吃货福利，这里有群科学家在用人工智能做披萨
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麻省理工学院（MIT）研究人员最近开发了一种人工智能模型，它能接受一系列指令并生成成品。该模型未来会应用于建筑和家用机器人领域并产生巨大影响，但研究团队目前决定从我们现在都需要的东西开始——披萨。
PizzaGAN是麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)和卡塔尔计算研究所(QCRI)的天才们所创造的最新神经网络—— 一个生成式的对抗网络，可以创建披萨烹饪前后的图像。
与想的不一样，它目前还不能从实际上制作可以吃的披萨。当我们听到机器人在食品行业取代人类时，我们可能会想象波士顿的一家电力公司(bostondynamics)的机器在厨房里走来走去，翻动汉堡包，制作炸薯条，喊着点菜。
事实上，这些餐厅使用的是自动化技术，而不是人工智能。翻动汉堡的机器人并不在乎抹刀上是真的汉堡还是冰球，它不懂汉堡，也不知道成品应该是什么样子。这样的机器并不智能。
而MIT和QCRI所做的是创建一个神经网络，它可以查看披萨的图像，确定配料和分布，并在烹饪前确定披萨分层的正确顺序。它就像AI都能理解任何东西一样，制作比萨饼也应是从头到尾看起来是什么就是什么。
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研究团队通过一种新颖的模块化方法实现了这一点，并开发了一套人工智能系统，能够根据添加或减少配料来可视化披萨的外观。例如，你可以给它看一张比萨饼的图片，然后让它去掉蘑菇和洋葱，它就会生成一张修改过的披萨图片。
研究人员表示：“从视觉角度看，每一个指标步骤都可以被视为一种通过添加额外的物体(例如添加配料)或更改现有对象(例如烹饪菜肴)来改变菜肴视觉外观的一种方式。”为了让机器人或机器有一天能在现实世界中制作比萨，所以这些机器必须知道披萨是什么。到目前为止研究的成果，即使是顶级的科学家也只能通过复制披萨的视觉效果而非复制真正食物的本味。
Domino’ Pizza目前正在测试一种用于质量控制的计算机视觉解决方案。这种方案使用人工智能来监控从烤箱里出来的每一个披萨饼，以确定它们是否看起来足够好，能够满足公司的标准。通过机器学习，可以实时测量和量化顶级分布，甚至是披萨烹饪程度和圆度，这样来确保顾客所食披萨品质是最好的。
虽然MIT和QCRI的解决方案整合了烹饪前的所有阶段，并确定了适当的分层，以制作美味、诱人的披萨。但在理论上，我们可能离一个端到端的食物制作人工智能解决方案还需要好几年。
当然一旦机器人了解了这个项目的组成、指令的细微之处，以及项目的最终结果应该如何发生，它们就能做许多制作披萨以外的事情。研究人员得出结论，PizzaGAN背后的人工智能模型可能在其他领域也有用武之地。虽然目前只在披萨这一方面评估了该人工智能模型，但研究团队认为，类似的方法对于其他类型的分层食品(如汉堡，三明治和沙拉)也是同样有用的。除了食物之外，该模型在时尚、购物等领域的表现也将会大放异彩，因为这些领域的关键操作是将不同类型服装进行搭配，这可类比分层食物的虚拟组合。
相信哪一天，当人们手拿一块机器人定制的披萨时，人们会切实感叹人工智能的伟大。
药明康德AI整理编译
来源：thenextweb
参考资料
[1]How to make a pizza: Learning a compositional layer-based GAN model, submitted on 6,Jun 2019, from https://arxiv.org/abs/1906.02839v1
[2]https://thenextweb.com/artificial-intelligence/2019/06/18/mit-built-a-neural-network-to-understand-pizza
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