《AI版「按图索骥」，比猜画小歌更复杂的的AI交互游戏》

AI版「按图索骥」，比猜画(🚺)小歌更复(💓)杂的的AI交互游戏

郑集杨 发自 凹非寺

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

你能在时间结束前根据Emoji找到你身边的物品吗？大概，像这样：(🍑)

跟(🥐)我玩？不不不，是你自己跟这个(🐽)AI玩(🍑)，找出东西然后让AI辨认它。

这并不是新鲜的(💺)游戏，它的源代码来源于两年前(🏧)Google开发的一款AI交互网页游戏：Emoji Scavenger Hunt。

不过最近，这款游戏作为应用程序在Google Play上线了(👡)，相较于网(🤥)页端，应用程序端更新了更多的Emoji和更优的神经网络。

游戏规则跟大家平时玩的「(🍛)按图索骥」类似，就(🦊)是给定一个时间，然后在规定时间内找到物品。区(💏)别在于这个物品的提示是通过Emoji展示给你的(🕕)。

在你寻找物品的过程中，AI会通过摄像头自己进行搜寻(🍌)捕捉，然后「自言自语(🧤)」(🈚)：

而当你找到物品后，便可以交给这个AI进行评判。不过，你可能得做好AI一时半(🏄)会还(🐒)反应不过来的心理准备：

就像这样，明明是一个光碟，但是AI的第(🧐)一眼却是认成了轮子，有点不太聪明的样子。

不过，在下一秒，它就反应过来了，然后(⛓)AI便会恭喜你：“你找到它了。”

AI交互游(🐅)戏的新上线，让想起的便是先前在小程序上线的另一款AI交互游戏：AI版「你画我猜」——猜画小歌。

这两款(🏇)游戏有着许(🥊)多相同之处，比(💨)如同样是AI交互游戏，同样都由Google所开发，也同样是由训练完成的神经网络进行推理。

似乎，这两款游戏的区别仅在于进行AI训练所用的数据集不同？

其实不然，Emoji寻宝游戏应该是更具难度的，其更复杂(💃)的(🔆)地方在于(🌕)识别的图形是更复杂的。很容易想到的是，相较于画(📽)画(🚲)的白纸黑字，真实环境中所需要分辨的条件会明显要多得多。

比如，当你摄像头对准一个物体，距离、光线和角度(😶)都可能不尽相同。于是，「如何准确辨认图像」，是绕不开的问题。

这个问题，肯定是离不开机(👯)器学习的，如何让机器学习得更快和更好，才是问题的核心。

于是在这个游戏中，WebGL被加了(🍭)进来(➿)。

WebGL，是一种JavaScript API，用户使用它的话，可以直接使用设备中图形处理单元（GPU）进行图形渲染，然后在本地直接运行和训练模(Ⓜ)型。

这极大地加快了神经网络的训练速度和执(🔥)行速度。而在游戏中(🤼)，体现的便是AI的反应速度和准确率。

此外，对于复杂模型的准确性，开发人员似乎也并不担心：

随着更多玩家的加入，神经网(🖐)络将会变得更加准确。

相对于「猜画小歌」，除了更加复杂以外，「Emoji寻宝」还带来了其他的一些问题。

比如，有网友(😞)们便提出了(⏳)自己关于隐私的忧虑：

一开始我觉得，这似乎(👏)是小偷(🍅)的好帮手。

他们可(🎁)以(📵)用来观(🏉)察主人房屋的布局以及分析哪些地方可能会被用来藏东西。

另外，由于这个游戏年龄限制(😮)是3岁以上，因此(🏅)有网友提出了(🏸)安全的考量，比如剪刀。

对于这些担忧，开(🐦)发者也给出了自己的答复：

数据不会储存在任何地方；

我们可能可以(🌖)询问用户玩耍的年龄，以便过滤掉一些不安全的项目。

笔者也亲身玩体验了一下这(🐞)项游戏，感觉还是蛮有趣味性的，可玩性并不比「猜画小歌」低。

那么，对于这么一款游戏，你想试试吗？

最后，献上APP下载链接。

Android地址：https://play.google.com/store/apps/details?id=com.buildloop.emojiScavengerHunt

iOS地址：https://apps.apple.com/us/app/emoji-scavenger-hunt/id1537862919

参考链接：https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/jpznqe/p_emoji_scavenger_hunt_find_objects_with_your/

https://emojiscavengerhunt.withgoogle.com/https://blog.csdn.net/TensorFlowers/article/details/82842656

— 完 —

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