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。

以上是网络信息转载，信息真实性自行斟酌。