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‘猜名字小程序游戏’微信小程序游戏名字大全…

时间:2022-12-06 16:15:16 阅读: 评论: 作者:佚名

这两天谷歌凉快了。

在欧洲,谷歌因Android系统受到43.4亿欧元的罚款。

在中国,谷歌公布了首款 AI 微信小程序,刷爆了朋友圈。

真是悲喜交加,冰火两重天

罚款的事儿咱们改天聊,今天广播君要把谷歌第一个微信小程序给玩透了!

猜画小歌

图源:谷歌黑板报

这小程序叫“猜画小歌”,在小程序页搜名字就可以玩。

但是,广播君建议你先看完文章再玩。

猜画小歌的玩法很简单,就是你画我猜。

你画我猜玩过吧?

但,猜画小歌目前只能一个人玩,是个孤独者游戏。

你画,Google AI 猜。

其实,当猜画对象是AI时,被猜对答案的概率高了不少,甚至有人表示“Google AI让我获得对画画的自信”。

据官方所言,《猜画小歌》由来自 Google AI 的神经网络驱动,该网络源自全世界最大的、囊括超过 5000 万个手绘素描的数据群。在类别上,《猜画小歌》被归入在线教育类。当然接受、整理归纳规则的或许是AI,在每局游戏结束后,玩家可以查看其他用户是怎么画的,而这些都会被《猜画小歌》收集起来。

即便是画得像“蜘蛛”,AI也能看出是“蚂蚁”...

《猜画小歌》的玩法相对简单。每个关卡开始前,由系统出题,玩家在20s内画出题目描述物品,AI答对了,则进入下一题。AI答对所有新词后,玩家等级上升,游戏自动解锁下一级的新词,重复这个过程玩家可以一直画下去。

《猜画小歌》里没有颜色和笔触大小可调,只保留了最简单的画笔和橡皮。点击橡皮将直接清空画板,20s的时间并没有打算让玩家精修作品,玩画图类游戏的玩家整体风格都偏写意。

通关之后会有记录,记下来你画过的大宝贝。

接着,可以做成长图发到朋友圈。

所有被成功猜出的图像,都将记录在小程序里,只要点击这个“我的画作”就能看到。

无聊的广播君稍微数了一下子。

猜画小歌小程序目前至少有68×5,也就是340种词汇组合,一天都玩不完。

由于出题的是谷歌 AI,猜题的也是谷歌 AI,广播君觉得谷歌很有可能会作弊。

咱们测试一下。

当谷歌让广播君画胡萝卜时,广播君画一头猪。

谷歌让广播君画脚丫子时,广播君还是画一头猪。

谷歌...无论说啥,广播君都画一头猪。

其实,这头猪,是替网友们画的。

记得从右往左滑。

看出来了吧,猜画小歌确实是根据画的图片来猜内容的。

还说我画的是泰迪熊,简直了……

测试的过程中,广播君发现,有时候你画的次数多了,让谷歌猜烦了,他还会“骂”人。

...广播君被骂过,但忘记截图了。

大家赶紧去解锁一下被机器人骂的成就感。哈哈。


玩法方面就这么一些。

下面来说说《猜画小歌》对话AI的有意思的背后故事。

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:你确定这是曲奇饼?

@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:???

是不是玩了一段时间,大家是不是被“小歌”不按套路出牌的风格搞得有点懵?

要么刚随便画了两三笔,连自己都看不出是什么,“小歌”就已经抢答正确,还没画完就直接进入下一题。比如这样▼

要么是明明画得有鼻子有眼,“小歌”却认不出?

据杭州日报报道,美院毕业的网友@石开大狮子 玩过这个游戏之后一度以为自己读了4年假大学!开始怀疑起了人生...

果壳网也做了这样一个实验:

---- 看到这里的有惊喜!----

因为接下来就是

通!关!秘!籍!

通过观察上述案例,你发现其中的“秘密”了吗?随手涂鸦反而容易被识别,而认真画了充满细节的作品反而失败?

其实,这都与AI的运作方式有关…… 原理很复杂,简单说就是“猜画小歌“对画作的辨识,利用的是神经网络技术,基于对大量涂鸦样本的学习。而数据库中有源自超过5000万个手绘素描的数据群,你这边一边画,另一边神经网络进行快速比对。

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。此外,AI还有自动纠正功能,当“灵魂画手”出现时,AI仍然能够重构(强扭)出“正常”的图像来。

看几个热点难题的参考答案,或许你就更容易明白了:

西兰花

钻头

蒙娜丽莎

动物迁徙

通过上面几个难点,你有没有总结出一些规律?不是笔画越多越好,基本上简单勾勒几笔,只要不是特别离谱,AI就能猜出个八九不离十。

简单说,画得抽象些 ,就能更容易被AI猜出了。

好了!秘籍都教给大家了

赶紧去冲榜吧!

编辑 | 雅楠 马瑞综合 | 人民网、果壳网、凤凰科技、腾讯科技、好机友、手游那点事、澎湃新闻、中国青年报、观察者网等

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