本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）
去年11月，谷歌展示了几项有趣的机器学习实验，其中包括Quick, Draw!——在这款游戏中，你可以画一个东西，让图片识别系统猜测你画的究竟实是什么。
该公司现在又发布了玩家提交的海量图片，将其作为一个公开数据库，供人工智能开发者使用。目前，这个数据库包含5000万张图，谷歌还打算继续扩充它。
如果你觉得浏览5000万张潦草的绘画毫无乐趣，那也不要担心，因为关键不在这里。
关键在于元数据。这些元数据来自许多不同国家，内容也有很大差异，而且充满乐趣。
例如，你可以从中了解德国人和韩国人对猫或椅子有什么不同看法。
当然，其中的一些模式非常值得思考。很显然，韩国人和俄罗斯人更喜欢把椅子画在角落或侧面。为什么？你或许可以借助自己的机器学习系统找出背后的原因。
其中还有很多有趣的信息。谷歌在博文中指出，整个数据库里的运动鞋比例很大，以至于系统很难识别出高跟鞋和凉鞋。人们画猫的方法可能也存在一些特定模式。你画的猫是否跟别人有所不同？或许也可以开发一套机器学习算法找出答案。
谷歌建议你使用新的Facets工具对海量数据进行视觉化。当你拥有这么大的数据时，如何对其进行分类，以便人们找到值得思考的粗糙模式和想法？如何找到系统性偏见或改进的机会，或者其他类似的东西？
这5000万张图片只是个开始——谷歌今后还将发布另外大约7.5亿张图片，还有可能包括其他项目的有趣数据。
更多信息见Google Research Blog：https://research.googleblog.com/2017/08/exploring-and-visualizing-open-global.html
数据集：https://quickdraw.withgoogle.com/data
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本文作者：李杉
原文发布时间：2017-08-26
