImageNet数据集的基础上，图像识别率超过了人类。人眼识别错误率为5.1%，而AI可以将图像识别错误率降低到4.94%，在此之后AI在图像识别的能力进一步提升。本次5000万个手绘图像，虽然只是原始数据，基本上也可以让AI的识别率达到95%以上。

为什么机器会猜多次？什么是TOP-1，TOP-5？

人们为了给AI算法提出评价标准，提出了TOP-1，TOP-5两个指标。

TOP-1（错误率），是对一个图片，如果概率最大的是正确答案，才认为正确。

TOP-5（错误率），是对一个图片，如果概率前五中包含正确答案，即认为正确。

以下是使用已知神经网络，对ImageNet数据集进行的结果比对（取自YOLO官网）

我们能看到TOP-1的识别率还比较低，TOP-5可以达到很好的效果，在实际ImageNet比赛中，选手会做各种优化从而达到95%以上的识别率。这就好比使用搜索引擎，如果只给一个结果，不一定是我们想要的。但是第一页的结果中是我们想要的概率会大幅提升。

3、借助微信生态圈，让使用和传播更便捷

据统计，微信小程序已有2.8亿的日活，微信月活跃用户达到9.3亿，整个中国移动互联网的人数为11亿。微信毫无疑问是用户社交及分享的主战场。“体验小程序，传播朋友圈”将成为未来微信生态的常态。用户不用下载，一分钟也可以挑战猜画小歌，此外挑战的内容可以形成话题，在朋友圈中分享，吸引更多人的好奇心来参与挑战。

AI技术具有很强的门槛，但同样能让用户自主参与起来，从而收集更多数据，进一步加强AI识别率则需要更强的运营能力。下面我们看下，从用户的感知角度，这款小程序是怎样的？

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画的丑的可能是正确的，画的美得不一定对

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闯关次数越多，成就感越强

从Lv1到Lv19，从画室学徒，到画圈新贵，再到神笔马良，小程序会给你更多的Title，在UI设计上也会有变化，让你感受到每次解锁和晋级的喜悦。社交产品最大的特点就是对比，通过排行榜可以看到好友成绩和排名

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好奇心驱使，看看大家都是怎么画的

只有当解锁成功后，才能看到别人画的图都是什么样子。当然网络上也有各种攻略，整理出来的画作合集。总之AI更希望你来挑战，补充更多人类的数据，当你画的图没有正确识别的时候，AI会建议你分享到朋友圈让好友来猜猜。