官方做了更为详尽的解释，这些标签使用了机器学习将超过 400 万张来自图像组成了交互式的“百科全书”。对于这个项目，他们使用了 Google 基于图像内容注释算法（ICA）来生成基于图像像素的标签。而基于 Google 图片搜索中使用的深度神经网络，可以识别标签和图片类别。

他们使用近邻算法将标签聚合成不同类别，从而根据图像特征向量就能找到相关标签，这些标签有男士、手套、键盘、百米跨栏等等。ICA 算法为每个图像提供了数字信息，他们将其转换为关键字，并进行比较和分组。每张图片也都有多个标签链接到被识别的元素，从而让人们易于通过浏览图像类别和标签轻松浏览《生活》杂志的存档。

但目前来看，技术的表现情况也不怎么理想，比如有的标签标记出了差错，而且许多有用的分类标签丢失了，包括摄影师姓名、日期以及每张照片中出现的人，加载速度相对也比较慢，但这些情况随着对技术的更迭可能也会得到改善。

除了为图片添加标签之外，Google 还推出了一项名为“Art Palette（艺术调色板）”的功能，它也可在网络或 Arts & Culture APP 中使用。雷锋网（公众号：雷锋网）从其官网介绍中看到，由于无论从网络中还是室内设计，配色方案对用户体验，建立品牌标识和沟通情绪方面发挥着重要作用，所以 Google 才会想到利用 AI 去分析艺术调色板。

艺术调色板相当于一个搜索引擎，可根据你选择的调色板来查找艺术作品。使用这个工具，你可以比较梵高画的鸢尾花中的五种颜色是不是与 16 世纪莫奈画的睡莲有关。这对于设计师和艺术家们或者普通的艺术爱好者们来说，在他们的创作中可能会提供有趣的灵感。