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“理论型”美食鉴赏家 AI为你提选披萨

时间:2019-07-10 12:42作者:admin打印字号:

pizza GAN是麻省理工学院计算机科学与人造智能实验室(CSAIL)和卡塔尔计算钻研所(QCRI)先天们创造的最新神经网络,它是一个生成性的对抗性网络,能够在披萨烹饪前后创建披萨的图像。

不,它实际上不是做一个你能够吃的披萨——起码,现在还做不到。当吾们听到机器人在食品工业中取代人类时,吾们能够会想象波士顿动力机器在厨房里走动,翻转汉堡,做薯条,然后大喊“点餐”。但原形要温暖得众。

实际上,这些餐馆答用的是自动化技术,而不是人造智能。汉堡翻转机器人不关心它的抹刀上是否有真实的汉堡或冰球。它不晓畅汉堡包,也不清新制品答该是什么样子。这些机器在家里,就像在汉堡店把包装盒关在亚马逊的仓库里相通。他们不是智能的。

麻省理工学院和QCRI所做的是创建一个神经网络,它能够查望比萨饼的图像,确定配料的类型和分布,并在烹饪前确定比萨饼分层的正确挨次。它理解任何人造智能都能理解,做披萨从头到尾答该有的过程。

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说相符幼组经由过程一栽稀奇的模块化手段完善了这一义务。它开发了人造智能,能够按照增补或删除的成分来可视化比萨饼答该是什么样子。例如,你能够给它望一张比萨饼的图片,然后让它往失踪蘑菇和洋葱,它就会生成一张修改过的披萨图片。

钻研人员称:

从视觉角度来望,每一个指令步骤都能够被视为经由过程增补额外的对象(例如增补配料)或更改现有对象(例如烹饪菜)的外面来更改菜的视觉外面的一栽手段。

为了让机器人或机器有镇日能在实际世界里做披萨,它必须晓畅披萨是什么。到现在为止,人类,即使是CSAIL和QCRI里真实的人类,在机器人中复制视觉的能力也比味蕾强得众。

例如,Domino’Pizza现在正在测试一栽用于质量限制的计算机视觉解决方案。它在一些地方答用人造智能来监控从烤箱里出来的每一个比萨饼,以确定它们是否望首来有余益,能够知足公司的标准。像浇头分配、甚至烹饪、圆度之类的东西也能够经由过程机器实时学习来测量和量化,以确保客户不会得到一个糟糕的披萨。

麻省理工学院和QCRI的解决方案整相符了烹饪前的阶段,并确定了正当的分层,以制作美味、诱人的披萨。起码在理论上,吾们能够离一个端到端的人造智能解决方案还必要益几年的时间来准备、烹饪和供答比萨饼。

自然,一旦机器人晓畅了配料的微弱差别、操作表明以及项现在终极效果答该如何显现,那么比萨饼就并不是机器人唯一能做的事了。钻研人员得出结论,PizzaGAN背后的人造智能模型能够在其他周围也有用武之地:

固然吾们只是在比萨的背景下对吾们的模型进走了评估,但吾们坚信,对于其他自然分层的食物,如汉堡、三明治和沙拉,相通的手段是有期待的。除了食物,吾们还将兴味地望到吾们的模型在数字前卫购物助理等周围的外现,其中一个关键的操作是差别层次衣服的虚拟组相符。

但是,忠实说,吾们都不会正式进入人造智能时代,除非有镇日,吾们能够得到一个相符适的砖炉玛格丽塔比萨饼自制机器人。

(选自:thenextweb 作者:George Sief 编译:网易智能  参与:Katrina)

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