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下一顿吃啥?MTI 人工智能可以通过观察食物图片找食谱

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

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