谷歌展示多款AI游戲：人工智能系統(tǒng)準確識別涂鴉

據(jù)外媒報道，對谷歌來說，僅僅將機器學習和人工智能用于產(chǎn)品還遠遠不夠。谷歌還希望用戶能理解，這些技術(shù)是如何運轉(zhuǎn)的。為了展示神經(jīng)網(wǎng)絡的內(nèi)部運轉(zhuǎn)方式，谷歌還開發(fā)了“可視的高維空間”。這一工具由多名數(shù)據(jù)可視化專家開發(fā)，展示了大型神經(jīng)網(wǎng)絡如何保存并繪制不同數(shù)據(jù)之間的連接。

　　去年，在深度學習引擎開源的幾個月之后，谷歌一名研究員與《紐約時報》合作，制作了數(shù)據(jù)可視化材料，解釋了神經(jīng)網(wǎng)絡的運行方式。目前，谷歌推出了在線工具和游戲集合AI Experiments，幫你理解機器學習的內(nèi)部原理。

　　以游戲“趕緊來畫”為例。這款游戲類似于看圖猜詞，玩家有20秒時間在屏幕上畫一個物體，而谷歌將在倒計時結(jié)束后進行猜測。目前，谷歌取得的成果很棒。例如，系統(tǒng)會讓用戶畫迷彩圖案、微波爐、六邊形、雨傘、棒球和鱷魚，神經(jīng)網(wǎng)絡每次都能準確識別。

　　不過，這款游戲作為學習工具的意義并不在于準確猜測。通過觀察谷歌系統(tǒng)響應涂鴉的方式，你可以更好地理解谷歌的技術(shù)如何工作。

　　例如，游戲讓我去畫一棵樹。開始，我畫了樹葉，谷歌系統(tǒng)猜測的是“亂寫的東西”。隨后我添加了更多的樹葉，系統(tǒng)認為這是“刷子”。后，我畫了樹干，而谷歌的神經(jīng)網(wǎng)絡說道：“哦，我知道了，這是棵樹。”(隨后，你可以瀏覽其他玩家畫的樹，從而更好地了解谷歌如何利用涂鴉去進行猜測。)

　　類似地，當游戲讓我畫一個甜甜圈時，我開始畫了兩個同心圓。谷歌的系統(tǒng)似乎有些猶豫，并不清楚我要畫什么。但當我添加了糖霜和果仁之后，系統(tǒng)準確地做出了猜測。這里的經(jīng)驗是：為了理解整體是什么，神經(jīng)網(wǎng)絡需要多方面數(shù)據(jù)，且這些數(shù)據(jù)需要相互關聯(lián)。

　　AI Experiments中還包括其他游戲。例如，通過“AI二重唱”，你可以用算法去制作音樂。此前在名為Project Magenta的項目中，谷歌研究員探索了多種方式，用神經(jīng)網(wǎng)絡去模擬人類的創(chuàng)造性。終結(jié)果很驚艷，尤其考慮到音樂的創(chuàng)作仍然神秘。谷歌這一項目的部分動機在于，通過模擬樂感去探索人類的智力。

　　為了展示神經(jīng)網(wǎng)絡的內(nèi)部運轉(zhuǎn)方式，谷歌還開發(fā)了“可視的高維空間”。這一工具由多名數(shù)據(jù)可視化專家開發(fā)，展示了大型神經(jīng)網(wǎng)絡如何保存并繪制不同數(shù)據(jù)之間的連接。

　　當然，AI Experiments不僅僅是免費的神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)教育工具。所有的互動，無論是“趕緊來畫”還是其他游戲，都能進一步改進谷歌系統(tǒng)識別照片和語言的能力。這一方面讓谷歌的產(chǎn)品更強大，另一方面也服務于用戶。終數(shù)據(jù)被用于谷歌照片等應用，使其可以利用人工智能技術(shù)去迅速管理你的照片。