Google 發(fā)布會看圖的人工智能,讓人工智能擁有跟人一樣的判斷力

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。

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

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,現(xiàn)在已經(jīng)有部分人工智能產(chǎn)品具備創(chuàng)作能力,但要它們?nèi)ゾ妥髌返暮脡淖雠袛?,還有些難度。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。

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

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”,或者可以通過堆入大量的數(shù)據(jù)來實現(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。

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這套系統(tǒng)對于今后的創(chuàng)作,其實還具備一定意義。

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。

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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?;蛘?,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,又或者你的手機也會跳出來嫌你拍的照片。

這,應(yīng)該是不遠的事情。

作者:梁夢麟

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