Google正在开发一项新技术，该技术使用神经网络来模拟人脑压缩图片的方式。该技术可以在确保图像质量的同时极大地减小图像文件的大小。这项新技术意义重大。对于消费者而言，较小的文件大小意味着他们的手机，平板电脑和PC拥有更大的空间。对于诸如Google之类的提供照片存储服务的技术公司来说，较小的照片可以减少服务器负载和能耗，还可以提高传输速度。根据Google研究人员的说法，与传统的JPEG图像压缩技术相比，这项新技术具有更高的压缩效率。据报道，研究人员使用了600万张随机选择的照片来训练人工智能系统，以学习如何压缩图片。研究人员将这些照片分解为32x32像素的小块，然后选择100张压缩效率最低的小图像供系统学习。 Google的意图是：使用最困难的小片段进行训练，图像其他部分的压缩将变得非常简单。接下来，人工智能将预测压缩后的图像将变成什么并生成结果。除了压缩文件的大小小于JPEG格式外，神经网络还可以使同一张图片的不同部分采用各自最佳的压缩方法。当然，该系统还不成熟。压缩图片时，有时生成的图片肉眼看起来并不完美。因此，该技术可能不会在短期内流行，但是Google所取得的进步仍然令人印象深刻。