谷歌模擬人腦壓縮圖片效果超JPEG

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繼Dropbox從HBO電視台劇集《矽谷》中獲得靈感後，谷歌也要在圖片壓縮上下功夫了。8月23日，美國新聞網站Quartz報道稱，谷歌正在研發一項新技術，利用現代人工智慧的基礎材料——人的神經網路，對圖片進行壓縮，在確保圖片質量的基礎上，大大縮小圖片文件的體積，其效果將優於JPEG。對於消費者來說，圖片體積被壓縮意味著，用戶可以釋放更多手機、平板和電腦等設備上的存儲空間。但這對於谷歌這種提供無限量網路存儲空間的科技公司來講，照片如果被壓縮，節省的就是伺服器負載和用電量，傳輸速度也能得到提高。這項技術的基礎原理是：AI通過看大量圖片的壓縮模式來學習如何進行壓縮工作。當其完成學習過程開始工作時，看到一張圖片，就會像人腦神經一樣呈現出圖片壓縮後的狀態，隨即生成該圖片的壓縮版。壓縮過程中，圖片被AI分成碎片化的小塊來分散選擇最佳壓縮方案，而不是一張完整的圖片按照固定的程式統一壓制，因此AI壓縮所得的圖片能夠保證質量的最優化和體積的最小化。據谷歌團隊發布的一篇論文描述，谷歌研究人員利用600萬張互聯網上隨機挑選的照片，向人工智慧系統展示圖片的標準壓縮過程，以訓練人工智慧系統，教會神經網路如何壓縮並保存數據。研究人員將600萬張隨機選取的壓縮照片分解成32×32像素的小塊，然後挑選出其中壓縮效率最低的100個小塊讓系統去學習。谷歌的想法是：通過難度大的小塊進行訓練，圖像其他部分的壓縮將會變得更容易。

研究人員將已壓縮的照片分解成32×32像素的小塊，挑選出其中壓縮效率最低的100個小塊讓系統去學習論文還顯示，神經網路在標準測試過程中，表現優於標準的JPEG壓縮。因為人工智慧系統會預測圖片壓縮後樣子，然後生成這一圖像。這一系統與現行的壓縮方式最大的不同之處在於，神經系統能夠決定壓縮一張圖片不同部分的最佳方案，以及這些部分怎樣拼到一起比較合理，而不是把整張圖片看做一個整體來壓縮。谷歌在這方面的研究成果今年早些時候就通過論文形式發表，但之前的研究不能證明該方法對小於64×64像素的圖片有效。而新的人工智慧則不受圖片大小的限制。

JPEG和谷歌AI壓縮圖片的效果對比，左：JEPG，右：谷歌AI不過，谷歌團隊也坦言，這並不意味著這項人工智慧技術已經成熟到可以被應用到包括“谷歌照片”在內的產品中。被壓縮後的圖片有時用肉眼看起來並不完美，目前也還沒有標準化的方法去進行測試。但這個概念一旦被納入實際應用，我們能夠想像的未來就是，無論你的手機里裝了多少照片，它們所佔的空間大小都將不再是問題。

[圖擷取自網路，如有疑問請私訊]