要问今年科技圈最火的词是哪个，恐怕绝大部分人都会把票投给人工智能，人工智能可以说在多个领域里已经全面开花了。现在人工智能连一张图好不好看都能进行评价了，Google的人工智能研究人员展示了一种“教”计算机的新方法，让机器了解为什么有些图像要比别的图像更加美观好看。在之前，机器通过传统的编目方法给图像进行分类，新的研究结果显示，不管图像属于哪一类别，人工智能都可以对其进行评价。

谷歌的人工智能研究人员表示：“我们所采用的方法不同于其他方法，由于我们使用卷积神经网络（CNN）预测人类意见分数的分布。我们得到的网络不仅可以用来可靠地评价图像，并且与人类的感知高度密切相关，而且可以帮助适应和优化摄影中的图像编辑/增强算法。”这项名为神经系统图像评估（NIMA）的运行过程使用深度学习来训练卷积神经网络（CNN）来预测对图像质量的评价。NIMA模式以10分制进行评分。机器通过图像的特定像素和整体的观感来确定人们选择打多少分。当AI能够猜出一个人是否喜欢这张照片时，将使计算机成为人类的“鉴赏家”帮手，这项技术或许会被用来批量查找精选出最优质的图像。

我们都知道在面对有限数量的选择时，我们人类能够在较短的时间内选择出最优的方案，但是在面对很庞大数量内容的时候，反而会无所适从。比如一次性在一万张图里挑出20张好照片，尽管也有不少的相机有内置评分功能，但同样需要人类自身在相机里看图进行评分，在使用这项技术后，你只需轻点一下按钮AI就可以通过浏览存储器内的所有图像，并确定哪些图像是相类似的，然后只保留详细内容中最优评分的图像删除别的所有图像，从而大大的减少你在浏览挑图中所消耗的时间和精力，提高了工作效率。

除了择优筛选图像外，NIMA技术还可以用来优化图像设置，以获得比原图更好的效果。谷歌研究博客最近的一篇文章提到：“我们观察到基准美学的评分可以通过NIMA评分指导的对比调整来改善。所以，我们的模型能够引导一个CNN过滤器，以找到其图像参数的美观最佳设置，例如白平衡、亮度、高光和阴影等。”这项技术也将使图片的后期处理变得更加智能化，或许傻瓜式的智能ps修图在不久的将来也会进入我们的视线。