用社交圈美食图训练识菜谱的AI？先过麻婆豆腐这一关！
导读： 朋友圈晒食物早已不是新鲜事，或许在读这篇文章的前一秒你才刚在朋友圈晒出午餐。但你可能从来没有想过，晒美食除了让你称霸朋友圈，还可能帮MIT的科学家们成就一项伟大的AI科研？近日，MIT的计算机与人工智能实验室…
朋友圈晒食物早已不是新鲜事，或许在读这篇文章的前一秒你才刚在朋友圈晒出午餐。但你可能从来没有想过，晒美食除了让你称霸朋友圈，还可能帮MIT的科学家们成就一项伟大的AI科研？
近日，MIT的计算机与人工智能实验室（CSAIL）宣布，将在IEEE上发布他们的一项最新研究—— 一个名为Recipe1M的数据库，其内容是超过一百万张的食物图片、以及它们对应的菜谱。通过这一数据库，该实验室与卡塔尔计算机研究院（QCRI）联合制作出了一个名为Pic2Recipe的人工智能系统：在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。
值得一提的是，这个数据库的最主要来源是大家在社交网络上晒出的食物图片。也就是说，你在朋友圈一天三顿的“放毒”居然能顺势推动人工智能发展，想必好多人真的是无论如何也想不到的。
目前，该已被公布。但效果到底如何？大数据文摘记者按捺不住好奇，已经先用各种图片帮大家测试了一下这位“人工智能”大厨，发现除了少数菜谱靠谱外，这个系统的识别能力依然颇有偏颇，特别是在精深的中华料理的时候，“人工智障”状况频出。
“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。”MIT的教授Antonio Torralba这样评价此次的合作项目。
实际上，这一类研究也并非没有先例，但由于训练数据库较小，一直不尽如人意。在2014年，的研究者们就用一个名为“Food-101”的数据库来训练他们的模型，而最终在训练集的准确略只有50%，原因即是数据库太小。此后城市大学也建立了一个涵盖11万张实物图片和6万5千份食谱的数据库，虽然数据量变大了，但缺陷是大多数食物都是中国菜。
在此次的项目中，CSAIL突破性地获取了超过1百万张食物的图片和对应菜谱，并用神经网络学习这一图库。
给定一张照片，Pic2Recipe可以识别出该食物的原料，例如面粉、鸡蛋、黄油等等，并给出相应的的菜谱。
“想象一下，人们可以用这个系统来最终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。”来自维也纳大学新技术部的Christoph Trattner教授作出了这样的展望。
在未来，MIT的这一团队还希望能够进一步提升这个系统，让它变成一位真正的大厨。给定你的饮食偏好和你现有的原材料，这位大厨就能够搭配出一桌营养均衡、美味可口的好菜。
总而言之，小编对该大厨的测试结果很满意！如对本次评判有，请亲自去试上一试，告辞！返回搜狐，查看更多
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中华美食菜谱:4
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