O Google divulgou nesta semana um estudo que mostra como inteligências artificiais podem ser treinadas para determinais quais fotos são “bonitas” e quais não são. O estudo publicado pela empresa detalha um sistema chamado NIMA (de “Neural Image Assessment”, ou avaliação neural de imagem) que é capaz de adivinhar quais fotos as pessoas considerarão as mais belas dentre um grupo de imagens.

Para fazer isso, a rede neural foi treinada com um conjunto de imagens avaliadas por humanos. As pessoas deram notas de um a dez para cada foto, e a NIMA, em vez de separar as fotos entre “boas” ou “ruins”, analisou a distribuição de notas de cada imagem. Em seguida, ela precisou analisar outras imagens, e conseguiu prever de maneira adequada como seriam as avaliações que usuários humanos dariam a elas.

Segundo o The Verge, a inteligência artificial compara a imagem que ela precisa avaliar com outras imagens de referência nas quais ela já foi treinada. No entanto, se ela concluir que a foto que precisa avaliar não combina com nenhuma que ela já viu, ela usa modelos estatísticos para prever como as pessoas reagirão a essa foto.

Aplicações

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Esse tipo de uso de inteligência artificial pode parecer curioso, no sentido de que ele ensina as máquinas a ter um gosto estético. No entanto, ele tem uma série de aplicações muito valiosas para aplicativos de fotografia. Por exemplo: ele pode ser usado pelo Google Photos para que o app a melhor imagem dentre um grupo de fotos tiradas pelo usuário.

Fora isso, segundo o Engadget, ele seria de grande valia para empresas que oferecem programas de edição de imagem. Com uma ferramenta desse tipo, os programas poderiam oferecer ajustes automáticos que deixassem a imagem mais “bonita” para os usuários humanos.

Redes sociais também poderiam usar soluções semelhantes para indicar aos usuários como modificar suas fotos de maneira que elas gerem mais curtidas. Finalmente, segundo a empresa, seria possível incorporar algumas das funções dessa inteligência artificial em aplicativos de câmera, para que eles dessem sugestões ao usuário de como tirar a foto para que ela seja mais bonita.