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者们最近取得了一项突破性的进展，他们发现了一种全新的训练方法，可以让计算机深入理解图像的美学价值。在人工智能的世界里，这是一次颠覆性的进步。

长久以来，机器只能依靠简单的分类标准来判断图像，比如判断图像中是否有“猫”。这项新研究带来了一种革命性的变化，人工智能现在可以超越这些基础分类，对所有图像进行美学评分，无论其类别如何。这个过程被称为神经图像评估（NIMA）。它运用了学习的力量，通过训练卷积神经网络（CNN）来预测图像的美学评级。

谷歌研究团队在白皮书中详细阐述了他们的发现：“我们的方法与其它方法不同，我们利用卷积来预测人类对于图像的意见分数分布。我们的结果网络不仅能可靠地给图像打分，而且与人类感知高度相关。”这不仅使计算机能够理解图像的美观程度，而且可以根据人们的喜好对照片进行编辑和优化。

想象一下，一个全新的艺术鉴赏家正在浏览你的照片集，这个鉴赏家就是你的计算机。NIMA模型采用了一种独特的评分系统，以人类的10分制评分标准为基础。机器会仔细分析图像的每个像素和整体美学特征，然后判断出一个评级，预测人类可能给予这个图像的评分。尽管这并不能赋予机器感知或思考的能力，但它确实可以让计算机成为更好的艺术鉴赏者或策展人。想象一下，如果你是一个喜欢拍摄大量照片的人，这个AI可以帮你快速筛选出最好的照片，节省你的存储空间。

谷歌研究博客最近的一篇文章指出，NIMA的应用远不止于此。它还可以用于优化图像设置，产生完美的视觉效果。“我们的模型能够引导CNN过滤器找到理想的参数设置，比如亮度、高光和阴影。”这意味着，基于NIMA的评分，AI可以帮助你调整图像的各种参数，以达到最佳的美学效果。

创建一个几乎和人类一样理解图像质量的人工智能似乎是一个巨大的里程碑，但它只是开启了一个全新的时代。让人工智能在现实世界中执行任务的关键是让它能够“看到”并理解周围的环境。NIMA以及类似的项目正在为未来的全功能机器打下坚实的基础。随着这些技术的不断进步，未来的计算机应用程序可能会拥有和人类一样的视觉理解能力，这将开启全新的可能性和挑战。