AI炒菜配料开发新口味……人类终于可以只负责吃了?|在线搭配食谱网站设计_食谱

文丨智能相对论（ID：aixdlun），作者丨黄康瑄

“机器人餐厅”真的向我们走来了？

在深圳举行的第22届中国国际高新技术成果交易会上，煲仔饭机器人、汉堡机器人、五谷豆浆机器人、棉花糖机器人、冰淇淋机器人等多款智能餐饮机器人云集，引起参展民众争相拍照、体验。

目前，佛山、广州、江门等地已经有13家机器人餐厅落地；超200余台各类餐饮机器人单机设备，在北京、江西、陕西等10余个省市的医院、商业中心、景区、大学和政企单位实现运营。

两年前因为工作动作太慢而被CaliBurger“炒鱿鱼”的自动化烹饪机器人Flippy，经过改版后重新回归快餐店的后厨。

今年初，食品制备自动化公司MisoRobotics推出了新款产品FlippyRobot-on-a-Rail，简称FlippyROAR。和前一代Flippy不同的是，FlippyROAR不仅能煎汉堡排，还可独立制作多种食物，包括鸡柳、鸡翅、炸薯条、薯饼、洋葱圈、热狗、披萨等。

MisoRobotics为FlippyROAR制定的价格比前一代降低了一半，并提供月租机器和维护升级的服务。今年七月，FlippyROAR和快餐连锁店WhiteCastle合作开展试运营，试用成功后将逐渐投入各门店。据VentureBeat报道，FlippyROAR也将在CaliBurger的50家分店投入使用。

当然，FlippyROAR并非唯一的商用厨房自动化设备。旧金山比萨连锁店ZumePizza使用大量机器人来压制披萨面饼；汉堡连锁店Creator借助传感器和微型计算机来准备餐点。波士顿餐厅SpyceFood设有半自动化厨房，切配、炒菜、装盘、洗碗全部由机器人完成，可在1小时内生产近200份套餐。

自动化厨房机器人为烹饪方式、内容大量重复且注重出餐效率的快餐领域提供了新的解决方案。白色城堡连锁店副总裁JamieRichardson表示，“自动化厨房机器人可以承担厨房里的那些重复、耗时又危险的工作，让后厨员工不必在高温闷热的油锅前工作，可以在更安全的环境下，负责客户服务、食材准备等别的业务，增加用人效率。”对餐厅而言，不但能节省许多成本，也降低了食物病原体传播的可能性，以及人员频繁接触所带来的新冠感染风险。

“智能相对论”看到，许多食客会带着兴奋的心情走进“机器人餐厅”，但对于普通家庭和个人而言，自动化烹饪设备就没那么好用了。

一名FANLAI烹饪机器人的用户曾总结了智能炒菜机器人的缺点：必须自己准备配菜、必须自己控制好配料分量、必须自己放配菜到固定盒子、只能炒固定分量以内的菜肴，而且只能用来炒菜。一些智能炒菜机公司会提供专用配菜包，但价格稍贵。“其实（炒出来）味道还可以，但是比自己炒的差远了。锅不用洗但是要清洗设备也是麻烦。而市面上很多这种设备厂家是没有提供配菜的，如果要自己洗菜和切菜也就很麻烦了，而且分量控制也是没办法增加的，只能多炒几次！”

其次，自动化炒菜设备千篇一律的做法与味道，对于多数家庭和个人而言过于单调。就像网友说的:“机器人最大的优势应该是动作的一致性，但这个其实也成了机器人最大的劣势，至少在炒菜这个领域来说。中国人还是喜欢自己每一次做出不一样的味道。”

自动烹饪机器人只能制作内置食谱上的菜肴，还必须按照规格准备固定种类、分量的原料，这样有限的烹饪方式、分量和口味并不能满足一般家庭个性化的饮食需求。因此，自动化烹饪设备并未在C端得到普及。

2019年7月，北京大学开始试行识菜结算机器人。这款菜色识别机器人认识食堂内200多款菜色，运用AI图片识别技术，可以根据食物纹理在2秒内识别菜品，大幅提高了餐厅结账速度。

“感觉食堂变得更高大上了，机器的收银速度和食堂阿姨差不多。”一名同学说，“不过，如果人工收银和机器人收银都空着，我还是会选择食堂阿姨，因为食堂阿姨站得更前面，并且当你还没靠近，她已经积极地帮你算好了价钱。”

一些同学表示，这款机器人并不能很准确的区分馒头和包子、土豆烧鸡和红烧肉以及大碗米饭和小碗米饭的区别。购买这些菜品的时候，经常需要再核实一下价格。

相对于学校食堂中数量有限的菜品识别，运用AI来识别食谱就困难许多。

人工智能想要成功分析食谱，必须先弄清楚图片中是什么食物；再推断出食材和配料的加工过程。但现有的AI在第一关就被卡住了。

2017年，麻省理工学院计算科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究人员依此思路，创建了一款名为Pic2Recipe的应用。Pic2Recipe利用神经网络技术，能从食物图片分析食材的成分，反向推导出制作过程中使用过的材料，并向用户推荐类似的食谱。研究团队借助内含上百万份食谱的Recipe1M数据库来训练Pic2Recipe的神经网络系统，让它能在各个食物图像和其对应的成分和食谱之间建立联系。但照片质量对识别结果的影响较大，拍摄角度、远近、摆放和灯光等不同场景下的同一食物，可能得出不同识别结果。

这样的体验并不符合日常使用需求，Pic2Recipe的联合创作人表示:“最重要的问题就是如何获得正确的图像比例。人们在拍摄食物照片时，总是有很多不确定因素，比如拍摄距离的远近（影响食物的大小），拍了一盘菜还是多盘菜（也可能某盘菜的一部分）。但这些问题也合情合理，毕竟你把一块放大的饼干给普通人看，他们也有可能会误认为是一块煎饼。”这些不确定因素造成Pic2Recipe的识别正确率只有65%，研究团队正在提升Pic2Recipe的精准度，并继续丰富它的技能。

2018年，Facebook人工智能研究所的研究人员使用和Pic2Recipe不同的演算方式，开发了另一个AI食谱生成系统，藉由美食图片识别餐品的菜名、食材原料组成与加工程序。

传统的食谱识别系统被表述为一个检索任务，根据嵌入空间中的图像相似度评分从一个固定的食谱资料库中检索出来的。这类系统的性能在很大程度上取决于资料库的大小和多样性，以及所学的嵌入质量。缺点是当资料库中不存在查询目标的匹配菜谱时，这些系统就会失效。

针对这个不足，Facebook研究团队转换了思考方向，将图像到食谱问题公式化为条件生成问题。利用食物图片和对应食谱来做AI模型训练，使用预先训练的图像编码器和成分解码器，让它们利用从输入图像和成分共现中提取的视觉特征来预测一组成分。将图像及其相应的成分列表为条件生成指令序列，推导出它们的加工方式，形成多份可能的食谱。再根据加工方式的可能性从高到低排列，以此生成最终食谱。

IBM曾和美食杂志《BonAppétit》合作进行了一个有趣的实验，将《BonAppétit》中超过一万份食谱输入人工智能机器人沃森的“大脑”，推出主厨沃森（ChefWatson）创意食谱合成网页。只要输入想吃的菜系或食物种类(如墨西哥餐或面食)，再加上一个主题(如万圣节)，就可以得到一份创意食谱。

或许是AI的口味和人类不一样，ChefWatson食谱的娱乐性远远高于实用性。它经常输出像“可可加上藏红花、黑胡椒搭配杏仁和蜂蜜”这类不寻常的早餐组合，或是”用玉米粉圆饼片搭配牛肉和无花果，然后浇上磨碎的咖啡豆”等“黑暗料理”。

不只是IBM，麻省理工学院也做过类似的尝试。

2018年，MIT的学生发布了AI披萨主厨Strono。研发团队从食品blog和食谱网站上搜集了数百种手工披萨配方，形成一个“披萨食谱数据库”，利用开源的机器学习模型textgnrnn，让Strono从中学习，以现有原料和食谱做为参考，创作出它自己的创意披萨食谱。

这些食谱和ChefWatson一样，也存在一些常人难以想到的搭配，如蓝莓、菠菜和羊奶酪披萨；培根、牛油果和桃子披萨等。Strono的披萨食谱还发明了一些根本不存在的食材，比如“walewalnutranchdressing”。为了完成实验，研发团队邀请了波士顿手工披萨店CrushPizza的老板兼主厨，根据Strono的食谱实际做出这些披萨。Strono的作品中，最受欢迎的是虾、果酱和意大利香肠的搭配。CrushPizza的老板已将Strono的这款创意披萨加入菜单，供客人享用。

虽然现在的AI还无法稳定地输出创新且合理的食谱，但单纯分析各类食材之间的匹配度，还是可以做到的。

Foodpairing就是一个通过化学手段分析食材气味，以AI算法技术匹配食材，提供食材搭配建议的网站。通过人工智能运算，分析比对食物气味，能帮助厨师开发新食谱，改良现有菜色口味。

在服务厨师和餐厅的同时，Foodpairing网站通过部份免费的形式，为一般用户提供酸奶、麦片等新颖的搭配口味，日益扩充自己的食材香料数据库。利用机器学习技术，自动获取不同地区的消费者在社交网络中关于菜色和潮品口感的讨论，以及大厨们放在网上的食谱。在此基础上，Foodpairing也开始分析不同地区消费者的口味偏好，并为食品公司提供关于产品口味的建议，帮助他们预测新产品的市场反应，减少开发新品时造成的食物浪费。

“智能相对论”查询到，去年，Microsoft公司与瑞典酿酒厂Mackmyra和Fourkind合作，推出全球第一款由AI制造的威士忌。由MicrosoftAzure云端及Azure认知服务提供酒厂的机器学习模型，并利用现有的配方、销售数据以及客户喜好等数据，让AI透过大数据从超过7000万个方式及口味中选取制作方法。这款AI设计的单一麦芽威士忌被形容为带点果味、橡木味及少许咸味的佳酿。此外，调味料公司McCormick、包装食品公司Conagra以及百事可乐公司也都在用人工智能来创造新的食品口味。

今年10月，微软公司与瑞士调味品公司Firmenich合作，以Firmenich公司的原材料数据库为基础，用AI研制出一种用于植物性肉类替代品的轻烤牛肉口味。这款口味集合了Firmenich独特的配料和“SmartProteins”在植物蛋白替代品方面的专业知识。旨在满足客户对替代蛋白质的需求，并在一系列蛋白质基础上发挥作用。针对越来越受欢迎的无肉健康饮食，在咸味食品、甜食和饮料中创建素食和纯素食，为此类用户提供传统的肉类和奶类产品的替代品。

Firmenich调味品公司总裁EmmanuelButstraen表示，新冠疫情危机改变了食品创新格局以及消费市场，“我们必须以更快的速度，以更大的创造力来理解和应对快速发展的需求。无论是通过提供舒适和愉悦的时刻，还是解决向更健康的食品和饮料的更大转变”他说。“AI的加入使我们能够更好地利用不同的原材料去探索新的创意线索。考虑到特定的产品参数，例如100％天然成分和法规要求，该技术增强了我们的调味师创建优质口味解决方案，并加速了我们产品研发的能力。”目前，Firmenich正对基于其核心口味的几款新型人工智能风味进行高级测试。

AI技术人工智能在快餐生产自动化、算法匹配食材、新品研发等方面已趋成熟，成为厨房里的好帮手。人工智能无法取代人类厨师，却能让大厨如虎添翼，帮助我们拥有一个由更好的食物创造的，更好的世界。

参考资料:

1.雷锋网《全能型AI机器人“厨师”来了网友：又来抢饭碗？》

2.机器人在线《FlippyROAR导轨导航升级，厨房机器人在食品行业大显身手》

3.猎云网《MisoRobotics推出Flippy2厨房机器人》

4.PeterBasildon《Pic2Recipe:DiscoveraRecipefromaPicture》

5.硅谷密探《它山之石|还有这种操作，AI为三星米其林厨师写食谱》

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