Google的人工智能可以預測人類是否喜歡一張圖像
據外媒報道，Google的人工智能研究人員最近展示了一種教計算機的新方法，以了解為什么一些圖像比其他圖像更美觀。傳統上，機器使用傳統編目方法對圖像進行分類。新的研究表明，人工智能現在可以評價圖像質量，不管其類別如何。
這個稱為神經系統圖像評估（NIMA）的過程使用深度學習來訓練卷積神經網絡（CNN）來預測對圖像的評價。
根據研究人員發表的一份白皮書：
我們的方法不同于其他方法，因為我們使用卷積神經網絡預測人類意見分數的分布。我們得到的網絡不僅可以用來可靠地評價圖像，庫卡機器人，并與人類感知高度相關，而且還可以幫助適應和優化攝影中的照片編輯/增強算法。
NIMA模式避開了傳統的方法，并以10分制評分。機器檢查圖像的特定像素及其整體美學。然后確定人們選擇評分的可能性。基本上，AI試圖猜測一個人是否會喜歡這張圖片。這可能使計算機成為更好的藝術家或策展人。這個過程可能會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，這可以為您節省大量空間。假設，只需輕點一下按鈕，AI就可以瀏覽存儲器中的所有圖像，庫卡機器人何服電機維修，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。
根據谷歌研究博客最近的一篇文章，NIMA也可以用來優化圖像設置，以產生完美的效果：
我們觀察到基準美學評分可以通過NIMA評分指導的對比調整來改善。因此，我們的模型能夠引導一個CNN過濾器，機器人維修，以找到其參數的美觀最佳設置，例如亮度，高光和陰影。