w88优德 - 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!

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大数据文摘作品··|,转载要求见文末

作者 | 钱天培



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··|--。

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|-··?

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··|--。

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)

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 

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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