Facebook团队正在开发把食物照片转化成食谱的AI技术

大家好,今天小编带来Facebook团队正在开发把食物照片转化成食谱的AI技术的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，来看看吧。

Facebook团队正在开发把食物照片转化成食谱的AI技术

Instagram、Facebook在餐饮界的地位或许又要提高了。

为什么这么说？先看看这项看起来不可思议的“黑科技”：根据美国媒体Forbes在10月7号的报道，Facebook人工智能研究团队（FAIR）的研究人员正在开发一种AI软件，通过分析美食的照片，就能确定出它的制作食谱。

这项技术由科学家AdriannaRomero和其他几位来自FAIR加拿大蒙特利尔实验室的研究者合作开发。如果你输入一张香蕉面包的图片，那么AI会分析出它的成分，以及可能的制作方法。

“在吃饭前，每个人都在拍个不停。”FAIR蒙特利尔实验室负责人JoellePineau在接受采访时表示，“有时候美食的食材配料显而易见，但有时候你也不容易看出成分，比如加了多少糖和盐。”她说。所以他们用大量成对的图像和食谱来训练AI，试图让它通过图片分析出食谱。

麻省理工学院的研究者也在开发类似的技术，他们在去年7月宣布用100万张实物照片和100万份食谱来进行机器学习。

听上去，这是个能吸引吃货在社交网络上主动发美食图片的新奇主意，Facebook和Instagram的用户也会对这个新功能感兴趣。不过JoellePineau表示Facebook目前还没有把它上线的具体打算。

但仅仅是一个假设就足以让不少网红博主和美食达人兴奋，这多少源自于社交网络在餐饮界的特殊地位——尤其是Instagram，这个以图片为主的社交平台上关于美食的图片数以亿计。

全世界的Instagram用户大概都有这样的体验：看到美食的时候先拿起手机，想方设法找到完美角度拍一张，修图加滤镜，制作出一张有独特Instagram美学风格的食物照片。

这也是为什么有那么多网红餐饮会流行。不少厨师会惊讶于这个社交平台强大的营销能力，美食通过一张小小的方形照片成为广告牌，从而改变了餐饮经营者的工作方式。

“Instagram文化完全影响了人们做饭的方式，你必须时时刻刻想着如何设计这盘菜。它看上去好看吗？能不能用它拍张好看的照片？这个当然不是我们唯一担心的，但是我们在制作披萨的时候，这个念头也是常常出现在脑海里。”位于美国洛杉矶的餐厅Tony’sPizza的制作主厨LauraMeyer说，“吃饭和拍照如今是相辅相成的了。”

如今为何众多的科技企业着都在力研发人工智能?

过去5年间，人工智能在悄然间取得了一个个突破，而2015年已成为这项技术发展的重要里程碑。现如今，计算机的智能化程度已达到有史以来的最高水平，而认知速度也达到一个前所未有的水平。

人工智能研究取得前所未有的发展

谷歌高管杰夫·迪恩（Jeff Dean）表示，人工智能“的确正在加速发展”。为了庆祝过去取得的成就，制定未来一年的发展规划，迪恩和人工智能领域的众多顶尖人才本周齐聚加拿大蒙特利尔市，出席了“神经信息处理系统”（以下简称“NIPS”）大会。NIPS大会从1987年开始举办，随着人工智能技术的快速发展，它在过去几年已成为众多硅谷公司必须要参加的会议。

2013年，Facebook CEO马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）正是在NIPS大会上宣布了建立人工智能实验室的计划，而一家名为DeepMind的创业公司也在被谷歌收购之前，在NIPS大会上展示了一种能学会玩计算机游戏的人工智能系统。

本周，人工智能技术注定会成为一个焦点。在今年，人工智能研究取得了前所未有的发展，这主要归功于以下几个方面。首先，云计算基础设施得到了极大地改善，成本也出现大幅下降，技术人员可以处理更为复杂的信息。其次，还出现了大量数据集和免费或价格低廉的软件开发工具，供研究人员使用。得益于这种趋势，一种被称为“神经网络”（neural network）的重要认知技术，如今也变得相对便宜许多，而以前其成本高的让人望而兴叹。

科技巨头与创业公司齐发力

这最终导致一些科技行业巨头也想从人工智能市场分一杯羹，比如谷歌、Facebook和微软。这三家科技公司每家都有自己的人工智能实验室，实施一系列重要研究，发布了研究成果供学术界讨论。举例说，谷歌研究人员的一项研究成果就登上了科学杂志《自然》的封面，介绍了一种可自动学会玩Atari游戏的系统；Facebook也开发出了一种技术，能让计算机向盲人描述图像；微软则对外展示了全新的Skype系统，该系统能自动将一种语言翻译成另一种语言；IBM也暗示人工智能技术是其最重要的潜在增长领域之一。

与此同时，创业公司也对人工智能的发展作出了重大贡献。Preferred Networks的人工智能系统将被整合到日本知名机器人公司发那科（Fanuc）制造的工业机器人中，而Indico Data Labs也携手Facebook研究人员，教计算机如何利用自己的想象力为面孔涂颜料。

计算机目前越来越善于识别照片中的内容。2012年，在全球最富盛名的一个图像识别技术大赛中，多伦多大学的一个研究小组笑到了最后。这个小组最终被谷歌招进了自己的公司，其技术方法也在短时间内被谷歌和其他科技公司采用。2015年，根据这个团队深度学习技术开发的人工智能系统变得越来越准确。在测试中，这种系统的出错率已降至大约5%，几乎与人类的表现不相上下。

人工智能技术发展的影响因素有哪些？

前段时间，人工智能技术一直是网络探讨的热点，许多大型科技公司看到了这个势头，也加入了人工智能技术的开发行列，我们现在就来看看在这个行业到底有哪些影响。

AI已经开始起步了，下面让IT培训来看下促进AI发展的因素有哪些。

坚实的基础设施，为AI发展奠定环境基础

过去，有限的计算能力是阻碍AI研究的一个重要因素，但是当前的基础设施和生态系统已经足够支持AI的处理能力，让其自行“思考”了。另外，当前强大的处理和内存功能、云计算、光纤高速互联网接入、普遍的Wi-Fi和相连的物联网世界，所有这些都为AI的到来和长足发展奠定了坚实的环境基础。

二十年前，只有具备研发团队的较大型企业，才有能力参与到AI的研发中来，即便如此，研究也只是局限在理论层面。但是现在，对于大企业建立起来的技术层面的基础设施和设备，每个企业家都可以快速访问获取。

Facebook和其他社交媒体平台的崛起，也为AI的发展提供了有利条件。我们以前从来没有获得过如此多的实时和历史数据，帮助我们了解人们是如何互动交流的。在千禧年以前，我们简直无法想象，竟然可以获得如此详细的庞大数据，更别提在公众层面如此广泛地获取了。相比于以前，数据资源的获取变得更加自由，这也就为让大众参与到AI生态圈建设创造了可能。只要你肯努力，就可以参与进来。如此一来，阻挡AI发展的障碍也就不存在了。

正如20世纪90年代出现的最初的互联网泡沫(或当下向“移动时代”的转向)，AI的发展象征着小型的初创企业也可以独当一面，成为AI生态圈发展的领头军，推动AI技术的创新。

AI领域的新锐军

我们所熟知的Microsoft、IBM和Alphabet等大型企业，都已经在AI领域活跃很长时间了。这些企业面向公众推出的机器学习应用程序，也已经在不同程度上取得了成功。

Watson回答用户提问的能力，使其成为了一些复杂行业内专业人士的理想资源平台，比如医疗和金融行业。谷歌搜索所使用的复杂算法，也和AI很接近，而谷歌的母公司Alphabet，也已经在着手利用其研发成果来重塑网络了。就连Facebook，也在AI研发上投入了大量投资。

虽然这些大型企业让主流媒体对它们创建的AI平台意乱情迷，但真正把这些平台利用起来的却是那些独立开发者们，比如ROSS和Slack，正是他们为AI带来了创新。据彭博社(Bloomberg)报道，2014年在AI领域的创业投资超过3亿美元。截止到2023年，AI有望发展成为市场价值200亿美元的行业，包括跨平台搜索、语音帮助和主动支持。Gartner预测，85%的消费者互动将会由机器管理。

截止到那时，出生在互联网和Siri时代的年轻一代，他们将创建新一代的谷歌、Facebook和Amazons。而现有的一些老牌科技公司，它们的地位将被具有创新能力的初创公司所代替，成为这些初创公司创建崭新世界的基石。

未来AI的发展方向

AI行业如果出现具有颠覆性的新技术，那必将是这些小型参与者，通过以一种集中式的全新方式使用已有AI平台所带来的结果。但是即便初创公司在AI市场上超越了现有大企业，也并不意味着这些大企业从此就会退出历史舞台。

人工智能技术在社会实践的表现？

随着互联网的发展，人工智能技术在各个领域都有不同程度的表现，下面电脑培训就一起来了解一下在社会实践发展等领域，人工智能技术都有哪些表现形式。

1、弗兰肯算法的扩散

随着人工智能领域的蓬勃发展，部署代码的人数也在不断增加。随着自动化系统变得越来越普遍，所有代码都会传输到算法中，其中一些算法会继续生成新的算法，由此产生的过程和程序可能比初的预期更复杂。这可能会导致不可预测性，使得理解决策过程变得更加困难。对于像Facebook这样数十亿算法同时工作的大公司而言，这已经是一个挑战。

2、孪生可部署AI版本

它也被称为数字双胞胎，许多初创公司可以构建可部署的AI版本，他们提供可定制、可训练的平台，能够学习关于你本人的一切，作为你在网络上的代表。Molly是YCombinator支持的一家创业公司，也是几个新的AI代理商之一。它的功能更像AMA(有问必答)，在这里，每个人都可以得到关于你的信息。遇到不懂的，Molly会“请教”你本人，学习关于你的知识。

3、AI中的偏见

人工智能有严重的偏见问题并不是秘密。这个问题是多方面的，例如：用于训练的数据集通常来自维基百科等地，这本身就充满了偏见。人们建造模型往往是同质的，并经常意识不到自己的偏见。随着我们的计算机系统越来越习惯于做出决策，我们可能会发现自己被按算法做出毫无意义的分类，但这可能会产生巨大的影响。

4、AI偏见导致社会问题

每一天，我们都在主动(在Facebook上传和标记照片)或被动地(在线搜索医疗症状、开车上班)创建难以想象的大量数据。这些数据经常在你未知的情况下被算法挖掘和使用，用于制作广告，帮助潜在雇主预测我们的行为，确定我们的抵押贷款利率，甚至帮助执法预测我们是否可能犯罪。包括马里兰大学、哥伦比亚大学、卡内基梅隆大学、麻省理工学院、普林斯顿大学、加州大学伯克利分校、国际计算机科学研究所等多所大学的研究人员正在研究自动化决策的副作用。

Facebook记录用户的语音对话，真的只是为了改善其AI技术吗？

Facebook记录用户的语音对话，真的只是为了改善其AI技术吗？Facebook让其承包商收听和记录用户通过Facebook Messenger聊天平台进行的特定语音对话。报道称，Facebook之所以会让承包商记录用户的语音对话，是为了改善其人工智能（AI）技术。Facebook发言人向CNBC表示：“跟苹果公司和Google一样，我们也已经在一周多以前暂停人工审查音频。

亚马逊、Google和苹果公司等其他一些科技巨头都已经或正在采取同样的做法，希望借此提高Alexa、Google Assistant和Siri等产品的语音识别能力。

苹果公司已在最近暂停一个项目，该项目允许其员工收听一小部分Siri语音请求，这些请求通常是直接在设备上进行处理的。Google也已停止在欧洲和美国这样做，其Google Assistant服务的查询请求被发送到云端进行处理。亚马逊对Alexa也做过同样的事情，但最近推出了一些工具，让用户可以选择不让他们的问题被人工分析。

Facebook又被爆出监听用户语音通话的负面消息，Facebook承认其雇佣了外部承包商，将Messenger录下来的用户对话语音转抄为文字，而Facebook对此行为的解释是作为AI学习对比的基础，同时Facebook还强调这些语音来源是完全匿名的，并且都获得了提供者的同意。不过Facebook没有告知承包商雇员这样做的目的，外部承包商不仅不知道语音来源，更加不知道Facebook为什么要将语音转换为文字。在面对众多用户的质疑下，Facebook选择暂停语音转录文字的工作。

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