你的照片是否容易被人记住？人工智能可以预测

在这个人工智能技术飞速发展的年代，「人类」这个词的定义似乎越来越狭隘。由于我们教会机器的东西越来越多，很多我们以为只有人类会做的事情越来越多地可以由机器人取代，人类和人工智能的界限越来越模糊

在这个人工智能技术飞速发展的年代，「人类」这个词的定义似乎越来越狭隘。由于我们教会机器的东西越来越多，很多我们以为只有人类会做的事情越来越多地可以由机器人取代，人类和人工智能的界限越来越模糊。「只有人类能做的事」变得越来越少，谁也不知道是否有一天，人工智能可以完全地取代人类。

▲经典老照片「胜利之吻」：二战结束后，时代广场上一位美国海军正在亲吻一名护士。

最近一个来自MIT的科研团队就成功地开发出了用人工智能测量人类记忆的程序。研究员们声称他们发明的程序可以预测图像是否容易让人类记住，这种技术史无前例。

这项发明意义及其重大，其原因不仅仅是「记忆」这个概念的复杂和精细，还有更多其他因素。

该团队在论文中写道：「原本人们以为靠人工智能来预测人类的视觉记忆是不可能的。图像记忆和普通的视觉分类判断完全不同；图像的可记性似乎没有规律可循。例如一头大象，一间厨房，一副抽象画，一张脸和一张账单，这些图像可能可记性都属于同等级，然而没有任何图像识别算法可以把这些图分类到同种群。」

我们该如何教会一台机器怎么分析一张图像对人类而言的可记性？首先你得从人类身上自行判断，什么样的图像容易被记住。科学家们让志愿者玩了个游戏：给他们看一系列图像，其中有些图像是重复的。总共有600000张不同的图片，例如夕阳，中标，芭蕾舞者，自拍，狗，树木等等等等。如果志愿者发现展示的图片中有他之前看过的，就按指定按钮。

「理论上，我们给的图像可记性越高，人们记住的也就越多。」

然后研究员再教电脑MemNet根据人类判断的可记性将同一张图像用1000中不同的方法来归类。疯狂的是，「通过把MemNet的分析用分层图像来表示，我们终于发现了决定图像可记性的关键。」

简单地说，他们通过了解机器如何精准地预测图片的可记性，从而发现了人们为什么会觉得一张图片容易记住。

例如下图，我个人觉得我这张照片很容易记住。在从0到1的可记性指标中（0为最难记住，1为最容易记住），该图的指数是0.85。图中红色区域代表着这张图最容易被记住的特征。

▲可记性：高， 指数：0.854

研究员发现，代表愤怒、厌恶和恐惧的图像通常比代表满意、敬畏的更容易被记住。总体来说，负面图像的可记性比正面图像更高，除非是滑稽类图像。让人觉得滑稽的图片通常可记性都非常高。

我的这张图片可记性为什么这么高？研究员Khosla告诉我，从目前的技术阶段判断，主要原因是构图关系。由于目前人脸分析模型还在研发阶段，因此还无法确定脸部特征和可记性之间的确切关系。基于现有的电脑模型，他们发现容易被人记住的图像通常都有显著的聚焦点，或是主要物体更集中。

▲可记性：高，指数：0.849

这张狗的照片可记性也很高：

不过这张街景图片可记性就不太高：

▲可记性：低，指数：0.385

这些画了脸的鸡蛋非常容易被人记住：

▲可记性：非常高，指数：0.938

科学家们还发现，图片的热门度与可记性也有很大联系。研究人员使用的图像集中也有不少来自Flickr的图片，统计显示热门图片的可记性明显比相对不太热门的要高。这就意味着人类今后可以专门设计图片从而提高它在社交网络上的分享热度。这项发现也引发了我们对「可记性」的本质的更深度的思考。如果只让人们看容易记住的图像，那会怎样？「他们是否会忘记其中的大部分，只记得其中可记性最高的那几张？我们的初步试验证明已经证明这项假设是错误的。我们发现，我们给参加者看得图像可记性越高，他们平均记住的图像也越多。」Khosla告诉我。

这项研究的可应用范围非常广泛。例如教材可以由此进行改编，好让学生更容易记住教学内容；总统侯选人或是广告公司可以设计出让人更难忘的海报。MIT的研究人员们给的报告总结非常精简：「我们的研究证明，预测人类的认知能力对计算机视觉领域而言是完全可能的。」但其研究的潜力和应用范围大到不可估量。

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