【猎云网（微信号：ilieyun
）】7月31日报道 （编译：叶展盛）
对于人工智能而言，分辨出一件物体“是不是热狗”，已经让它们距离人类更近了一步，而一批麻省理工的研究人员打算在此基础上更进一步。
该团队的pic2recipe系统利用神经网络技术，能从给出的食物图片里，反向推导出食物在制作过程中使用过的材料。这种技术能通过社交媒体上的图片，为人们提供更多健康习惯和饮食偏好方面的建议。
这种pic2recipe系统是基于一个名为Food-101的数据集建立的，这种食物识别算法由一批瑞士科学家于2014年通过10.1万张食物图片所创造。麻省理工人工智能团队CSAIL的Recipe1M数据库从All Recipes和Food.com等高人气的食谱网站提取了100多万份菜谱，而pic2recipe就会交叉引用它的信息。
但这个系统还有很多地方有待完善。目前它已经能正确地辨认出65%的食谱，这种技术所面临的最大问题源于图片本身。
“最重要的问题就是如何获得正确的图像比例。人们在拍摄食物照片时，总是有很多不确定因素，比如拍摄距离的远近（影响食物的大小），拍了一盘菜还是多盘菜（也可能某盘菜的一部分）。但这些问题也合情合理，毕竟你把一块放大的饼干给普通人看，他们也有可能会误认为是一块煎饼。”pic2recipe的联合创作人Nick Hynes告诉媒体。
研究人员表示，这个系统在辨认松饼、饼干等烤制品的时候表现非常良好，但是在辨认寿司、沙冰时就会有些麻烦。另外，如果数据库里的某种食品拥有多个菜谱，那么它在辨认时也会遇到问题。
这支团队也承认了pic2recipe的系统还有很多问题，暂时也没有意图将它推向市场。但这种技术在现实生活中的确有很多的用途，比如确认一项食品的营养价值，还可以帮助病人确定食品中有没有不该吃的东西。
