美往往被认为是主观不可量化的，并且难以放诸四海皆准的抽象概念。就图片而言，可能只有一个指标能影响人们的评价，那就是图片清晰与否。不过谷歌能做到的不只是比对分辨率这么简单。
Google 利用深度学习技术训练卷积神经网络，制作出被称作「神经图像评估」的 AI 评审系统NIMA（这名字...），会预兆人们对图片的喜好偏向，能为一系列图片做评比，找出最符合大众审美观的图片。
根据《TNW》报导，该系统采用 10 点评分制，在检查特定像素及整体美感后，推估人们对图片的喜好程度，进而为图片评出分数，虽然机器不具有人类般的感受或想法，却不妨碍他们成为艺术家和艺术评论家。
Google在相关测试中也找来了一些专业的照片评论员，他们把NIMA运算出来的结果和评论员的作比较，发现两者的相差其实并不是很大。从而看到，NIMA这套系统还是能够根据人类给的数据去“学习审美”，要评论接近“大众口味”，或者可以通过堆入大量的数据来实现。
这项技术用途比较广泛，有些情况下为捕捉最好的影像，摄影师都会选择连拍，有时候可能拍摄20多张30多张，这个时候，AI 就能节省大把比对时间，只要一键，AI 会在浏览照片的时候，自动挑选出最好的那一张并删除其他相片。
Google 发布的文章指出，图片评分以外，该系统还可以教导人们如何为图片修正，透过调整对比值、亮度、阴影等参数，打造完美的图像效果。
当然，「美」的感受因人而异，该系统的的评分标准不可能满足所有人的喜好，即使如此，作为 AI 理解美的的第一步，这项技术依然具有相当意义。未来Google在NIMA上的研究仍在继续，期待有更多成功。
