谷歌在近期的一次人工智能实验中，成功利用取自于谷歌地图的街景图和后期处理技术生成大片级风光照，整个生成过程不需要人类协助。

“这个实验利用了机器学习技术，训练深度学习神经网络扫描数以千计的街景图，寻找有潜力后期处理成优质风景照的图像，”谷歌机器感知团队工程师hui fang解释。谷歌团队开发的软件能够模拟专业摄影师的工作流程，将筛选出来的照片处理成为符合人类审美的专业级作品。

谷歌的这项试验，展示了人工智能在二进制世界之外，如在艺术、摄影等涉及到主观判断领域的可能性。

一般情况下，训练软件进行审美判断需要对大量数据集进行标识，人类工程师们需要手动挑选符合人类审美的光影效果和滤镜，这非常消耗团队的时间和精力。

fang和他的团队则运用了另一种方法。他们采用了被称之为生成对抗网络的技术（generative adversarial network），它能快速、有效地训练神经网络识别人类眼中更具吸引力的影像元素。生成对抗网络在人工智能试验中是一项富有潜力的新技术，它能使两个神交网络进行交叉对抗，使用生成的结果改进整个系统。

谷歌人工智能系统随意选择了一张谷歌街景图片a，剪切后为其加上滤镜，最后生成一张风景大片d。

谷歌相当于制造了一个人工智能照片编辑，而这编辑做的就是将零碎的照片组成一张风景大片，并自动添加光影效果和滤镜。而这系统中的另外一个模型，则用于分辨原始图像和已经经过编辑的图像。试验结果是，谷歌团队开发的这款软件能够识别出大众眼中的好照片和差照片，这让训练系统编辑原始图像并改善图像效果成为可能。

上图为人工智能系统生成的风光大片，下图为谷歌街景原图。图片来源/谷歌fang和其团队为了测试他们打造的人工智能系统是否真的能生产专业级大片，最后还进行了一项类似于图灵测试的实验。

他们让一群专业摄影师根据图像质量对图片评分。测试图片中包含人工智能生成图片和人类摄影师拍摄的图像。而专业摄影师对这些图像的评分结果是，五分之二人工智能生成的照片获得了与人类摄影师同等水平的评分。

“谷歌的全景街景图给我们的项目提供了一个测试机会”，fang说，“有一天这项技术甚至能够帮助你在现实世界中拍摄出更好的照片。”

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