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查看     | 回复 5 论坛有人那个“猜画小歌“微信小程序的没?谷歌新出的,我刚找到调戏它的方法
本主题由 管理员 约克管家 于 2018/7/24 4:33:49 执行 关闭主题/取消 操作

Garyanxy

Garyanxy
| 只看楼主
谷歌发布了一款叫做“猜画小歌“的微信小程序,转眼就在朋友圈里刷屏了!




“这不是你画我猜吗?”

“当然不是,这个可高级了,有AI的!”

请欣赏一个一丝不苟的工作群沦为猜画分享群:




这款游戏的玩法是这样的:由用户和谷歌AI组队,用户来画、AI来猜;如果20秒内画被AI猜中了,你就能进入下一轮,积累连胜次数;游戏过程中还伴随着销魂的谷歌女声。

虽然这款小程序今天才登陆微信,但它的前身,隶属于谷歌AI实验室的快速涂鸦(quickdraw)早就出现了。

每画一笔,AI都在猜你画的是啥。实在太灵魂了,它还会用经典谷歌口音说:“我没看懂你在画什么”。




比方说,你能认出这是个芦笋?反正谷歌AI认出来了! | 舅舅

不过特别烦人的是,一旦AI猜出来了,游戏就结束了,根本不给人画完!(╯‵□′)╯︵┻━┻

(而今天的小程序版本非常忠诚地保留了这种烦人……)

玩了几轮下来,所有人都在问:为什么谷歌AI能猜中我画的是啥?

比如这位:




为什么我还没画完,谷歌AI就能猜出了我的画?好气哦!




偷偷教你怎么坑AI

1.从局部开始,不要一下子画好轮廓

2.加一些没屁用的细节上去(能加多少就看你手速了!)

在这个精神的指导下,诞生了如下画作:




图 | 深山虫吟

恭喜你成功唬过了AI,游戏失败退出!

等下!为什么胡逼简笔画就能被AI猜中,认真画了充满细节的作品却失败了?这就要说到AI的运作方式了。

AI小哥儿的工作原理

“猜画小歌“对你画作的辨识,利用的是神经网络技术,是基于对大量涂鸦样本的学习。




涂鸦是人们对事物的抽象表达,只不过,这个抽象对AI来说有点困难。谷歌的研究人员正在朝这个方向努力,训练机器像人类一样学习绘画和生成抽象的概念。

这里利用到的技术有一个高大上的名字:RNN,也就是递归神经网络。不过你不用管这个名字,你只需要知道,你们费力怼出来的灵魂作品,最后都跑去丰富了人家庞大的人类涂鸦数据集。




光是苹果就已经攒了这么多

那……拿到了这些涂鸦,AI怎么学?

研究人员在人类涂鸦数据集中训练神经网络,让AI来理解人们在绘制涂鸦时是在何时起笔、走笔方向、何时停笔的。当经过训练的RNN模型接收到人类绘制的涂鸦后,会生成一张类似的新涂鸦:




有样学样哈?

不过照着描毕竟还是简单。如果人类提供的涂鸦本身有瑕疵,AI“知道”要纠正吗?

答案是肯定的。

在RNN模型中,当研究者输入参与者创作出的灵魂涂鸦,例如没眼睛猫、没鼻子猫和没胡子猫,AI仍然能够重构(强扭)出“正常”的图像来。甚至到了下图的最后一排,那明显是一把刷子啊,但是模型仍然执着于生成有猫耳朵、猫胡须、猫脚的图像。




还真把刷子当猫……

我们再用猪来试试。




第三排的猪猪,8条腿被修正成了4条腿。然而可能是为了遵守原来的笔画数,猪身上乱入了奇怪的东西:不可名状的眼睛、翅膀和犄角什么的……

再输入一张卡车图:




猪就很像卡车了……

可是一千个人会画出一千种不同的小猪,同一个抽象概念可能被表达成不同的样子,模型要怎么理解这些差异?

还是用小猪举例子(强势出镜):




一开始只有头,再后来各部位尺寸被不断调整,然后身子出现了,最后,我们得到了一只完整的小猪。

科研人员还发现,RNN模型的确对不同的涂鸦进行了类比。




比如上图,模型将“身体”部分进行了类比,选择给猫头涂鸦加上身体,或是将“完整小猪”中的身体去掉,只剩下猪头。

除了你画我猜,这个研究还能用来做什么?研究人员表示:能用到的地方还是很多的,提出绘画建议啦、扩展艺术家想象力啦、让AI帮学生学绘画啦……




以上就是一身艺术细菌的该模型提出的指导意见(。

当当当!下面是彩蛋时间

说回到“猜画小歌”的小游戏,掌声迎接一下果壳评论区各位网友大作:

@希瑙:我画的这么形象,猜不出?




@ 鹏Ray:@达芬奇 蒙娜丽莎她是谁




@knux光子郎:蒙娜丽莎




前面那位怕是要哭死

@岩鸣杨子:




@熔融蓉zzzz:这么明显为什么猜不出!




@独孤子丹:画得这么抽象也能猜出来




@元气少女阿萌酱:龙大家是怎么画的啊!(对不起我真的不会




@阿猎栖于木星之洞:我不服,这就是羊啊




@美味且易燃:???

Garyanxy 最后编辑于 2018-07-20 00:45:35

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跨着老狼泡妞

跨着老狼泡妞
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     2 楼
计算机视觉一般用CNN, convolutional neural network. Recurrent的效率不如convolutional 的高

jeffery

jeffery
     3 楼
原帖由 跨着老狼泡妞        于 2018/7/20 1:02:44 发表
计算机视觉一般用CNN, convolutional neural network. Recurrent的效率不如convolutional 的高......
老哥专业啊,自古二楼出人才

跨着老狼泡妞

跨着老狼泡妞
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     4 楼
原帖由 jeffery            于 2018/7/20 1:08:09 发表
老哥专业啊,自古二楼出人才
其实如果单纯的从图片的差异比较,一般用cnn比较多,因为做 back propagation 的时候效率好点,如果算笔画起始位置这些都是额外的feature可能要用rnn,因为rnn在数据处理上比cnn精准,但是一般训练计算机视觉都不会用到起笔,笔画这些feature。感觉作者说笔画,从哪起笔应该是不了解。因为起笔的方式多种多样,不应该做一个feature的

智者千虑

智者千虑
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     5 楼
原帖由 跨着老狼泡妞        于 2018/7/20 1:41:51 发表
其实如果单纯的从图片的差异比较,一般用cnn比较多,因为做 back propagation 的时候效率好点,如果算笔画起始位置这些都是额外的feature可能......
这个用的是RNN
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