下一頓吃啥？MTI人工智慧可以通過觀察食物圖片找食譜

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麻省理工學院的科學家們給一台智能機器內置了100萬個食譜和80萬張食物圖片，讓這個智能程序有足夠的智慧通過觀察食物圖片來推斷食譜。

在麻省理工學院的計算機科學和人工智慧實驗室里，這個神經學程序被稱為Recipe1M。當你展示食物的圖片時，比如一碗西紅柿湯，這台機器將照片與它對食譜和圖片搭配的深厚背景知識相匹配。

科學家指出，65%的情況下都對應到了正確食材，並提出了相關建議。

科學家們表示，如果接受了大量的數據輸入，電腦就能準確地對食物做出準確的建議，人們可以用它來了解自己的飲食習慣，或者掌握如何準備不同的食物。

「你可以想像人們用這一方法來追蹤他們的日常營養，或者在餐館裡拍攝他們的食物，然後知道在家裡做飯的需要，」Christoph Trattner說道。他是一名位於維也納的新媒體技術部門的助理教授，他並未參與這項研究。

早些時候，食品觀察人工智慧取得了一些進步，但沒有任何東西可以作為實際或可靠的用途。2014年，瑞士研究人員開發出了一種名為「Food-101」的數學模型，該模型在半數情況下能準確地識別出食物。一旦被給予更多信息，這一模型將變得更加準確，這意味著更廣泛的數據集，進而會產生一台性能更好的機器。

「在計算機視覺上，食物大多被忽視了，因為進行預測的數據過少，」Yusuf Ayta說，儘管他是計算機視覺研究人員，也是這項研究的合著者，但他的Recipe1M依據其史無前例的數據，在七次嘗試後做出了準確的預測。它在甜點中找到了最簡單的食材，比如麵粉、雞蛋和黃油，然後根據它儲存在數碼產品中的相似圖片提取出了食譜。

然而人工智慧在壽司和冰沙這類「模糊」的食物的識別上還十分欠缺。在機器的保護下，人類似乎也會發現，在這種混合物中，推斷出這些成分的難度更大。

目前，我們已經意識到，這可能會透露出有關自己亞健康飲食習慣的一些信息，因此，如果有人想要減少食物中不好的食物成分數量，或者評估他們吃了多少，那麼像Recipe1M這樣的人工智慧技術就能幫助揭示他們的飲食結構。

編譯：網易見外智能編譯機器人

來源：Inverse 審校：高銘梅

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