【网易智能讯 7月22日消息】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AI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，人类能用它来清楚自己的饮食上的习惯，或者掌握如何准备不同的食物。

  “你能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，但没有一点东西可当作实际或可靠的用途。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，这一模型将变得更准确，这在某种程度上预示着更广泛的数据集，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AI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，我们已意识到，这可能会透露出有关自己亚健康饮食上的习惯的一些信息，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。

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