Google 人工智能和算法理論研究學(xué)者 Kevin Murphy 近日在一場(chǎng)波士頓舉辦的 Rework Deep Learning Summit 大會(huì)上展示了一款名為 Im2Calories 的應(yīng)用。Murphy 稱(chēng)，這款應(yīng)用可以通過(guò)照片來(lái)辨認(rèn)食物中的卡路里，而且不是食物原材料而是已經(jīng)加工好的食物。同時(shí)，不需要用戶使用特別高分辨率清晰的圖片，也不需要將食物的每一部分分割開(kāi)來(lái)。

　　實(shí)際上背后的技術(shù)比說(shuō)起來(lái)要負(fù)責(zé)的多，相比起食物原材料來(lái)講，加工過(guò)的食物卡路里會(huì)有很大的變化。比如同樣是毛豆，炒過(guò)的和煮過(guò)的卡路里就有很大的區(qū)別。水煮蛋和煎蛋及鹵蛋的區(qū)別也有很大。Im2Calories 結(jié)合了圖像識(shí)別，視覺(jué)分析以及背后的大量的數(shù)據(jù)來(lái)生成結(jié)果。不過(guò) Murphy 也表示，這項(xiàng)功能還只是 Google 的一個(gè)研究項(xiàng)目，像眾多其他的研究項(xiàng)目一樣，即使申請(qǐng)了專(zhuān)利，也很有可能永遠(yuǎn)不會(huì)出現(xiàn)在用戶手機(jī)上。

　　現(xiàn)階段 Im2Calories 還不完善，成功率大概只有 30% 左右。比如把煎蛋錯(cuò)認(rèn)為水煮蛋或其他食物，需要通過(guò)更長(zhǎng)時(shí)間的自我學(xué)習(xí)來(lái)提高準(zhǔn)確率。Murphy 認(rèn)為，識(shí)別食物的卡路里只是圖像內(nèi)容識(shí)別的一個(gè)嘗試，“如果我們能識(shí)別食物卡路里，那么它會(huì)成為一個(gè)殺手級(jí)的應(yīng)用。想象一下，如果它用來(lái)分析街景，就能定點(diǎn)車(chē)輛的具體位置、有多少車(chē)、正在朝著哪個(gè)方向行駛，繼而預(yù)測(cè)出哪里有可用的泊車(chē)地點(diǎn)。”

　　Google 在圖像識(shí)別方面已經(jīng)做出了很多成績(jī)，比如在 Google IO 上發(fā)布的 Google Photo 就可以很準(zhǔn)確的識(shí)別出照片當(dāng)中的內(nèi)容?；蛟S真的在不遠(yuǎn)的的將來(lái)，吃飯前拍一張照片就能準(zhǔn)確的識(shí)別出所含卡路里，然后讓用戶每一口都吃的不那么開(kāi)心。