麻省理工学院的学生使用人工智能来制作披萨配方

人工智能（AI）可以帮助放射科医师诊断肺炎，预测您的音乐品味，甚至可以预测余震。原来它也是一个非常强大的pizzaiolo - 虽然有一些...奇怪。

由麻省理工学院的研究生和博士后研究人员建立了一个项目，培养了机器学习模型-textgnrnn，从文本数据集生成词组一个开源的递归神经网络-上百名“工匠比萨食谱”的网上的美食博客。他们与位于马萨诸塞州波士顿的工匠比萨饼店Crush Pizza合作，将它们变为现实。

那么AI厨师（被团队精心称为“Strono”）怎么办？虽然一些食谱含有一些非典型的成分，但其他食谱却出乎意料地获得好评。然而，没有事情是一蹴而就的 - 因为团队的AI系统没有考虑其混搭中的成分或味道，它有时会放少了蛋白质，酱料和奶酪。（在这些情况下，Crush Pizza的驻地厨师提供了建议。）

当然，如果没有口味测试，那食谱头脑风暴是不完整的，所以团队开了Crush Pizza的900度燃木烤箱并开始制作。这一系列的亮点包括蓝莓，菠菜和羊乳酪馅饼; 培根，鳄梨和桃子; 和杏，梨，蔓越莓和意大利乳清干酪。无可争议的赢家是虾，果酱和意大利香肠组合，显然 - Crush Pizza的主人正在考虑把它放在菜单上，这已经足够了。

该组织在一篇媒体报道中写道：“在'人工智能觉醒'中机器正在擅长许多'人'工作，人们担心人工智能将最终通过取代它们来导致大规模失业。” “当人类和机器一起工作以增强彼此的互补优势和技能时，我们相信我们可以取得最具创造性和最有成效的结果。”

任何披萨实验都会让人想起厨师Watson，这是一个IBM研究项目，旨在通过分析数百种不同成分的化学成分，超过10,000种食谱（来自BonAppétit）来创建新配方。其创作的食谱于2015年出版。

总部位于洛杉矶的创业公司汉拿采用略微不同的方法进行食品解码，利用10,000个杂货，20,000个食材，175,000个食谱和2000万个餐馆菜肴的数据库，建立了风味，外观和饮食吸引力等属性的分类地图。

首席执行官兼联合创始人Spencer Price在8月接受VentureBeat采访时表示，“食物非常具有心理作用”。“每道菜都会分解成数据丰富的子组件。”