谷歌AI版“你畫我猜”背後是什麼樣的原理？
我們先看看這個小程式是什麼，開啟微信小程式搜尋頁面，搜尋“猜畫小歌”，開啟這個小程式，點選開始作畫。小程式會先出題，告訴你畫什麼，20秒倒計時，你畫完內容，然後谷歌AI去猜，如果猜的答案和題目匹配，則通過，進入下一題，否則失敗。乍一看，怎麼像是在考我的繪畫能力呢，哈哈。
第一道題，讓我畫帆船，惜敗...
再來一遍，鑽戒，慘敗...
Google AI
谷歌總是善於用人民群眾喜聞樂見的方式“秀晒炫”自己的AI能力，這是來自 Google AI 的一款有趣的社交微信小程式，使用者可以在有限的時間內進行速寫塗鴉，在每一輪體驗中，使用者需要在規定時間內勾勒出一幅日常用品的圖畫（比如狗、鐘錶或鞋子），人工智慧則需要在時間結束前猜出圖畫中的物體。
如果你畫的東西在20秒內被谷歌人工智慧猜中，則過關，反之遊戲結束，還有排行榜來統計你的闖關數在好友中的排名，這也是微信小遊戲一貫的社交板塊。
如上圖，遊戲操作簡單，接下來就是和AI達成默契進行“你畫我猜”，如果多輪猜中，你就會進行連續的遊戲解鎖，然後登上朋友圈排行榜巔峰，考驗各位“靈魂畫手”的時候到了。
當然，也有哭著喊著讓大家給評評理的，人工智慧沒有猜出來的這些畫作，到底是誰的錯？
“猜畫小歌”的背後是超5000萬個手繪素描資料群
猜畫小歌由來自 Google AI 的神經網路驅動，該網路源自超過5000萬個手繪素描的資料群，在此前谷歌推出的類似遊戲《Quick, Draw!》之中，對於這個神經網路有著較多的介紹，如果你對猜畫小歌很感興趣，也可以谷歌搜尋Quick, Draw!在PC端進行遊戲。
如下圖，谷歌所有出的猜畫題，其實已經有著大量的手繪素描的資料群，你這邊一邊畫，另一邊神經網路進行快速比對。
我們點選香蕉，可以看到無數各式各樣的手繪香蕉出現在你面前。
下面是關於臉的資料，看著各式各樣的臉還挺有趣，值得一提的是，在谷歌的手繪素描的資料群之中，筆畫的前後順序都是紀錄在內的，滑鼠移動到任意一個臉上面，就會自動出現畫圖過程。
看到這裡你是不是想說，看來人工智慧也不過如此，只是在資料的基礎上進行比對就好了，並不是神奇到不借助外力直接猜中我畫的是什麼。
在某種程度上，可以這麼說，但又不準確，其實AI還進行了大量複雜的工作，谷歌對於“猜畫小歌”的解釋當中這樣說道：計算機一直以來都是聰明的，現在有了AI以後，計算機可以用一種自然的，更接近人類的方式去理解這個世界，其中一個令人興奮的新進展就是計算機視覺技術，它能讓計算機直接理解輸入的視覺資訊，並由此“看到”這個世界。
谷歌說，這一技術既能在視訊通話中識別出你的朋友以便加上對應的標籤，也能幫助識別人類眼底診斷影象上的早期糖尿病症狀。而且，得益於“神經網路”技術，一些看起來極其困難的事情，計算機也能處理得非常好：比如，通過粗糙的草圖就能識別出是什麼物體。現在，計算機已經能“看到”你隨意塗鴉出的一團長著耳朵的墨跡可能是一隻熊貓。
玩“猜畫小歌”有什麼技巧？
不要拖泥帶水，簡潔最重要。因為程式只能接受大約200個左右的輸入點，如果畫很多細節，反而認不出來。
如果第一次畫的沒有識別出來，迅速擦掉重畫，不要希望AI會後期力挽狂瀾。從sketch-rnn模型可以看出，畫畫的路徑轉換為latent vector，前期的資料比重很重要。
最後一招：谷歌公開了所有類別的訓練樣本，大家可能上這個網站（https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset）下載，看看每個類別“正確”的畫法。
為什麼要在中國推小程式？
因為谷歌的網頁版猜畫小歌，由於大家都知道的原因，沒有中國的資料。這次利用微信小程式剛好收集一下中國的資料。有人還做了不同國家畫畫的差別，比如日本人畫圓是順時針的，而絕大多數國家是逆時針的，原因是日文中的圓的順時針寫的。韓國和俄羅斯使用者腦中，最直覺性的椅子影象是側放的，而美國、德國、巴西、南非都是正面放置的。後續基於這個大樣本，還能分析出很多好玩的東西。
什麼是“神經網路”技術？
神經網路（Neural Network，NN）或類神經網路，在機器學習和認知科學領域，是一種模仿生物神經網路（動物的中樞神經系統，特別是大腦）的結構和功能的數學模型或計算模型，用於對函式進行估計或近似。
神經網路由大量的人工神經元聯結進行計算，大多數情況下人工神經網路能在外界資訊的基礎上改變內部結構，是一種自適應系統，通俗的講就是具備學習功能。典型的神經網路具有以下三個部分：結構（Architecture）；激勵函式（Activity Rule）；學習規則（Learning Rule）。
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