人们迷恋食物的美味，更迷恋它在镜头前的姿态。在食物刚刚端上餐桌的半分钟时间里，许多人都是依据它在手机摄像头里的姿态来决定它在餐桌上的地位的。Google 最近有了一个关于食物异想天开的新主意，让电脑从图像中获取有关热量的蛛丝马迹，最终能够通过你上传的一张图片，计算食物提供的热量。上周在美国波士顿举办的“修订深度学习的峰会”上，Google 的研究科学家 Kevin Murphy 分享了 Google 怎么做的细节。

　　2014 年， Google 以 5 亿美元的高价收购了一家 YC 投资的英国创业公司 DeepMind，专门做深度学习研究。Google 利用深度学习的公式把每张图片拆解到像素大小，然后从中寻找规律。这是深度学习的一种通用做法。它们管这个项目叫做 Im2Calories。而且 Google 刚刚为 Im2Calories 申请了一个专利。

　　举个例子，一张图片中有几个煎蛋，这颗煎蛋上有没有抹黄油，用和盘子的大小对比来估计蛋的大小，最后乘以在这种情况下的平均热量。

　　当然这样估算出来的数据一定是一个大致的数据，尤其在机器学习最开始的时候。但是 Kevin Murphy 认为对于 Google 来说，即使这个东西永远都不够完美，它还是可以成为一个“杀手级别的应用”。它将会为 Google 带来大量可以用来训练深度学习公式的用户的数据。

　　如果它把煎蛋和煮蛋弄混了，或者干脆没认出什么来，你可以用修正功能来人工更正结果。“但是只要有 30% 的时间它判断的是正确的，就会有足够的人对它感兴趣，我们搜集信息，然后随着时间的推移让它变得更好。”

　　换句话说，这样一个半娱乐的功能也是让海量用户帮助 Google 的机器人变聪明的课堂。

　　尽管 Kevin Murphy 表示，Im2Calories 的目的不是让用户对吃东西产生负罪感，而是为了更方便地记录下每天所吃的东西，或者说记一份食物日记。但是这并不妨碍我们用它助长攀比食物热量的兴趣爱好。

　　不过想想中餐中的许多菜肴，就连端在我面前的都有可能认不出食材的构成。如果想仅仅用简单的一张照片就得出背后的真相，Google 的人工智能要看懂就更渺茫了。

来源：影像中国业界动态 作者：高宇馨