谷歌在人工智能领域的投入一直处于行业领先的位置，而近来谷歌的研究人员展示了一种“教”计算机的新方法，了解图片更加美观的原因。上海Google推广小编带大家一探究竟，探究图片的奥秘。

　　传统意义上机器主要使用传统边牧方法对图片进行分类，不过新的研究却表明，不管图片是何种类别人工智能都能够评价图片质量。这被称为神经系统图像评估(NIMA)，主要使用深度学习来训练卷积神经网络(CNN)。

　　谷歌人工智能的研究人员发表的白皮书表明，谷歌使用的方法和其他方法不同，他们主要利用卷积神经网络预测人类意见分数的分布。这种方法不仅能很好地评价图片，与人类感知高度相关，还能帮助适应和优化摄影中的图片编辑、增强算法。

　　NIMA，即神经系统图像评估模式评分满分为十分并且避开了传统的方法，机器检查图像的特定像素和整体美学，然后确定人们选择评分的可能性，猜测人类是否会喜欢这些图像。这一技术能批量查找最佳的图像，甚至还能使计算机成为更好的“艺术家”或“策展人”。

　　如果用户能一次性拍摄出20甚至30张图像，从而确保拍摄出最佳图像，这能帮助用户节省大量的空间。用户只需要轻点一下按钮，人工智能就会浏览存储器中的所有图片，并找出其中相似的图片，留下最佳图片删除其余的图片。

　　此外，上海谷歌推广代理商了解到，谷歌研究博客发表的一篇文章也表明，NIMA可以用来优化图像设置，从而产生更完美的效果。谷歌表示，他们观察到基准美学评分可以通过NIMA评分指导的对比调整来改善，因此模型能够引导一个CNN过滤器，以找到其参数的美观最佳设置，例如亮度，高光和阴影。