本文摘要：一种新的AI算法，有可能未来将会解决问题以往仍然无法攻下的图像识别与分析问题——尤其是那些由于AI训练数据集太小，或者个别样本图像过于大／分辨率过低而造成AI算法无法处置的场景。
一种新的AI算法，有可能未来将会解决问题以往仍然无法攻下的图像识别与分析问题——尤其是那些由于AI训练数据集太小，或者个别样本图像过于大／分辨率过低而造成AI算法无法处置的场景。这种新的算法早已需要检测出有伦勃朗这位知名艺术家的画作，同时精确找到伪造品。更加最重要的是，这一算法的创作者亦在大力谋求其它潜在发展方向，期望需要寻找利用小规模数据集构建AI神经网络功能训练的不切实际途径。
利用业余时间，来自马萨诸塞州的一对夫妇续写一套系统，据信其需要在超过90％的准确率从图片中辨识出有伦勃朗的画作。根据专访，这两位AI研究人员在算法建构当中借出到热力学与信息论中的众多最重要概念——熵，目的利用AI系统顺利找到假造的艺术品。在浸泡的水以及黑洞等物理系统当中，熵这一概念所指的是特定体积之内所包括的失调度量。而在图像文件当中，熵则被定义为文件中所包括的简单／非校验信息量。
马萨诸塞州弗雷明汉市IEEE成员兼任业余AI程序员（以及全职专利律师）StevenFrank回应，“熵用作取决于信号中信息的多样性水平。其基本思路在于，如果一条消息的全部内容都是，那么其中就几乎不不存在熵，因为内容并没任何多样性可言。但如果消息的内容是一条几乎随机的序列，则代表其中包括极高的熵值与高度多样性……这同时意味著，我们无法对其展开传输或者用于比消息更加小的任何bit对其展开叙述。”因此，对单一图像的熵展开评级，就意味著确认图像当中包括怎样的数字多样性评分——即图像的单调性或算法（较低熵评分）与随机性及不可预测性（低熵评分）之间的关系。
可以认同的是，这种作法与定性或者美学辨别牵涉到。此类指标在艺术评论家眼中有可能一文不值，但却有可能在计算机平台上充分发挥根本性起到。
Frank辛集国，实质上图像中的熵值有可能在利用AI技术处置高分辨率图像这一长年难题层面带给突破性助力。这是因为以MB甚至GB为单位的超强高分辨率图像往往体积过大，无法通过AI神经网络展开处置——尤其是图像识别算法中少见的所谓卷积神经网络（全称CNN）。研究人员们利用少量伦勃朗的肖像画（还包括他的自画像，如图所示）对AI神经网络展开训练，并由此得出结论了需要测试艺术品否归属于假造的辨识算法。
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