好机友

    现在已很少人会真的拿着菜谱进厨房，即便真的馋哪道菜，拿出手机随便搜一下就能寻得海量的帮助。所以，当看到福布斯报道说，Facebook人工智能研究小组研发了一款“AI菜谱”，不少人也就咧着嘴乐一下就丢到脑后了。

    虽然Facebook目前还没打算将这个研究成果推向市场，但是这个研究成果的应用价值可能还真对外国人的胃口。和中国人做菜神秘的“适量”不同，外国人的厨房里可是摆着食物秤的，用多少糖、加多少桂皮粉，甚至都要上秤才能入菜，利用AI给出精准的食材分析没准是个好卖点。

    AI菜谱研究火热

    人工智能还真的是个全能型技术，虽然现阶段还处在弱人工智能时代，但它在赶来彻底改变我们生活的路上，已经沿途下了越来越多的蛋。

    在蒙特利尔的实验室里，安德里安·罗梅罗和他的小伙伴用大量的食物图像和菜谱来训练人工智能，只要给出图像，它就能列出其中的成分，并生成一个菜谱。

    在Facebook之前，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室也做过类似的研发，他们根据从各种网站收集的超过一百万种不同的食谱，构建了一个数据库，并在数据库里上传了关于食材的信息资料。通过这一数据库，名为Pic2Recipe的人工智能系统，可以观看一张食物的照片，就能预测出这一食物的成分，并给出一个能做出类似食物的菜谱。

    测试时，Pic2Recipe可以给出65％的正确配方，学界对这一比例比较满意，但是若要投入市场，人工智能的识别能力显然有限，特别是在遭遇博大精深的中华料理的时候。

    目前，该团队正在提升Pic2Recipe的精准度，并继续丰富它的技能，主要研究作者尼克·海因斯说：“如果你知道什么成分放在一个菜谱，但不知道数量，你可以拍照、输入成分，并运行模型找到一个已知数量的类似的食谱，然后使用这些信息就可以输出接近你自己膳食的配方。”

    近期，麻省理工学院的一个学生团队发布了他们烤披萨的视频，提供食谱的是他们训练的人工智能厨师Strono，它通过网上的食物博客中数百个“手工披萨食谱”来自动完成披萨的烹饪。目前Strono已经开始和波士顿的一家手工披萨餐厅合作，人工智能创作的食谱依然不完美，有些失误只能靠人工来排除。

    但有趣之处在于，除了人工智能，恐怕不会再有谁能创造出看着奇怪但味道不错的披萨，据说，波士顿的这家披萨店已经考虑将Strono的创新纳入店铺的菜单。

    显然，人工智能对菜谱的“理解”和人类还有很大差异，面对烹饪，他们尚显迷茫。

    AI与饮食健康正在发酵

    美国热门剧集《硅谷》第四季有这样一个情节，孵化器工程师杨简开发了一个Not Hotdog的应用程序，将手机摄像头对准食物或通过照片，应用程序就能告诉你这个是热狗，还是不是热狗。

    这个应用看起来有点惹人发笑，但指向的是复杂的人工智能技术。

    中粤金桥投资合伙人罗浩元说：“很多漫不经心或看似无用的研究或开发，正是科学家们了解世界的必要手段及过程。人工智能菜谱这种类似于用AI识别图像，对图像进行解读翻译的种种尝试，可能对有的人来说确实不是生活必需，但计算机视觉技术的许多有趣应用，绝对是走在正确的道路上。”

    MIT的教授安东尼奥·托拉尔巴表示：“在计算机视觉中，食物这一话题往往被人们忽略，因为我们并没有足够大的数据库来对此作深入研究，但那些社交网络上看似无用的图片实际上却为我们提供了大量的信息。”

    维也纳大学新媒体技术部的克里斯托夫特·拉特纳教授说：“想象一下，人们可以用这个系统来了解他们每日摄入的营养成分，或者把他们在餐馆享用到的美食拍下来，然后回家自己做。”

    AI与饮食健康正在持续发酵，即使是非常有经验的营养师也很难掌握十万种食物信息，但AI可以。

    据私人定制营养师王曼介绍，目前我国营养师所采用的都是每餐带量食谱，所谓带量食谱，指的是，比如早餐：蛋羹25克、粗粮发糕25克、牛奶250克，这类营养配餐看似健康，执行困难，且千篇一律。

    王曼说：“AI配餐可以从用餐者个人健康状态出发，顺应个人口味、习惯，进行合理搭配。AI配餐会帮助中国人获得更健康的饮食，也会成为营养师的好帮手。”

    Strono团队在其项目官网上也写道：“在人工智能觉醒的过程中，机器人正变得越来越擅长完成许多原本属于人类的工作，也许有人担心人工智能最终会取代人类导致大规模失业，但我们相信，当人类和机器在共同努力下，可以增强彼此的互补优势和技能，我们就能取得最具创造力和成效的成果。”