人工智能新尝试，扫描食物照片测热量

2014年Google耗资4亿美金收购英国人工智能公司DeepMind研究深度学习，这等于高调告诉外界自己对人工智能的重视，人工智能也是Google搜索引擎的基础技术。本周在波士顿举行的Rework深度学习峰会上，Google科研家Kevin Murphy向大会展示了复杂的深度学习算法分析静态食物图片的技术。


通过分析照片中食物的成分，算法能够算出盘子里的菜有多少热量。该项目名为“Im2Calories”演示过程中系统查看了一张有两个鸡蛋、两个煎饼和三条培根的照片，由于没有精准的通用衡量单位，系统只能根据盘子的大小和调味料的大小测算每个食物的尺寸，任何一张Instagram网质量的照片都能进行分析。

其实Im2Calories的除了计算你每天每餐的热量让你不好意思以外，还有更深的意义。Murphy说他希望能简化食物日记的记录流程，免去用户手动输入手机的麻烦，通过每份食物的大小这些细微的变量猜出食物的热量。演示中Murphy说自己的系统是半自动，如果软件把煎蛋错认成了水煮蛋或者别的食物，用户可以通过下拉菜单矫正软件。很不幸，Murphy表示目前算法的正确率只有30%，但是只要大家在使用过程中不断矫正数据，使用时间越久，软件的识别准确率越高。
和许多深度学习应用一样，这套算法同样结合了视觉分析，结合图案识别技术判断图片中每个像素的深度。Im2Calories算法能够将特定食物的照片和大量热量数据库相连，如果Im2Calories发现了一个汉堡包，这是因为图片中汉堡包的像素和已有照片库中的汉堡像素相似。
Google才刚刚为Im2Calories提交专利申请，Murphy也不愿透露关于该算法什么时候才能进入市场的具体信息。Murphy说要是App能正确计算食物热量，绝对会是改变世界的应用。如果将这套算法应用于街景分析，不仅仅要他妈能够识别出街上有没有汽车，还要他妈能识别出汽车的具体位置，能他妈数出有多少辆车，是什么车，朝哪儿开。如果能做到这个地步，就能够进行交通场景分析，能够预测可能性最高的可用停车点。
Murphy说得很轻松，他说这一切只是分析数据得出的结果，只是改改数据罢了。我们当然知道这一切没有他他妈的说得那么简单。