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有網(wǎng)友總結(jié)出過關(guān)秘籍：抓特點(diǎn)抓輪廓，圖畫線條簡(jiǎn)單明了。

比如“T恤”和“毛線衣”，總體上一般款式的輪廓差異不大，因此即使畫的是同一個(gè)圖形，依舊視為成功。

而“梨”和“蘋果”的形狀上差異較大，前者像葫蘆，后者則是個(gè)圓，如果都畫成圓形，就不會(huì)被“小歌”成功辨別。

以往我們?cè)谕妗澳惝嬑也隆钡臅r(shí)候，遇上很難使用畫圖表示出來的題目，就會(huì)用寫關(guān)鍵字的形式提示其他玩家。

但這一套在“小歌”這兒可就行不通了。

官方表示，“小歌”由來自Google人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)驅(qū)動(dòng)。該網(wǎng)絡(luò)覆蓋全世界，有超過5000萬(wàn)個(gè)手繪素描的數(shù)據(jù)群。機(jī)器學(xué)習(xí)手繪素描后，可以通過粗糙的草圖來識(shí)別物體。

盡管有龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)，但因?yàn)橥盔f是個(gè)抽象的概念，所以“小歌”識(shí)別起來，還是會(huì)有難度，偏差在所難免。

確切來說，“小歌”其實(shí)在國(guó)外已經(jīng)火了一年多了，它的前身是AI涂鴉網(wǎng)頁(yè)游戲“快畫”（Quick, Draw!）。

早在去年1月，Google專門研究人工智能的部門Google Brain就上線了其第一個(gè)基于云服務(wù)并與繪畫相關(guān)的人工智能Sketch-RNN，推出了“快畫”（Quick, Draw!）的看圖猜物品功能，它可以根據(jù)你勾勒的幾筆猜測(cè)三個(gè)可能的物品。

在這之后，Google Brain進(jìn)一步升級(jí)推出了“AutoDraw”，這個(gè)AI可以把你畫的輪廓描繪成理想的畫作，依賴于Google的圖像識(shí)別技術(shù)，并通過一個(gè)簡(jiǎn)單的手繪圖像數(shù)據(jù)庫(kù)來和你的畫作匹配。

例如，你告訴它要畫個(gè)蚊子，然后隨意畫一個(gè)橢圓形就可以扔掉畫筆。人工智能Sketch-RNN可以自動(dòng)幫助補(bǔ)完整只蚊子的樣子。

截止今年五月，這款游戲的網(wǎng)頁(yè)版已經(jīng)從全球各地收集了五千萬(wàn)份不同的繪畫，并且在谷歌上開源了數(shù)據(jù)庫(kù)。

這一數(shù)據(jù)庫(kù)包含了來自全球100多個(gè)國(guó)家和地區(qū)人們的繪畫數(shù)據(jù)，并且也被用來優(yōu)化“小歌”的開發(fā)。

“小歌”的微信小程序上線后，中國(guó)大陸區(qū)域的信息數(shù)據(jù)也將得到補(bǔ)充。

不少專家從更人文的角度提出，通過這個(gè)幾乎覆蓋全球的數(shù)據(jù)庫(kù)，可以比較世界各地人們繪制基本圖形的方式，了解文化對(duì)繪畫的影響。

每個(gè)人畫的蘋果都長(zhǎng)得不同但有相通點(diǎn)

谷歌表示，發(fā)布這些游戲的目的遠(yuǎn)不止讓用戶開心，真正的初衷是希望運(yùn)用這些草圖，讓計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)人如何繪畫。

看來，我們都是人工智能的學(xué)習(xí)工具啊……

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