IT思维

麻省理工学院的科学家们给一台智能机器内置了100万个食谱和80万张食物图片，让这个智能程序有足够的智慧通过观察食物图片来推断食谱。

在麻省理工学院的计算机科学和人工智能实验室里，这个神经学程序被称为Recipe1M。当你展示食物的图片时，比如一碗西红柿汤，这台机器将照片与它对食谱和图片搭配的深厚背景知识相匹配。

科学家指出，65%的情况下都对应到了正确食材，并提出了相关建议。

科学家们表示，如果接受了大量的数据输入，电脑就能准确地对食物做出准确的建议，人们可以用它来了解自己的饮食习惯，或者掌握如何准备不同的食物。

“你可以想象人们用这一方法来追踪他们的日常营养，或者在餐馆里拍摄他们的食物，然后知道在家里做饭的需要，”Christoph Trattner说道。他是一名位于维也纳的新媒体技术部门的助理教授，他并未参与这项研究。

早些时候，食品观察人工智能取得了一些进步，但没有任何东西可以作为实际或可靠的用途。

2014年，瑞士研究人员开发出了一种名为“Food-101”的数学模型，该模型在半数情况下能准确地识别出食物。一旦被给予更多信息，这一模型将变得更加准确，这意味着更广泛的数据集，进而会产生一台性能更好的机器。

“在计算机视觉上，食物大多被忽视了，因为进行预测的数据过少，”Yusuf Ayta说，尽管他是计算机视觉研究人员，也是这项研究的合著者，但他的Recipe1M依据其史无前例的数据，在七次尝试后做出了准确的预测。它在甜点中找到了最简单的食材，比如面粉、鸡蛋和黄油，然后根据它储存在数码产品中的相似图片提取出了食谱。

然而人工智能在寿司和冰沙这类“模糊”的食物的识别上还十分欠缺。在机器的保护下，人类似乎也会发现，在这种混合物中，推断出这些成分的难度更大。

目前，我们已经意识到，这可能会透露出有关自己亚健康饮食习惯的一些信息，因此，如果有人想要减少食物中不好的食物成分数量，或者评估他们吃了多少，那么像Recipe1M这样的人工智能技术就能帮助揭示他们的饮食结构。

编译：网易见外智能编译机器人

来源：Inverse 审校：高铭梅