MIT想用社交圈美食图训练识菜谱的AI？先过麻婆豆腐这一关！
大数据文摘作品，转载要求见文末
作者 | 钱天培
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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成果—— 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，该成果已被公布。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，特别是在遭遇博大精深的中华料理的时候，“人工智障”状况频出。
当料理遇上人工智能
“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，成果一直不尽如人意。在2014年，瑞士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。此后香港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。”来自维也纳大学新媒体技术部的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。
这位大厨到底是人工智能还是人工智障？
听前文的描述，这位大厨可谓是相当牛掰了，那实际情况如何呢？
AI大厨测试之初级版：
首先，让我们先用官方举例用到的几张图片来测试一下这个系统。
1.意大利香肠披萨
识别结果：
回答正确！小编不懂做菜，所以这菜谱到底咋样还是大家来评判吧。
分数：5/5
2.鸡肉芝士千层面
识别结果：
回答正确！
按照大厨的说法，这道菜做起来比较复杂，小编就不把菜谱一一截过来了。
分数：5/5
目前为止，大厨的表现看起来还是相当完美的。接下来，加大难度，要用小编的藏图啦。
AI大厨测试之中级版
3.牛肉蔬菜沙拉
识别结果：
马马虎虎。好歹识别出来时沙拉了，不过这个成分不太对哟。
分数：3/5
看来还是不能太为难它，降低一点点难度。
4.绿豆汤
识别结果：
玉米巧达汤？？这么明显的绿豆汤你居然不认识，微笑脸。不过好歹你还认得是汤。
分数：2/5
再换个简单的，西餐经典！
5.菲力牛排（小编最爱，please）
识别结果：
猪排...猪排... Good for you。
分数：1/5（真的就想吃牛排谢谢）
AI大厨测试之高阶中国菜版
最后，来几个家喻户晓的中国料理。
6.宫保鸡丁
识别结果：
当机。
分数：0/5
7.麻婆豆腐
识别结果：
再度当机。Excuse you，中国菜看来是一个都不认识。
分数：0/5
AI大厨测试之终极版
1. 小编本人
原图打个码，毕竟我还是很低调的。
识别结果：
很满意！神秘的天蝎不是你等凡A俗I能够识别的，伟大的小编也是不可复制的。
分数：100/5
总而言之，小编对该大厨的测试结果很满意！如对本次评判有异议，请亲自去试上一试，告辞！（ http://tuesday.csail.mit.edu:4242）
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