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Google 創意實驗室(Creative Lab)和數據藝術團隊(Data Arts Team)一起合作，利用 AI 技術讓塗鴉遊戲更有趣，同時也獲得目前世界上最大的塗鴉數據集以及強大的機器學習模型，而他們是怎麼做到呢？
1. 什麼是 Quick, Draw!
Quick, Draw! 是 Google 人工智慧實驗的一部份，主要是由 Web 開發人員 Jonas Jonjegan、機器學習研究員 Henry Rowley， 以及 Google 創意實驗室和數據藝術團隊所建立的一個 AI 繪圖遊戲。Quick, Draw! 在遊戲本質上類似於 Pictionary，但使用的是依靠機器學習來猜測你在畫什麼。
你有一個隨機要畫的項目，並且有 20 秒的時間可以來畫它。在這 20 秒內，AI 會透過類神經網路試著猜測你在畫什麼，直到它猜對或時間用完為止。當然，它並不是對於你所畫的圖都能猜得出來。但是參與者玩得越多，它就會學得越多。
Quick, Draw! 的設計並不是用來評論玩家畫的好不好，這只是 Google 進行的幾項 AI 實驗之一。隨著玩的人越多，類神經網路就越能瞭解及學習不同的繪畫技巧和風格，並且可以很快的得到答案。有時候即使畫的很醜，比如說一隻貓或一隻狗，但你的貓或狗可能與其他人畫的貓狗有共同的元素，因此還是可以猜得出來，是不是很有趣！
現在就讓我們快速的介紹一下它的玩法
2. 如何玩 Quick, Draw!
簡單 4 步驟，如下：
Step 1. 前往 Quick, Draw! 網站
您可以在 Quick, Draw! 主頁面的右下角選擇語系，並且點擊「開始塗鴉」(如下圖)
Step 2. 您需要在20秒內畫出指定物品
系統會在每一回合出現 6 題讓你進行繪圖，你要在 20 秒的時間限制內，畫出指定物品(例如鳳梨)。
Step 3. 用鼠標或手指畫出需要的物品
你可以利用筆電或桌機的鼠標進行繪圖，也可以在平板或手機上利用手指來畫出需要的物品，AI 會利用類神經網路技術所產生的模型，猜測你所畫的東西是什麼，直到猜對或時間用完，就會進行下一題。
Step 4. 完成六幅畫後，檢查你的結果！
畫完 6 題的圖畫後，系統會顯示您所畫的圖案，以及 AI 透過類神經網路技術，是否都能辨識您所畫的圖。完成後也可以分享您的作品至社群媒體上。
3. Quick, Draw! 如何工作
類神經網路同時認為你塗鴉的圖形也會像下圖這些東西，所以如果 AI 猜錯您畫的東西，您將有機會看到“類神經網路”認為您的塗鴉可能是什麼。
類神經網路是如何掌握鳳梨的外觀模樣呢？它會參考其他人畫的所有範例，並從中進行學習，然後不斷的累積經驗而猜得更精準。20 秒內不管你畫什麼，都是 AI 不斷學習的訓練樣本！。
4. Quick, Draw! 數據集 (Dataset)
由於目前已經有超過 1500 萬玩家(人數還在快速增加)在 Quick, Draw! 中貢獻了數千萬張圖畫以上(包括你我)！因此這些塗鴉形成了一個獨特的數據集(Dataset)，可以用來幫助許多開發人員訓練新的類神經網路，同時幫助研究人員了解世界各地人們是如何繪畫的模式，也可以幫助許多藝術家創造我們還沒有開始想到的東西。這就是為什麼 Google 要將它們開源，任何人都可以玩，也都可以應用。
Quick, Draw! 數據集包含 345 個類別的 5000 萬張繪圖，都是由你我及全世界的玩家所提供。大家可以在此數據集說明網頁，試著點選筆者塗鴉的鳳梨(pineapple)類別，你將可以看到全世界的人是如何畫鳳梨的。
5. Quick, Draw! 數據視覺化
如果你想進一步探索數據集，則可以使用 Google Facets 數據可視化平台來瞭解數據，並且看看不同國家所畫的臉及椅子是如何進行的，以及 AI 是否可以辨識的出來，同時數據可視化將可以讓你更瞭解你的數據。
如果你是一個初學者，想要瞭解自己的數據，並且使其能夠建立更好的機器學習模型，那你可以參考下面這篇文章，它將讓你在機器學習時的數據可以高度視覺化。
Quick, Draw! 除了是一種讓任何人都可以玩機器學習的簡單方法，同時這些大量的塗鴉數據也是改進機器學習的寶貴資源。Google 的研究團隊使用它們來訓練像是 sketch-rnn 這樣的 AI 模型，讓人們可以使用類神經網路來進行AI 繪圖。我們從塗鴉遊戲(Quick, Draw!)中所收集的數據，為 AutoDraw 等 AI 繪圖工具提供了強大的動力，它將機器學習與才華洋溢的藝術家所繪製作品相結合(可參考下面文章)，幫助每個人可以快速創建任何很棒的視覺效果與作品。
想瞭解更多這一方面知識，可以參考「Zero to AI – 人工智慧」
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