将QuickDraw数据汇总排列成字母形状（来源：Deborah Schmidt）

你可以通过涂鸦的方式了解一个人的很多东西。这是交互式网络实验Quick Draw背后的目的，它由Google创意实验室于2016年11月推出。Quick Draw招募大胆的互联网用户来绘制草图，同时利用人工智能（AI）来尝试识别网友绘制的内容 ——有点像Pictionary的高科技版本。

Quick Draw一共收集了超过345种类别的10亿张图画，谷歌在去年开源了其中5000万张图画，开源数据为完整的元数据，包括提示和用户地理位置。近日，谷歌将该开源数据集以API和Polymer组件的形式上线谷歌云平台。（给初学者的提示：Polymer指的是一个用于构建Web应用程序的开源JavaScript库）

从本周开始，加入公共Google群组的任何谷歌云平台客户都可以通过搜索并添加到项目来把Quick Draw API添加到自己的库中。使用Polymer组件，只需要使用一行代码就能在基于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Nick Jonas在接受电话采访时表示：“当我们一开始发布数据集时，它基本上是345个类别中每张图对应一个文件，并且使用起来有点麻烦。过去一年中进行的大量研究都是对整个数据集的大规模分析。我们从开发人员那里得到了一些反馈，他们表示希望能有一种更简单的方法来对数据做快速建模。”

Jonas解释说，通过Quick Draw API（使用Google Cloud Endpoints来托管Node.js API）可以直接访问原始数据集中包含的5000万个文件，但不需要把所有文件全部下载下来。它为每一个涂鸦图案返回一个JSON对象或HTML画布渲染。

“通过这种方式，用户不需要下载一堆又一堆的数据就可以玩转这些图案了。”Jonas表示。

从这些数据中总结出了一些令人惊讶的见解。Quartz在6月份进行的一项研究发现，86％的美国玩家喜欢逆时针画圆圈，而80％的日本玩家则喜欢顺时针画圆圈。（该研究发现的差异可归因于日语书写中一般采用从左上到右下的笔划顺序。）同时，Google Research的一项内部调查发现，来自西方国家的用户涂鸦画出来的鱼的朝向与亚洲用户画出来鱼的方向相反。

Quick Draw数据集也被创造性地用在了其他地方。英国艺术家Neil Mendoza使用面部跟踪算法在人头上应用Quick Draw草图，德国计算机科学家Deborah Schmidt使用30万个随机涂鸦的子集来填充拼贴的字母模板。

Nelil Mendoza将Quick Draw的脸部特征应用到真正的人脸上

未来，Quick Draw的研究团队将考虑把这些涂鸦迁移到数据库中，以提供细粒度的访问控制。理论上，到时候用户可以执行诸如“给我一张中国用户在2017年3月画的、能被认出来的图”这样的查询。

“我希望能够鼓励人们以新的方式使用数据集并做出贡献，看这个数据集最终可能扩展到多大，”Jonas说， “我只是想鼓励更多开发者来玩转这个数据集。”

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创作场景

谷歌开源 Quick Draw 数据集上线谷歌云，内含 5000 万涂鸦图像数据