人工智能新进展:“理论型”美食鉴赏家为你挑选披萨

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麻省理工学院的一组研究人员最近开发了2当事人工智能模型,它不能获取指令列表并生成有2个成品。未来对建筑和机器人领域的影响巨大,但团队决定从我们都都儿现在不能的东西后后开始:披萨。

pizza GAN是麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)和卡塔尔计算研究所(QCRI)天才们创造的最新神经网络,它是有2个生成性的对抗性网络,不能在披萨烹饪前后创建披萨的图像。

不,它实际上都不 做有2个你要吃的披萨——共要,现在还做只有。我们都都都儿听到机器人在食品工业中取代人类时,我们都都儿不可能 会想象波士顿动力机器在厨房厨房卫生间里走动,翻转汉堡,做薯条,什么都有有 大喊“点餐”。但事实要温和得多。

实际上,哪几种餐馆使用的是自动化技术,而都不 人工智能。汉堡翻转机器人不关心它的抹刀上与算是真正的汉堡或冰球。它不了解汉堡包,也告诉我成品应该是哪几种样子。哪几种机器在邻居家,就像在汉堡店把包装盒关在亚马逊的仓库里一样。让我们都都不 智能的。

麻省理工学院和QCRI所做的是创建有2个神经网络,它不能查看比萨饼的图像,选着配料的类型和分布,并在烹饪前选着比萨饼分层的正确顺序。它理解任何人工智能都能理解,做披萨从头到尾应该有的过程。

联合小组通过某种新颖的模块化最好的办法完成了你这个 任务。它开发了人工智能,不能根据加进或删除的成分来可视化比萨饼应该是哪几种样子。类式,你要给它看一张比萨饼的图片,什么都有有 让它加进蘑菇和洋葱,它就会生成一张修改过的披萨图片。

研究人员称:

从视觉深度来看,每有2个指令步骤都不能被视为通过加进额外的对象(类式加进配料)或更改现有对象(类式烹饪菜)的外观来更改菜的视觉外观的某种最好的办法。

为了让机器人或机器有一天能在现实世界里做披萨,它只有解披萨是哪几种。到目前为止,人类,即使是CSAIL和QCRI里真正的人类,在机器人中克隆qq好友好友视觉的能力也比味蕾强得多。

类式,Domino’Pizza目前正在测试某种用于质量控制的计算机视觉正确处理方案。它在你这个 地方使用人工智能来监控从烤箱里出来的每有2个比萨饼,以选着它们算是看起来足够好,不能满足公司的标准。像浇头分配、甚至烹饪、圆度类式的东西也不能通过机器实时学习来测量和量化,以确保客户不想得到有2个糟糕的披萨。

麻省理工学院和QCRI的正确处理方案整合了烹饪前的阶段,并选着了适当的分层,以制作美味、诱人的披萨。共要在理论上,我们都都儿不可能 离有2个端到端的人工智能正确处理方案不能好几年的时间来准备、烹饪和供应比萨饼。

当然,一旦机器人了解了配料的细微差别、操作说明以及项目最终结果应该怎样经常出现,这样比萨饼就并都不 机器人唯一能做的事了。研究人员得出结论,PizzaGAN背后的人工智能模型不可能 在你这个 领域都不 用武之地:

确实我们都都儿什么都有有 在比萨的背景下对我们都都儿的模型进行了评估,但我们都都儿相信,对于你这个 自然分层的食物,如汉堡、三明治和沙拉,类式的最好的办法是有希望的。除了食物,我们都都儿还将有趣地想看 我们都都儿的模型在数字时尚购物助理等领域的表现,其中有2个关键的操作是不同层次衣服的虚拟组合。

什么都有有 ,老实说,我们都都儿都不 会正式进入人工智能时代,除非有一天,我们都都儿不能得到有2个体面的砖炉玛格丽塔比萨饼自制机器人。