這兩天，Google又刷屏了。
不是因為這家公司要被歐盟罰款50億美元，而是因為Google首款微信小程序“猜畫小歌”：跟AI玩我畫你猜的小遊戲。
有很多人讚美。
“猜畫小歌太好玩啦！！瘋狂打call！ ”
“好好玩，我的白痴繪畫能力在被AI懂的那一刻，竟有一絲心動的感覺”
“展示藝術天賦的時候到了”
有更多人不服。
“太難了，西蘭花怎麼畫……”
“AI問我畫的啥玩意兒”
“我畫得這么生動形象，為什麼AI識別不出來！”
“大家來評評理”
“我生氣了！”
不要著急，不要著急。
想成為靈魂畫手，需要天賦、毅力、決心，也需要技巧。
量子位整理了一份秘籍，請先收好，不到萬不得已，千萬不要輕易使用。
難點解析
玩“猜畫小歌”，就是根據Google AI給出的題目，在20秒內，請你把對應的物體給畫出來。
這個遊戲，繪畫技巧高低還在其次。 更重要的是，能不能具備快速抽象創作的能力。 其中有一些題目，好多人看完之後一臉懵逼，雙手顫抖不能自己。
比方說讓你畫一個蒙娜麗莎，甚至畫一個動物遷徙……怎麼快速畫出來？ ？ ？
不急。 我們挑幾個熱點難題，公佈一下參考答案。
開始。
西蘭花：
鑽頭：
蒙娜麗莎：
動物遷徙：
收~
通過上面幾個難點，你有沒有總結出一些規律？
首先，不是筆劃越多越好，基本上簡單勾勒幾筆，只要不是特別離譜，AI就能猜出個八九不離十。 其次，要放開想像的翅膀，敢於用抽象的方式，表達自己的看法。
以上總結都是胡扯的。
Google AI之所以能夠猜出你在畫什麼，因為背後有海量的數據支撐。
全世界靈魂畫手，團結起來
“猜畫小歌”這個小程序背後，是一個來自Google AI的神經網絡，而訓練這個神經網絡的數據，是全球5000萬個手繪數據集。
這是一個公開的數據集。
我們剛才公佈的參考答案，就是來自這個數據集。 正是基於這些數據集，Google AI從海量數據中，學習到人類如何畫出某一個名詞。
這些數據來自許多不同國家，內容也有很大差異，而且充滿樂趣。
例如，你可以從中了解德國人和韓國人對貓或椅子有什麼不同看法。
當然，其中的一些模式非常值得思考。 很顯然，韓國人和俄羅斯人更喜歡把椅子畫在角落或側面。 為什麼？ 你或許可以藉助自己的機器學習系統找出背後的原因。
其中還有很多有趣的信息。 Google此前指出，整個數據庫裡的運動鞋比例很大，以至於系統很難識別出高跟鞋和涼鞋。 人們畫貓的方法可能也存在一些特定模式。
你畫的貓是否跟別人有所不同？ 或許也可以開發一套機器學習算法找出答案。
其實在這次“猜畫小歌”小程序上線之前，Google推出過類似的網頁版遊戲，名字叫：Quick，Draw！ （快速塗鴉）
在遊戲中，玩家將有20秒的時間來用鼠標畫出一個指定的圖像，而在這20秒結束之前，AI會嘗試猜出玩家畫出來的是什麼東西。
跟現在的小程序版本大同小異。
如果你想在電腦上玩， 傳送門在此 。
如果玩“猜畫小歌”讓你對自己的繪畫技術產生了懷疑，谷歌之前還推出過一個能幫你找回自信的工具： AutoDraw ，能讓你筆下鬼畫符一樣的塗鴉，昇華成完美的簡筆劃。
真·靈魂畫手
很多人在玩這個遊戲的時候，自稱靈魂畫手。
然而與真正的意識流高手相比，差距不是一點半點。
舉幾個例子。 請問，這個畫的是什麼？
答案：天使。
這個畫的是什麼？
答案：航空母艦。
這個呢？
答案：大砲
……
大砲不都是……像上圖這麼畫的麼……怎麼那樣也行？ ？ ？
總之，真正的靈魂畫手，不憚於用最簡單的筆劃，描述這個世界。
這是繪畫界的，極簡主義。
量子位嘗試模仿這個手法，不是太能成功……很多情況下失敗了。 當然有時候，也能實現信手畫一條線，AI也能認出來的高光時刻。
最後，講一個真正的知識點。
谷歌並不是等你畫完，才開始根據整幅畫來猜的。
（如果玩遊戲的時候沒有靜音），你可能已經註意到了，在你剛剛畫了一兩筆的時候，谷歌的AI就已經開始猜了。
這個遊戲的背後，是一個名叫Sketch-RNN的項目。 RNN就是循環神經網絡，通常用來處理序列數據。 而在簡筆劃這件事上，序列就是你的整個繪(tu)畫(ya)過程。
舉個例子，假如很多人都是從頭上的光環開始畫天使的，那麼一個圈圈剛畫完，AI就有很大概率能猜出你在畫天使了。
就醬~
最後，祝大家玩得愉快！
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