可以追溯到1950年代的研究项目已经尝试应用人工智能来创建能够思考或至少表现出可能的机器。建立像人类一样思考的计算机的追求必然集中在文字上。例如，著名的图灵测试旨在通过像回答人一样回答书面问题来证明机器的智能行为能力。
在现实中，人的大脑针对视觉处理进行了优化。使我们变得智能和人类的重要原因是我们能够从所看到的事物中识别出模式，物体和环境。
直到最近，计算机对图片的处理还不多。例如，照片只不过是惰性无用的文件。除非对它们进行费力的标记或以其他方式手动输入某种符号，否则机器将无法显示与图片内容有关的任何内容。
但这正在迅速改变。就在本周，各种各样的重大公告揭示了一个大胆的应用新世界，这些应用程序显示了当您将人工智能应用于了解照片的工作时，会发生什么样的魔术。
突然之间，人工智能引擎可以用照片完成各种不可思议的事情。
这是正在发生的事情。
Google TensorFlow
当Google在5月份推出其Google Photos时，媒体关注的是Google将AI与照片搜索相结合的力量。Google证明了这一点(用户很快确认了这一点)，搜索特定的人会一直显示照片直至婴儿期。通过搜索品种名称可以找到狗的品种。食物的类型可以与名称结合使用，例如“披萨饼最大”以查找特定图片。
在发布Google Photos时，媒体普遍未能欣赏到Google为此工作了多长时间。某些搜索功能已在Google+上使用了一年多。
本周新变化是，谷歌以其称为TensorFlow的平台形式开放了其AI功能的主要部分的外包。
尽管Google的TensorFlow并不是第一个开源AI平台，但Google的平台与Google令人印象深刻的图片搜索A紧密相关。
TensorFlow的开源意味着其他公司，包括初创公司，可以创造性地将AI与照片结合起来，而Google可能没有应用。Google并未分享其许多AI技术的关键方面，包括跨大量服务器运行的能力。该公司也没有共享帮助他们变得如此强大的大量用户数据。但是，它们使小型初创企业无法获得前所未有的AI功能。
预期基于TensorFlow的令人兴奋的新应用程序将于明年投放市场。
Facebook照片魔术
Facebook本周开始为其Messenger移动应用程序Facebook Photo Magic测试一项新功能。启用该应用的应用程序会扫描智能手机相机胶卷中的新图片，并通过公司的面部识别技术对其进行处理。Photo Magic可以识别照片中同时也是Facebook朋友的人，并建议您与他们分享照片。
该功能无疑对Facebook起到了双重作用。首先，它鼓励在Messenger上进行更多共享。其次，它提高了识别度。通过仅使用此功能(为方便起见)，用户实际上是在任意光照条件，角度和其他变量下确认或拒绝Facebook的AI与人名匹配。Facebook向其AI提供的每个人的图片越多，识别度就越高。
出人意料的是，即使脸部被隐藏，Facebook所谓的“脸部识别”也可以识别您的脸部。该系统还会查看发型，姿势，衣服和身体形状。(请注意，尚不清楚Facebook是否已实施了此高级系统，但很显然，它正在从用户照片中收集数据。)