最近 Facebook 研发出食谱推论 AI，由于 AI 具有「预测」的能力，这项「逆烹饪」技术能让新手厨师更快学习新配方与烹饪技术，这对吃货来说是福音阿！
透过一张张简单的食物照片你能想到什么？总是怀念那一口美味的佳肴，自己却做不出吃不到的家乡菜？
Facebook 最新研究，使用 AI 技术，只需要一张食物的图片就可以洞悉它的烹饪方法噢！
该系统透过新颖的架构预测成分作为集合，在不强加任何顺序的情况下对其依赖性进行建模，然后透过同时处理图像及其推断成分来生成烹饪指令。
AI 变身大厨：看一眼就知道这道菜怎么做的
一份优良的食谱不仅能够写清楚配料，还要有清晰的烹饪步骤，例如大火爆炒几分钟，小火慢炖几分钟，是切丝还是切块等等。
之前，传统的做法是将图片转图谱问题看做一种「检索任务」，这类系统的性能在很大程度上取决于数据集的大小和多样性，以及图片的品质。如果数据集中根本没有图片对应食谱，这个系统就非常失败。
现在这个技术则是将图片到食谱看成条件生成问题可以很好的解决传统系统的难题。换句话说，与直接的图片配对不同，后者更多的是预测配料的成分，然后根据配料和其对应的美食图片生成烹饪步骤。
除了食谱，之后可能还能识别卡路里
与单纯理解自然图像相比，视觉成分预测需要的还有高级推理和先验知识，例如，羊角面包中含有黄油。因为食品具有比较高的类别内可变性 intra-class variability，食物的形态在烹饪过程中发生改变，一道煮熟的菜肴和生的原料的样子可能天差地别。
逆烹饪的实现是迈向更广泛的食品理解系统的第一步，接下来也许就可以透过照片实现系统对于食物的卡路里估算和自动创建食谱。成分预测也可以用于解决更广泛的问题，例如实现图象到集合的预测。
