你可以通過一個人的涂鴉來了解他。這就是谷歌創意實驗室于2016年11月推出的互動網絡實驗“快畫”(Quick Draw)背后的創意。它招募了一些勇敢的網民，讓他們用草圖來說明提示，同時利用人工智能(AI)來試圖識別出畫的是什么——有點像高科技版的Pictionary。

Quick Drawhas收集了345個類別的超過10億張圖紙，其中5000萬張是去年谷歌開源的——包括提示和地理用戶位置等元數據。今天，它通過谷歌云平臺(GCP)以API和相應的聚合物組件的形式提供這些組件。(對于外行來說，Polymer是一個用于構建web應用程序的開源JavaScript庫。)

從本周開始，任何加入公共谷歌組的GCP客戶都可以通過搜索API并將其添加到項目中，從而將該API添加到他們的庫中。有了聚合物組件，涂鴉只需一行代碼就可以顯示在基于web的應用程序中。

谷歌創意實驗室的創意技術專家尼克·喬納斯在接受VentureBeat的電話采訪時說:“當我們發布數據集時，它基本上適用于345個類別中的每一個類別，使用起來有點麻煩。”“過去一年做的很多研究都是對整個數據集的大型分析。我們從開發人員那里得到了一些反饋，他們說他們想要一種更簡單的方法來快速原型化數據。”

快速繪制API——它使用谷歌云端點來托管Node.js API, Jonas解釋說——提供了對原始數據集中包含的5000萬個文件的訪問，但是省去了下載它們全部的需要。它為每個繪圖返回一個JSON對象或一個HTML畫布呈現—一個涂鴉。

喬納斯說:“這是一種讓用戶在開始使用它之前不必下載大量數據的方法。”

從這些數據中可以得出一些驚人的見解。Quartz今年6月的一項研究發現，86%的玩家是逆時針畫圈的，而80%的玩家是順時針畫圈的。(研究發現，這種差異可以歸因于日語書寫中從左至右的筆劃順序。)與此同時，谷歌Research的一項內部調查發現，來自西方的用戶往往會在魚的朝向與亞洲用戶相反的方向上涂鴉。

數據集也被創造性地使用。英國藝術家尼爾·門多薩(Neil Mendoza)使用一種面部跟蹤算法在人的頭上快速繪制草圖，德國計算機科學家黛博拉·施密特(Deborah Schmidt)從30萬張隨機涂鴉中選取了一部分，用拼貼畫填充字母模板。

在未來，該團隊正在考慮將涂鴉遷移到數據庫中，這樣就可以進行精細的訪問控制。從理論上講，用戶可以查詢“在2017年3月給我一份來自的公認的圖紙”。

“我只是想鼓勵人們以新的方式使用[數據集]，并做出貢獻，看看這可能如何擴展，”喬納斯說。“我只是想鼓勵開發人員使用它。”