當神經網路蒐集了 25,000 張雞雞塗鴉後，現在有人開發出了「只會畫男性雄風」的 AI 程式

神經網路能拿來做什麼？有人用以醫療研究，尋找對抗癌症的方式，但也有人為了反叛精神，以及抗議由科技巨頭所把持的「道德感」，訓練 AI 自行畫出男性的象徵。

你還記得 2016 年時，Google 推出了「Quick, Draw!」這個有趣的實驗性遊戲嗎？透過類神經網路的學習跟預測能力，使用者只要動手進行塗鴉，就能讓 AI 推測出人類原本想要表達的東西。

只不過，人類的天性就是「機車」，Quick, Draw! 推出後很快就被玩壞了，原因是有不少人為了考驗 AI 是否能辨識出「男性生殖器」，於是瘋狂在網頁上「畫雞雞」，而 Google 隨後似乎也刻意關掉了 AI 對老二的辨識能力。

有趣的是，Google 的保守做法引來了 Mozilla 嘲諷，認為科技巨頭不該透過這樣的方式，影響到 AI 科技的進步與發展。Mozilla 在當時甚至聘請設計公司 Moniker，利用 Quick, Draw! 的開源資料集，補上 AI 辨識雞雞的能力並設計出「Do not draw a penis」網站，讓 AI 成功識別出老二後，用文字對話吐槽繪圖者。

現在，另一項不可思議的成就出現了。在 Google 與 Mozilla 的紛爭告一段落後，有人透過 Quick, Draw! 背後的 Sketch-RNN 遞歸神經網絡與多年來所取得的資料集，分叉出全新的 Github 專案「Dick-RNN」，它收集了高達 25,000 張由人類塗鴉的雞雞圖片，藉此訓練 AI 辨識並自行畫出老二。

根據實測，這個 Dick-RNN 所能畫出的雞雞，不單單只有輪廓如此簡單，由於收集了大量的「老二資訊」，AI 甚至可以為自行生成的圖像增加細節，例如毛髮與各式欣賞角度，甚至能夠有不同形狀。

在 Dick-RNN 的 GitHub 頁面上，作者 RichardRNN 提供了 4 個單獨的 Demo，第一個「Main Dick」要求使用者先畫出蛋蛋，AI 會自動補上棒棒等完成後續細節；第二個、第三個 Demo 則差不多，只是可以支援「單根」與「多根」預測繪圖；第 4 個 Demo 最為有趣，使用者什麼都不必畫，只要放著讓 AI 跑，神經網路就會自動產出各種有趣的雞雞塗鴉。