Google發(fā)布會看圖的人工智能，讓它來評評你的照片拍得好不好
人工智能，能做什么？
對于一般用戶來說，人工智能更多的只是在智能音箱、手機(jī)上的智能助手中出現(xiàn)。他們最大的用途，也只是為你打打電話、設(shè)置日程和管理家中的智能家電。做的，應(yīng)該都是一些簡單且瑣碎的事。
但在AlphaGO出現(xiàn)后，相信很多人也了解到人工智能的潛力，他們理應(yīng)承擔(dān)更多任務(wù)，為人類創(chuàng)造更多的價值。而IBM推出的人工智能Watson，已經(jīng)能夠完成音樂創(chuàng)作和文字寫作任務(wù)。擁有創(chuàng)作力的它，更加像人類了。
話雖如此，工業(yè)機(jī)器人維修，現(xiàn)在已經(jīng)有部分人工智能產(chǎn)品具備創(chuàng)作能力，庫卡機(jī)器人驅(qū)動器維修，但要它們?nèi)ゾ妥髌返暮脡淖雠袛啵�有些難度。要讓人工智能擁有跟人一樣的判斷力，還需要讓它們多加學(xué)習(xí)才可以。
近日，Google發(fā)布了一款名為神經(jīng)元影像評價系統(tǒng)（NIMA）的系統(tǒng)。這套系統(tǒng)可以判斷照片好與不好，它給出的分?jǐn)?shù)跟人評出來的很相近。
根據(jù)Engadget的報道，Google這套NIMA系統(tǒng)具備深度學(xué)習(xí)能力，它可以學(xué)習(xí)別人對照片的評價，然后將這個數(shù)據(jù)整合，形成一套完整的評價系統(tǒng)。這套評價系統(tǒng)可以根據(jù)構(gòu)圖、色彩、和物件位置的組合作出分析，在根據(jù)收集回來的數(shù)據(jù)做判斷，從而為你的照片評分。
Google在相關(guān)測試中也找來了一些專業(yè)的照片評論員，他們把NIMA運(yùn)算出來的結(jié)果和評論員的作比較，發(fā)現(xiàn)兩者的相差其實(shí)并不是很大。從而看到，NIMA這套系統(tǒng)還是能夠根據(jù)人類給的數(shù)據(jù)去學(xué)習(xí)審美，要評論接近大眾口味，庫卡機(jī)器人驅(qū)動器維修，或者可以通過堆入大量的數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)。
雖然，Google并沒有公開這套系統(tǒng)的判斷方法，但他們在研究報告中提到，NIMA其實(shí)還能夠體現(xiàn)個人化風(fēng)格的。只要錄入到數(shù)據(jù)和評論的照片是統(tǒng)一風(fēng)格，NIMA在這個學(xué)習(xí)過程中就會形成一種特定的風(fēng)格。如果它是一個植入在你手機(jī)中的人工助手，它長期對著你的照片，那它最終形成的審美風(fēng)格就會跟你一致了。
這套系統(tǒng)對于今后的創(chuàng)作，其實(shí)還具備一定意義。
NIMA能夠就作品給出好與不好的判斷，也能夠經(jīng)過不斷的學(xué)習(xí)來適應(yīng)你的風(fēng)格。這樣的話，它既能評論你的照片，也可以在你拍攝時提供幫助。將NIMA這個照片評論技能和拍照輔助整合起來，既然它學(xué)習(xí)照片評論也讓它學(xué)習(xí)攝影技法。當(dāng)用戶打開取景器的時候，人工智能就可以識別出當(dāng)前的畫面和構(gòu)圖，從而能夠更精準(zhǔn)地選出當(dāng)前合適的方案。
對于一些完全不懂拍照的用戶來說，這也是一個很好的解決方案。
在這個時候，人工智能就是為了降低用戶的學(xué)習(xí)積累成本而存在的，它的輔助能夠讓沒有學(xué)習(xí)過這方面技術(shù)的人快速上手，并拍出還不錯照片。雖然這樣會少了人的思考，少了些個人風(fēng)格。但畢竟這對應(yīng)的是沒有學(xué)習(xí)過的用戶，能夠拍出還算好看的照片，這樣也不是什么壞事。
另外，Engadget也在報道中提到，NIMA這既能也能夠放在一些照片后期應(yīng)用中，為用戶后期修整圖片帶來更多建議。經(jīng)過學(xué)習(xí)的話，它也能夠?qū)⒄掌{(diào)成你合乎口味的色彩和亮度對比，而不只是單純用數(shù)學(xué)模型去調(diào)曲線，這也算是一件方便的事。
總的來說，NIMA的出現(xiàn)給圖片生產(chǎn)帶出了一個新的方向。或者，我們以后再Google上搜索圖片還能夠直接看到用NIMA檢測出的評分，又或者你的手機(jī)也會跳出來嫌你拍的照片。
這，應(yīng)該是不遠(yuǎn)的事情。