Googleの研究者が開発した新しい人工知能（AI）モデルにより、機械は人間とほぼ同じ方法で、写真を美的魅力に応じて順位付けできるようになった。
Neural Image Assessment（NIMA）は、人間が評価してラベルを付けたデータを使う、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）として知られる機械学習アルゴリズムを用いて設計された。
通常、画像の品質だけを基準に分類する既存のモデルとは異なり、NIMAは、技術的に優れ、見た目も魅力的だと人間が評価する画像を予測するよう訓練できる。
研究者らは、NIMAは、人間が感情や美しさと結び付けるさまざまな特徴に基づいて画像を認識・分類し、それぞれに1から10までの点数を付けることでこれを実現すると、技術を発表したブログ記事で述べた。
「これは、学習データが通常収集される方法により直接即したものであり、他の手法と比べて人間の好みをより的確に予測できることが分かった」と研究者らは主張する。
モデルの能力を検証するため、NIMAを、大規模データベース「Aesthetic Visual Analysis（AVA）」の写真と照らし合わせた。AVAの各写真は、写真コンテストへの応募作品として平均200人が採点している。
学習後、NIMAが付けたこれらの写真の多くの美的評価順位は、以下に示すように、人間が付けた平均点とよく一致した。
Googleによると、NIMAのスコアは、さまざまな加工で歪められた同一画像の異なるバージョンの品質比較に利用できる。また、画像の知覚品質を高める用途にも使え、明るさ、ハイライト、シャドウの設定を「美的にほぼ最適」な状態に見つけられる。
研究者らによると、NIMAは写真をリアルタイムで改善し、編集作業を支援するためにも利用できるという。
説得力ある発話
興味深いことに、NIMAは、Googleが開発した人間に近い能力を持つ数々の機械学習ツールの一つにすぎない。
例えば、研究論文テック大手が1月に発表した論文では、Tacotron 2というテキスト読み上げシステムが詳述されている。このシステムは、テキストから人の話し声を再現する精度が人間に近いとされる。
このシステムは、発音の難しい単語や名前にも対応できるほか、句読点に応じて発音の仕方を変えることもできる。例えば、大文字で書かれた単語は強調される。これは、文の中で特定の単語が重要だと示すときに、人がその語を強調するのと同じだ。
チェスの覇者
一方、GoogleのAI研究部門DeepMindの研究者らは最近、約4時間ですべての人類のチェスの知識を吸収したAlphaZeroを開発した。
チェスのルールだけをプログラムされたAlphaZeroは、最も高い評価を受けていたチェスプログラムStockfishを打ち負かすほど、このゲームを習得した。
チェス科学のウェブサイトChessableのCEO、デイビッド・クラマリー氏は、「このアルゴリズムがチェスを大きく変えることは間違いないが、チェス以外にどう応用できるか考えてみてほしい。都市、大陸、宇宙を動かすこともできるだろう」と述べた。
