Google让AI学习什么是美的照片让机器学会美感不是梦想

对于“美”的定义，其实是相当主观，但Google计划借由人工智能技术让系统评价一张照片究竟美不美，同时借由评价结果让照片内容可以变得更美。

Google研究院内负责机器知觉领域研究科学家Peyman Milanfar，以及软件工程师Hossein Talebi表示，借由内部研究所提出NIMA (Neural Image Assessment,神经影像评定)计划，将可以卷积式神经网络系统 (CNN,Convolutional Neural Network)为基础，分别借由直观判断价值与吸引判断价值预测人脑对于不同影像照片的美感评断，进而协助电脑系统认定照片内容是否符合“美”的标准。

而逆向操作的话，则可借由此项系统判断未能符合“美”的照片影像应该如何做调整，或许将能用于未来照片编辑，以及照相功能优化。

类似的应用，其实已经可以在Adobe Creative Cloud影像编辑套件软件中看见，同时Google Pixel 2借由与Intel合作影像处理器、特殊演算法，进而让拍摄影像照片变得更“美”。不过，由于这些优化处理模式多半依循既有规则运作，对于不同影像处理优化依然有局限，因此Google期望能借由人工智能学习方式，让系统真正了解什么是“美”，以及如何进一步优化影像美感。

但说到底的话，即便系统能判断一张照片究竟美不美，其实还是基于众多数据分析、学习后所得到结果，主要还是绝大多数人都能接受的美，系统本身是否真的在照片影像中感觉“美”，或许又是另一回事。