谷歌在其云上提供了5000万张图纸的数据集

你可以通过一个人的涂鸦来了解他。这就是谷歌创意实验室于2016年11月推出的互动网络实验“快画”(Quick Draw)背后的创意。它招募了一些勇敢的网民，让他们用草图来说明提示，同时利用人工智能(AI)来试图识别出画的是什么——有点像高科技版的Pictionary。

Quick Drawhas收集了345个类别的超过10亿张图纸，其中5000万张是去年谷歌开源的——包括提示和地理用户位置等元数据。今天，它通过谷歌云平台(GCP)以API和相应的聚合物组件的形式提供这些组件。(对于外行来说，Polymer是一个用于构建web应用程序的开源JavaScript库。)

从本周开始，任何加入公共谷歌组的GCP客户都可以通过搜索API并将其添加到项目中，从而将该API添加到他们的库中。有了聚合物组件，涂鸦只需一行代码就可以显示在基于web的应用程序中。

谷歌创意实验室的创意技术专家尼克·乔纳斯在接受VentureBeat的电话采访时说:“当我们发布数据集时，它基本上适用于345个类别中的每一个类别，使用起来有点麻烦。”“过去一年做的很多研究都是对整个数据集的大型分析。我们从开发人员那里得到了一些反馈，他们说他们想要一种更简单的方法来快速原型化数据。”

快速绘制API——它使用谷歌云端点来托管Node.js API, Jonas解释说——提供了对原始数据集中包含的5000万个文件的访问，但是省去了下载它们全部的需要。它为每个绘图返回一个JSON对象或一个HTML画布呈现—一个涂鸦。

乔纳斯说:“这是一种让用户在开始使用它之前不必下载大量数据的方法。”

从这些数据中可以得出一些惊人的见解。Quartz今年6月的一项研究发现，86%的玩家是逆时针画圈的，而80%的玩家是顺时针画圈的。(研究发现，这种差异可以归因于日语书写中从左至右的笔划顺序。)与此同时，谷歌Research的一项内部调查发现，来自西方的用户往往会在鱼的朝向与亚洲用户相反的方向上涂鸦。

数据集也被创造性地使用。英国艺术家尼尔·门多萨(Neil Mendoza)使用一种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)从30万张随机涂鸦中选取了一部分，用拼贴画填充字母模板。

在未来，该团队正在考虑将涂鸦迁移到数据库中，这样就可以进行精细的访问控制。从理论上讲，用户可以查询“在2017年3月给我一份来自的公认的图纸”。

“我只是想鼓励人们以新的方式使用[数据集]，并做出贡献，看看这可能如何扩展，”乔纳斯说。“我只是想鼓励开发人员使用它。”