“其实用CNN或RNN只不过是个选择题，这两种神经网络各有长处，但归根结底都是DeepLearning（深度学习）的事情。” 人工智能独角兽企业旷视科技研究人员告诉寻找中国创客。

神经网络是深度学习的基础，最初是受生物神经系统的启发，为了模拟生物神经系统而出现的。通俗点说，AI 通过神经网络认知世界的过程，与婴儿最初认知世界的过程颇有点异曲同工的意思。

包括旷视研究院在内的人工智能公司所研究的人脸识别、视频结构化等技术，均绕不开CNN或RNN。

但抛开这些拗口的技术名词，这款手绘识别游戏的技术并不难。早在去年，就有一名在校生帮一个公司做过一个几乎差不多的手绘识别模型，收取的酬劳仅有一万元。相比于算法，数据集在这里显然更值钱。

回想一下，我们人类会通过识图卡片、绘画等来培养孩子识别周遭事物的能力，这些图画并不一定像照片一样逼真，但包含了事物的显性特征，传递出了人们如何重现与重构身边事物的方法。比如猫有三根胡须、汽车有四个轮子、人脸有两只眼睛一个鼻子一张嘴、金毛是有金色毛发的温顺狗狗等。“AI 对简笔画的理解也是基于数据库的训练。”旷视科技研究人员告诉寻找中国创客。

利用神经网络技术，通过对大量涂鸦样本的学习，猜画小歌总结出不同事物的特征点。除了特征点，数据训练也可以给AI动态的画图过程，让AI理解人类在画某一事物时通常选择第一笔先画什么、如何走笔、合适停笔。这也解释了为何有时在你画第一笔时，小歌就能给出答案。

数据库规模越庞大，结果准确率越高。谷歌研发人员表示，为了让AI能够猜出大家的画作，已经提前喂了大量的数据给模型。

答“阴谋论”

不会收集用户隐私数据

虽然朋友圈的灵魂画手们玩得不亦乐乎，但依然有不少网友对人工智能保持着高度警惕：“感觉这个小程序有大阴谋啊，这要是都识别了，数据收集起来，谷歌不得了了，机器人可以识别所有东西了。”

还有人担心自己不知不觉成为谷歌的免费训练师，用自己的画作丰富了谷歌的涂鸦数据集。

研发人员回应：这其实是大家想多了。“大家的画作，除非能达到一定的量级，不然是不会对AI本身产生重大的影响的。”

谷歌方面也对寻找中国创客（ID：xjbmaker）强调，不会在这款小程序内收集任何与用户隐私相关的数据。

谷歌方面也对寻找中国创客强调，不会在这款小程序内收集任何与用户隐私相关的数据。

但其实，谷歌并未正面回应是否会将用户涂鸦用于丰富手绘数据库。旷视科技研究人员认为，用小程序上的涂鸦来丰富数据库是必然的。

而旷视研究人员则认为，用小程序上的涂鸦来丰富数据库是必然的。

在应用前景方面，鉴于该数据集可以训练机器提炼事物的抽象概念、学习动态画图过程，这就为这一技术创造了一个前景可观的应用方向：帮助艺术家迸发艺术灵感、教授学生绘画的基本技巧。