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

食品和技術之間的聯(lián)系至今仍然存在。IEEE Xplore包含了600多萬篇關于最新突破性技術的文章，包括了分析食品制備技術甚至食譜的各種研究。流行的短語“自切片面包以來最偉大的發(fā)明（the greatest invention since sliced bread）”通常用來表示一種特別有用的新技術。順帶一提，切面包的機器是在1928年開發(fā)出來的。

隨著人工智能和機器人技術的崛起，食品與技術的融合正開辟新的前沿。從圖像識別到食譜推薦，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)生的事情可能會很有趣：

從圖像識別到食譜推薦：在一個由視覺內容主導的世界里，每天發(fā)布在社交媒體上的食物照片數(shù)量驚人。但你有沒有看過一張圖片后想了解“這是怎么做的呢？”—— 如果有的話，這非常正常 —— 事實上，一組研究人員最近公布了他們開發(fā)的一個數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集完全致力于印度美食，因為現(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)集由機器學習提供支持，旨在將印度菜的圖像作為輸入，識別其成分，并檢索菜品的名稱。

不過，需要注意的是，這些技術不僅僅依賴于圖像。能夠將圖像連接到更大的食譜數(shù)據(jù)庫是關鍵。

IEEE高級會員Eleanor “Nell” Waston說：“目前的機器視覺技術可以以適度的準確度理解盤子上的食物。然而，許多成分，如黃油或大蒜，在成品上將無法視覺上區(qū)分，從而使這一過程變得困難。”

機器人學習：研究表明，我們花費越多的時間自己做飯，我們的食物就越健康。但我們中的許多人沒有時間做飯。技術人員現(xiàn)在正在研究可以通過觀察人類來學習的機器人，并將其應用于廚房，這可能會節(jié)省大量時間，改善健康。

IEEE高級會員Euclides Chuma指出，盡管機器可以模仿人類的行為，但創(chuàng)造出美味獨特的菜肴仍然是一門藝術，需要獨特的感官和創(chuàng)造力，這些對于機器人來說是非常復雜的。

Chuma說：“這種類型的與世界的互動對機器來說非常復雜，但對人類來說很常見。機器人可以在沒有重大挑戰(zhàn)的情況下烹飪簡單工業(yè)化的食物。然而，烹飪具有不同質地、味道和香氣的新鮮食物，是一些人類掌握的一門藝術。我們或許可以期待未來機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雜的藝術算法達到這一水平的智力?！?/p>

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

Watson說：“我們似乎離能夠擁有味覺和愉悅感的機器還很遠，所以機器要創(chuàng)造出真正美味有趣的新奇口味將是一項非常具有挑戰(zhàn)性的任務。然而，機器可能擅長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)建通常不會相互搭配的菜肴的菜單融合，使其可以互補，比如印度和墨西哥風味。”

不要點錯菜了：你有沒有在看菜單時很難做出決定，只是在服務員過來接你點的時候隨機選擇了一些東西？你有沒有后悔過你點的菜，而一桌的人卻在享用美味的食物？你有沒有后悔過你點的菜，而一桌的人卻在享用美味的食物？

IEEE高級會員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數(shù)據(jù)。食品分析可能廣泛包括類別識別、數(shù)量估計以及配料和烹飪說明識別，而且主要是在神經(jīng)網(wǎng)絡技術的幫助下完成的。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?！?/p>

中國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，這為未來的科技創(chuàng)新提供了無限可能性。通過結合傳統(tǒng)的烹飪智慧和現(xiàn)代的技術進步，我們或許可以期待未來機器能夠真正理解并創(chuàng)造出符合各種口味需求的美食，為中國豐富多樣的飲食文化注入新的活力。

審核編輯：彭菁