人工智能,能做什么?
对于一般用户来说,人工智能更多的只是在智能音箱、手机上的“智能助手”中出现。他们最大的用途,也只是为你打打电话、设置日程和管理家中的智能家电。做的,应该都是一些简单且琐碎的事。
但在 AlphaGO 出现后,相信很多人也了解到“人工智能”的潜力,他们理应承担更多任务,为人类创造更多的价值。而 IBM 推出的人工智能 Watson,已经能够完成音乐创作和文字写作任务。拥有创作力的它,更加像人类了。
话虽如此,现在已经有部分人工智能产品具备创作能力,但要它们去就作品的好坏做判断,还有些难度。要让人工智能拥有跟人一样的判断力,还需要让它们多加学习才可以。
近日,Google 发布了一款名为神经元影像评价系统(NIMA)的系统。这套系统可以判断照片“好与不好”,它给出的分数跟人评出来的很相近。
根据 Engadget 的报道,Google 这套 NIMA 系统具备深度学习能力,它可以学习别人对照片的评价,然后将这个数据整合,形成一套完整的评价系统。这套评价系统可以根据构图、色彩、和物件位置的组合作出分析,在根据收集回来的数据做判断,从而为你的照片评分。
Google 在相关测试中也找来了一些专业的照片评论员,他们把 NIMA 运算出来的结果和评论员的作比较,发现两者的相差其实并不是很大。从而看到,NIMA 这套系统还是能够根据人类给的数据去“学习审美”,要评论接近“大众口味”,或者可以通过堆入大量的数据来实现。
虽然,Google 并没有公开这套系统的判断方法,但他们在研究报告中提到,NIMA 其实还能够体现个人化风格的。只要录入到数据和评论的照片是统一风格,NIMA 在这个学习过程中就会形成一种特定的风格。如果它是一个植入在你手机中的人工助手,它长期对着你的照片,那它最终形成的审美风格就会跟你一致了。
这套系统对于今后的创作,其实还具备一定意义。
NIMA 能够就作品给出“好与不好”的判断,也能够经过不断的学习来适应你的风格。这样的话,它既能评论你的照片,也可以在你拍摄时提供帮助。将 NIMA 这个照片评论技能和拍照辅助整合起来,既然它学习照片评论也让它学习摄影技法。当用户打开取景器的时候,人工智能就可以识别出当前的画面和构图,从而能够更精准地选出当前合适的方案。
对于一些完全不懂拍照的用户来说,这也是一个很好的解决方案。
在这个时候,人工智能就是为了降低用户的学习积累成本而存在的,它的辅助能够让没有学习过这方面技术的人快速上手,并拍出“还不错”照片。虽然这样会少了人的思考,少了些个人风格。但毕竟这对应的是没有学习过的用户,能够拍出还算好看的照片,这样也不是什么坏事。
另外,Engadget 也在报道中提到,NIMA 这既能也能够放在一些照片后期应用中,为用户后期修整图片带来更多建议。经过学习的话,它也能够将照片调成你合乎口味的色彩和亮度对比,而不只是单纯用数学模型去调曲线,这也算是一件方便的事。
总的来说,NIMA 的出现给图片生产带出了一个新的方向。或者,我们以后再 Google 上搜索图片还能够直接看到用 NIMA 检测出的评分,又或者你的手机也会跳出来嫌你拍的照片。
这,应该是不远的事情。
作者:梁梦麟
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