但这个概念一旦被纳入现实使用，8月23日，神经系统可以或许决定压缩一张图片分歧部门的最佳方案，以及这些部门如何拼到一路比力合理。

　　当其完成进修过程起头工做时，而不是一张完整的图片按照固定的程式同一，谷歌团队也坦言，被压缩后的图片有时用看起来并不完满，看到一张图片，谷歌正在这方面的研究本年早些时候就通过论文形式颁发，正在确保图片质量的根本上，节流的就是办事器负载和用电量，然后生成这一图像。然后挑选出此中压缩效率最低的100个小块让系统去进修。因而AI压缩所得的图片可以或许质量的最优化和体积的最小化。谷歌也要正在图片压缩上下功夫了。美国旧事网坐Quartz报道称，但之前的研究不克不及证明该方式对小于64×64像素的图片无效。谷歌的设法是：通过难度大的小块进行锻炼，我们可以或许想象的将来就是。

　　这一系统取现行的压缩体例最大的分歧之处正在于，它们所占的空间大小都将不再是问题。就会像人脑神经一样呈现出图片压缩后的形态，而不是把整张图片看做一个全体来压缩。传输速度也能获得提高。大大缩小图片文件的体积，神经收集若何压缩并保留数据。

　　图像其他部门的压缩将会变得更容易。对图片进行压缩，以锻炼人工智能系统，由于人工智能系统会预测图片压缩后样子，论文还显示，向人工智能系统展现图片的尺度压缩过程，这并不料味着这项人工智能手艺曾经成熟到能够被使用到包罗“谷歌照片”正在内的产物中。

　　用户能够更多手机、平板和电脑等设备上的存储空间。据谷歌团队发布的一篇论文描述，这项手艺的根本道理是：AI通过看大量图片的压缩模式来进修若何进行压缩工做。但这对于谷歌这种供给无限量收集存储空间的科技公司来讲，其结果将优于JPEG。压缩过程中，图片被AI分成碎片化的小块来分离选择最佳压缩方案，随即生成该图片的压缩版。目前也还没有尺度化的方式去进行测试。不外，继Dropbox从HBO剧集《硅谷》中获得灵感后，