你可以通过一个人涂鸦的方式来了解他。
这就是谷歌创意实验室于2016年11月推出的互动网络实验Quick Draw背后的创意。
它招募了勇敢的网络冲浪者,用草图来说明提示,同时利用人工智能(AI)来尝试识别画的是什么——有点像高科技版的Pictionary。
Quick Draw在345个类别中收集了超过10亿张图片,其中5000万张是谷歌去年开源的——包括提示和用户地理位置等完整的元数据。
如今,它通过谷歌云平台(GCP)以API和相应的Polymer组件的形式提供这些信息。
(对于新手来说,Polymer是一个开源的JavaScript库,用于构建web应用程序。)
从本周开始,任何加入Google Group组的GCP客户都可以通过搜索API并将其添加到项目中来将其添加到库中。
有了Polymer组件,只需一行代码就可以在基于web的应用程序中显示涂鸦。
谷歌创意实验室的创意技术专家尼克·乔纳斯(Nick Jonas)在接受VentureBeat的电话采访时说:“当我们发布数据集时,它基本上是一个拥有345个类别的每个人都可以接触的文件,使用起来有点麻烦。”
“过去一年进行的许多研究都是对整个数据集的大型分析。我们从开发者那里得到了一些反馈,他们说他们想要一种更简单的方式来快速原型化数据。”
Quick Draw API——使用谷歌云的端点来承载节点。
Jonas解释说,js API提供了访问原始数据集中相同的5000万文件的权限,但是不需要下载全部文件。
它为每个绘图返回一个JSON对象或一个HTML画布渲染——一幅涂鸦。
Jonas说:“这是一种让用户在开始使用之前不必下载各种数据的方式。”
从这些数据中可以获得令人惊讶的见解。
Quartz今年6月的一项研究发现,86%的美国选手是逆时针划圆圈,而80%的日本选手是顺时针划。
(该文章发现,这种差异可以归因于日语写作中从上到下的笔画顺序。)
与此同时,谷歌研究机构的一项内部调查发现,来自西方国家的用户倾向于画出与亚洲用户画出的相反方向的鱼。
数据集也被创造性地使用。
英国艺术家尼尔•门多萨(Neil Mendoza)使用面部跟踪算法在人的头上快速绘制草图,德国计算机科学家黛博拉•施密特(Deborah Schmidt)则在30万张随机涂鸦的子集上用拼贴画填充字母模板。
在未来,该团队正在考虑将这些涂鸦移到一个数据库中,该数据库将提供细粒度的访问控制。
从理论上讲,用户可以执行诸如“给我一张2017年3月的经认可的来自中国的图画”这样的查询。
“我只是想鼓励人们以新的方式使用(数据集),并做出贡献,看看这能如何扩展。”Jonas说。
“我只是想鼓励开发人员使用它。”
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