谷歌AI新技能！它可以知道你是否喜欢一张图像

谷歌的人工智能研究人员最近展示了一种新的训练方式，可以让计算机理解为什么有些图像比其他图像更美观。

传统上，机器会使用基本的分类——比如判断一个图像是否有“猫”。新的研究表明，现在人工智能可以对图像质量进行评分，不管类别是什么。这个过程被称为神经图像评估（NIMA），它利用深度学习训练卷积（CNN）来预测图像的评级。

根据研究人员发表的一份白皮书“我们的方法与其他方法不同，因为我们通过卷积来预测人类的意见分数分布。我们的结果网络不仅可以被用来可靠地给图像打分，而且与人类的感知高度相关，并且还可以帮助在摄影通道中对照片编辑/增强算法进行调整和优化。”

NIMA模型避开了传统的方法，采用了10分制的评分标准。机器会检查图像的特定像素和整体美学。然后它会决定某一个评级有多大可能被一个人选择。基本上，人工智能会试图猜测一个人喜欢这张照片的程度。这并不能使机器获得感知或思考的能力，但它可能会让计算机成为更好的艺术家或策展人。这个过程可能会被应用于寻找一批最好的图片。

如果你是那种每次拍20或30张图片的人，为了确保你拥有最好的照片，这可以为你节省很多空间。假设，只要点击一下按钮，AI就可以查看存储中的所有图片，并确定哪些图片是类似的，然后保留最好的，删除剩余的。根据谷歌研究博客最近的一篇文章，NIMA也可以用来优化图像设置，从而产生完美的结果

“我们观察到，由NIMA评分的对比调整可以改善基准的审美评分。，我们的模型能够引导一个深度的CNN过滤器，找到其参数近乎理想的设置，比如亮度、高光和阴影。”

创建一个几乎和人类一样理解图像质量的似乎并不具有革命性，但对于拥有像人类一样视力的计算机应用程序却有很多。

为了让人工智能在现实世界中执行任务，比如在没有人类帮助的情况下安全地驾驶汽车，它必须能够“看到”并理解它的环境。NIMA，以及像它这样的项目，正在为未来的全功能机器打下基矗