據(jù)外媒報(bào)道，Google的人工智能研究人員最近展示了一種“教”計(jì)算機(jī)的新方法，以了解為什么一些圖像比其他圖像更美觀。傳統(tǒng)上，機(jī)器使用傳統(tǒng)編目方法對圖像進(jìn)行分類。新的研究表明，人工智能現(xiàn)在可以評價(jià)圖像質(zhì)量，不管其類別如何。
這個(gè)稱為神經(jīng)系統(tǒng)圖像評估（NIMA）的過程使用深度學(xué)習(xí)來訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）來預(yù)測對圖像的評價(jià)。
根據(jù)研究人員發(fā)表的一份白皮書：
我們的方法不同于其他方法，因?yàn)槲覀兪褂镁矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測人類意見分?jǐn)?shù)的分布。我們得到的網(wǎng)絡(luò)不僅可以用來可靠地評價(jià)圖像，并與人類感知高度相關(guān)，而且還可以幫助適應(yīng)和優(yōu)化攝影中的照片編輯/增強(qiáng)算法。
NIMA模式避開了傳統(tǒng)的方法，并以10分制評分。機(jī)器檢查圖像的特定像素及其整體美學(xué)。然后確定人們選擇評分的可能性?；旧?，AI試圖猜測一個(gè)人是否會(huì)喜歡這張圖片。這可能使計(jì)算機(jī)成為更好的“藝術(shù)家”或“策展人”。這個(gè)過程可能會(huì)被用來批量查找最佳的圖像。
如果您是一種能夠一次拍攝20或30張圖像的人，以確保您獲得最佳圖像，這可以為您節(jié)省大量空間。假設(shè)，只需輕點(diǎn)一下按鈕，AI就可以瀏覽存儲(chǔ)器中的所有圖像，并確定哪些圖像是相似的，然后刪除除最佳圖像外的所有圖像。
根據(jù)谷歌研究博客最近的一篇文章，NIMA也可以用來優(yōu)化圖像設(shè)置，以產(chǎn)生完美的效果。
