这个人工智能评判你的自拍游戏

社交媒体是自拍的战场。我们的自尊心在点赞、转发和评论中生死相依，但直到现在，只有人类才能评判你在早午餐时发的那张甜蜜照片。

斯坦福大学研究员 Andrej Karpathy 利用社交媒体上的图片，训练了一个拥有 1.4 亿个参数的神经网络，根据每张照片收到的点赞数量来判断最佳自拍照。

Karpathy 使用了卷积神经网络，这是处理图像时最常用的一种人工智能。它是由 Yann LeCunn 发明的，他现在领导着 Facebook 的人工智能研究。首先，他向网络展示了 200 万张自拍照，这些照片是通过抓取网络上带有 #selfie 标签的社交媒体帖子获得的。与观众规模成正比，点赞次数越多的自拍照被评为更好。然后，神经网络将这些图像分解为不同的抽象层次，最终了解了一张好的自拍照是什么样的。

这台机器帮助 Karpathy 意识到了 #se​​lfies 的一些特点。首先，最受欢迎的自拍照都是女性发布的。当机器被要求对新照片进行排名时，前 100 张自拍照中没有一张是男性。它还喜欢使用滤镜、过度饱和面部和添加边框等技巧。

最好的结果伴随着最坏的结果。排名垫底的自拍照大多距离太近，而且光线较暗。集体照的排名始终较低，尽管在训练过程中集体照被优先考虑。

Karpathy 将他的人工智能嵌入 Twitter 机器人 @deepselfie 中，它会根据满分 100 分对你的自拍照进行评分。到目前为止，它的表现相当残酷。例如，我过去 5 年里唯一一张没有胡子的照片的评分为 44.7%。这意味着在 100 张自拍照中，我的自拍照有 44.7% 的几率排在所有自拍照的前半部分。如果我的评分为 90%，那么我有 90% 的几率排在前半部分。试试看，看看这台人工智能机器是否认为你的自拍照符合要求。

2015 年 10 月 27 日更新，更正了 Andrej Karpathy 的姓名和所属机构。