Google har laget kunstig intelligens som kan bedømme hvor «fint» et bilde er på egen hånd
Vi har allerede sett fascinerende eksempler på bruk av kunstige intelligens innen bildeanalyse, og nå melder Google om nye fremskritt. Selskapet jobber nemlig med kunstig intelligens som kan bedømme hvorvidt et bilde er pent – en egenskap vi vanligvis kun forbinder med mennesker.
Systemet heter NIMA (Neural Image Assessment) og er et system som er «trent opp» til å avgjøre hvorvidt et bilde er estetiske attraktivt.
For å gjøre dette bruker NIMA-systemet et datagrunnlag som består av bilder som mennesker har rangert på en skala fra 1 til 10. Dataene er organisert som et histogram som angir frekvensen av de ulike karakterene for hvert bilde, noe som gir en indikasjon på graden av «enighet» blant menneskene som har bedømt bildene.
Høy presisjon
Bildene som brukes er hentet fra en fotokonkurranse, hvor hvert bilde er bedømt av rundt 200 personer i gjennomsnitt. Dersom systemet ikke finner et passende referansebilde kan det ifølge Google benytte seg av statistiske modeller i stedet.
Og det hele skal visstnok fungere ganske godt. Google skriver at systemet deres var i stand til en kvalitetsmessig rangering av bildene som samsvarte godt med median-poengsummen som ble gitt av menneskelige dommerne. Det betyr med andre ord at systemet fungerte temmelig godt som en erstatning for menneskelig dømmekraft.
Når det gjelder bruksområder skriver selskapet på forskningsbloggen sin at teknologien blant annet kan benyttes til «intelligent» redigering av bilder, altså redigering som ikke bare består av rent tekniske forbedringer, men også endringer som gir bildet større visuell appell.
Teknologien kan imidlertid også brukes til å sammenligne bilder med samme motiv, for å luke bort de bildene som måtte ha ødeleggende elementer, for eksempel dårlig fokus, artefakter og lignende. I tillegg kan det brukes til å kompensere for manglende optimale innstillinger av for eksempel lysstyrke.
Hvordan forbrukere eventuelt kan få glede av teknologien gjenstår å se. Flere tekniske detaljer om NIMA kan du finne i selve forskningsdokumentet.
