Google 的 AI 正在學習幫照片打分數

Google 最近在 Research Blog 上發表了新消息，透過新的 AI 技術 NIMA（神經影像評估）可以判斷照片看起來品質如何（技術上）、具不具美感（審美觀），還能給出 1 至 10 分間的分數，就目前測試，NIMA 評分的結果和人類的評分很相近。

美或不美一直以來都是有點難量化的標準，畢竟每個人審美觀都不同，不然也不會有稿紙和綠豆糕的爭論了。雖說美難以量化，不過看起來好看和看起來不好看還是有個方向在，Google 的機器感知研究科學家 Peyman Milanfar 和軟體工程師 Hossein Talebi 就透過名為 NIMA 的神經影像評估計畫，以卷積神經網路（Convolutional Neural Networks，CNNs）來讓 AI 可以學習預測當一般人看某個圖像時從技術面看會不會覺得好看、從審美觀論圖像有沒有吸引力。

作法是這樣的，科學家先餵給 NIMA 照片，並要求 NIMA 對每張照片給出 1 至 10 分的分數，然後再將這些照片拿來和人類給出的分數做比對。舉例來說，科學家從 AVA 數據庫（Aesthetic Visual Analysis 美學視覺分析）中挑出照片給 NIMA 打分數，並將同樣的照片給 200 位攝影比賽相關的負責人打分數，最後結果發現，NIMA 給的分數和人類給的分數非常相近。

▲ 每張圖下方有兩個分數，左邊為 NIMA 給的分數，右邊括弧內為 Ground Truth（在這裡應可理解為人類打的分數）。