自人類誕生之初，技術(shù)和食物就齊頭并進(jìn)共促發(fā)展。我們的祖先用火來(lái)烹飪食物，用石器來(lái)捕捉和準(zhǔn)備食物。

食品和技術(shù)之間的聯(lián)系至今仍然存在。IEEE Xplore包含了600多萬(wàn)篇關(guān)于最新突破性技術(shù)的文章，包括了分析食品制備技術(shù)甚至食譜的各種研究。流行的短語(yǔ)“自切片面包以來(lái)最偉大的發(fā)明（the greatest invention since sliced bread）”通常用來(lái)表示一種特別有用的新技術(shù)。順帶一提，切面包的機(jī)器是在1928年開發(fā)出來(lái)的。

隨著人工智能和機(jī)器人技術(shù)的崛起，食品與技術(shù)的融合正開辟新的前沿。從圖像識(shí)別到食譜推薦，科技正在改變我們的烹飪方式，讓我們更加便捷、健康地享受美食。討論技術(shù)人員正在追求的一些想法，以及現(xiàn)在正在發(fā)生的事情可能會(huì)很有趣：

從圖像識(shí)別到食譜推薦：在一個(gè)由視覺(jué)內(nèi)容主導(dǎo)的世界里，每天發(fā)布在社交媒體上的食物照片數(shù)量驚人。但你有沒(méi)有看過(guò)一張圖片后想了解“這是怎么做的呢？”—— 如果有的話，這非常正常 —— 事實(shí)上，一組研究人員最近公布了他們開發(fā)的一個(gè)數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集完全致力于印度美食，因?yàn)楝F(xiàn)有的工具并不包含許多印度本土的地區(qū)和傳統(tǒng)菜肴。

該數(shù)據(jù)集由機(jī)器學(xué)習(xí)提供支持，旨在將印度菜的圖像作為輸入，識(shí)別其成分，并檢索菜品的名稱。

不過(guò)，需要注意的是，這些技術(shù)不僅僅依賴于圖像。能夠?qū)D像連接到更大的食譜數(shù)據(jù)庫(kù)是關(guān)鍵。

IEEE高級(jí)會(huì)員Eleanor “Nell” Waston說(shuō)：“目前的機(jī)器視覺(jué)技術(shù)可以以適度的準(zhǔn)確度理解盤子上的食物。然而，許多成分，如黃油或大蒜，在成品上將無(wú)法視覺(jué)上區(qū)分，從而使這一過(guò)程變得困難?！?/p>

機(jī)器人學(xué)習(xí)：研究表明，我們花費(fèi)越多的時(shí)間自己做飯，我們的食物就越健康。但我們中的許多人沒(méi)有時(shí)間做飯。技術(shù)人員現(xiàn)在正在研究可以通過(guò)觀察人類來(lái)學(xué)習(xí)的機(jī)器人，并將其應(yīng)用于廚房，這可能會(huì)節(jié)省大量時(shí)間，改善健康。

IEEE高級(jí)會(huì)員Euclides Chuma指出，盡管機(jī)器可以模仿人類的行為，但創(chuàng)造出美味獨(dú)特的菜肴仍然是一門藝術(shù)，需要獨(dú)特的感官和創(chuàng)造力，這些對(duì)于機(jī)器人來(lái)說(shuō)是非常復(fù)雜的。

Chuma說(shuō)：“這種類型的與世界的互動(dòng)對(duì)機(jī)器來(lái)說(shuō)非常復(fù)雜，但對(duì)人類來(lái)說(shuō)很常見。機(jī)器人可以在沒(méi)有重大挑戰(zhàn)的情況下烹飪簡(jiǎn)單工業(yè)化的食物。然而，烹飪具有不同質(zhì)地、味道和香氣的新鮮食物，是一些人類掌握的一門藝術(shù)。我們或許可以期待未來(lái)機(jī)器能夠真正理解并創(chuàng)造出符合各種口味需求的美食 —— 這將需要許多不同的傳感器和多種復(fù)雜的藝術(shù)算法達(dá)到這一水平的智力?！?/p>

食材推薦：情況或許是這樣的：離晚餐還有一個(gè)小時(shí)，冰箱里裝滿了看似可利用的食材，但還沒(méi)有計(jì)劃要做什么。這時(shí)，成分推薦系統(tǒng)可以提供幫助。他們會(huì)告訴你可以做什么，確定你可能需要的食材，并將其與食譜列表聯(lián)系起來(lái)。技術(shù)人員也在試驗(yàn)可以考慮飲食類型、烹飪復(fù)雜程度和菜譜的系統(tǒng)。

Watson說(shuō)：“我們似乎離能夠擁有味覺(jué)和愉悅感的機(jī)器還很遠(yuǎn)，所以機(jī)器要?jiǎng)?chuàng)造出真正美味有趣的新奇口味將是一項(xiàng)非常具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。然而，機(jī)器可能擅長(zhǎng)的一件事是重新將食譜混合，比如改變某種食物的用量（例如烤土豆），或者創(chuàng)建通常不會(huì)相互搭配的菜肴的菜單融合，使其可以互補(bǔ)，比如印度和墨西哥風(fēng)味?！?/p>

不要點(diǎn)錯(cuò)菜了：你有沒(méi)有在看菜單時(shí)很難做出決定，只是在服務(wù)員過(guò)來(lái)接你點(diǎn)的時(shí)候隨機(jī)選擇了一些東西？你有沒(méi)有后悔過(guò)你點(diǎn)的菜，而一桌的人卻在享用美味的食物？你有沒(méi)有后悔過(guò)你點(diǎn)的菜，而一桌的人卻在享用美味的食物？

IEEE高級(jí)會(huì)員Ayesha Iqbal表示：“食品和配料推薦系統(tǒng)將食品分析作為其核心組件，以獲取用戶的食品消費(fèi)數(shù)據(jù)。食品分析可能廣泛包括類別識(shí)別、數(shù)量估計(jì)以及配料和烹飪說(shuō)明識(shí)別，而且主要是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的幫助下完成的。最終，基于人工智能的推薦系統(tǒng)將能夠根據(jù)用戶的行為、偏好和需求提供推薦。”

中國(guó)的烹飪文化有著悠久的歷史，豐富的口味和傳統(tǒng)的烹飪方法，這為未來(lái)的科技創(chuàng)新提供了無(wú)限可能性。通過(guò)結(jié)合傳統(tǒng)的烹飪智慧和現(xiàn)代的技術(shù)進(jìn)步，我們或許可以期待未來(lái)機(jī)器能夠真正理解并創(chuàng)造出符合各種口味需求的美食，為中國(guó)豐富多樣的飲食文化注入新的活力。

審核編輯：彭菁