机器学习怎么赏画？AI：我好像懂了，又好像没懂

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既不认识立体派或莫奈，也没学过透视法则或色彩连续性，更为确有（也只不过）摄影艺术家不不想传递的经济效益或感受，只通过13种普遍性影像匹配，“不解风情”的AI就需要分析相异生命形态的表现形式倾向——饭谷博士和室友们相信，这正是普遍性表现形式自然不存在的证据。

人和人的表现形式相似之处，怎么这么大涅？

接下来，上曾学者们还大胆地聚焦了另一个美学难题：为什么人和人的表现形式偏好并不相通。

这一次，他们通过互联网召募了1359位医务人员，并邀请这些医务人员给相异自画像像最高分。

之后，交给AI的训练任务变难了一些：需要通过自画像像数据与相异医务人员的喜心事度高分，给医务人员形态学——将那些带有类似表现形式偏好的小团体识别亦同统出来，并告诉上曾学者们这样形态学的事实。

结果，AI自信地将老年人分别为了三类：

78%的人仅限于“对自画像像的意象性有高拒绝”，看来正是近似于的印象派形态了；

15%的人却是相反，他们胆小“意象”的自画像像，更为观赏蒙德里安或沃特植物种（他们高声着摄影艺术是抽象的）；

还有7%的人，根本不在乎是否意象，他们真是的摄影艺术要更为加动态与多变（你可以不想不想立体派的作品）。

人工智能化对相异老年人的表现形式形态学举例丨请注意[1]，民族融合：编者

通过近期实验，上曾学者们传言：当我们观赏自画像像时，影像神经亦同统会自动提取自画像像中的的基础影像数据（比如意象性），并在脑部中的判定我们对这些数据的好恶——这不太可能是我们表现形式面试中的更为普遍性、更为有意识的其余部分。所以，有些人和人间的表现形式就是打心真是不对付，倒不如求同存异，不想互相勉强了。

为了让实验设计更为加严肃，研究成果结论更为加可信，上曾学者们还透过了许多其它实验，在此就不继续揭开了。

然而，我们需要预见的是：即使经历了如此合理又光阴的，深造了超过1000幅大师作品，生命并不会让AI研习摄影艺术取材——它的好恶不过是对生命的模仿，甚至只是简便的从位数中的帮忙自然的游戏。

上曾学者们也准许，虽然他们的实验揭示出表现形式面试中的比如说具体来说的普遍性自然，但摄影艺术自画像像并不是简便的元素堆砌。我们观赏自画像像并不仅仅是情趣自画像像本身，而是和创编者跨越视界的思维碰撞与情感沟通。

说道起来……要不想让AI无论如何阐释《蒙娜丽莎》的美妙，最少得再继续行让它懂一点儿中的世纪上曾吧。

请注意

[1]Iigaya, Kiyohito, et al. "Aesthetic preference for art can be predicted from a mixture of low-and high-level visual features." Nature Human Behiour 5.6 (2021): 743-755.

[2]Iigaya, Kiyohito, et al. "Aesthetic preference for art emerges from a weighted integration over hierarchically structured visual features in the brain." BioRxiv (2020).

[3]Zhang, Mengmi, and Gabriel Kreiman. "Beauty is in the eye of the machine." Nature Human Behiour 5.6 (2021): 675-676.

[4]Li, Congcong, and Tsuhan Chen. "Aesthetic visual quality assessment of paintings." IEEE Journal of selected topics in Signal Processing 3.2 (2009): 236-252.

[5]Zeiler, Matthew D., and Rob Fergus. "Visualizing and understanding convolutional networks." European conference on computer vision. Springer, Cham, 2014.

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本文来自微信公众号 “果壳”（ID：Guokr42），编者：氪罗钇路斯，编辑：麦芽杨，36氪经准许释出。

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