通衢小道上有这样一家别有风情的酒吧，推开门便是满满的啤酒香，走到吧台，点上一杯名字很特别的酒，浅酌一口，不由收回啧啧的赞赏声。这时分老板从里面风尘仆仆地出去，见到主人就上前攀谈到，“您好，这是我们酒吧一杯用AI算法酿造的啤酒，您觉得滋味如何？”

你置信吗？人工智能在不知不觉间又和我们吃什么这件事扯上了关系，智慧餐厅虽然之前也被人们津津有味，但是人工智能却似乎不只仅只满足于做一个乖乖的效劳生。所以，人工智能还能在吃这件事上躁出点什么名堂呢？

AI饮品开发来一波

首先，饮操行业的消费者构成偏年老，以奶茶这一饮品为例，其目的消费群次要为追求潮流的80-90后年老群体。而且年老的千禧世代和Z世代普遍表示情愿在高端餐点上破费更多，价钱往往并不是他们的第一思索要素，体验为王才是他们在生活中最大的追求。

之前，伦敦的IntelligentLayer公司结合牛津机器学习专家应用算法酿造的那款啤酒为了保证口味的共同性在AI算法中参加了1000个“通配符”成分，随机拔出到啤酒的配方中。也就是说，AI可以自主添加各种新奇成分来坚持啤酒带给主人的惊喜度。

另外，随着人群逐步细分，互联网当中的“长尾效应”开端延续到线下的消费场景，行业无一例外都开端走向了小众化的路途。传统的饮品开发方式开端难以顺应疾速的市场变化，就像许多知名的餐饮品牌：全聚德、吉野家、真功夫、味千拉面，正在阅历的中年危机：“光有品牌而无吸引力”，亦从正面证明了假如不能疾速抓住市场口味的变化，那么客流量下降的焦虑只会在工夫的流逝当中被越放越大。而AI算法开发饮品应用人工智能的算法和机器学习功用，可以在主人饮过之后停止交互实时搜集用户反应，让AI可以记住该顾客的数据，并在下一次的消费当中不时经过工艺的调整使饮品愈加契合主人的口味偏好。

一家饮品公司的成功往往特别注重营销和产品两个要素，AI二字原本就是饮品的活广告，不时迭代的口味又可以满足年老一代求新求变的心境。因而，AI算法饮品只需失掉一定威望认证，其市场的规模一定不会小。

AI说，除了吃得奇，还要吃得更安康

中国的中产阶级数量继续上升，随之进步了群众对食品养分的要求。依据麦肯锡的预估，到2022年，中国下层中产阶级家庭数量将到达1.93亿，群众中产阶级家庭数量7854万，整个社会对食品养分的市场需求将大幅攀升。

Innova在2017年的调查数据中，有23%的中国消费者以为真材实料是最影响其购置食品饮料的要素，这一数据高于美国，澳大利亚，英国和西班牙。这标明在中国正有越来越多的消费者情愿选择承受他们本人心目当中更安康的饮食。《华盛顿邮报》一篇文章也预测到，2018年的饮食重点将是“经过食物预防和控制诸如阿兹海默症等疾病，以及促进消化安康”，而这份预测报告的后果是参考了13000多位养分专业人士的意见得出。

目前，都柏林有一家初创公司将人工智能使用于养分学，名叫Nuritas。它将人工智能与分子生物学相结合，树立食品数据库，辨认食物中的肽，让被开收回来的食品愈加安康。在传统的食品制造商当中，他们次要关注的是本钱控制和平安，但没有想过经过辨认食物当中一些比拟特殊的无益于人体安康的物质来进步本人的食质量量。

人工智能弱小的记忆才能十分合适学习各种不同的养分元素，将人工智能和食物养分元素数据库衔接到一同，经过算法辨认食物品种，结合人工智能视觉辨认功用，然后就可以晓得食物所富含的养分成份。光晓得养分成分还不够，人工智能还可以为这些食物依据养不知道从何时开始，个人信用渗透到生活的方方面面。图书、数码产品免押金借用，办理签证无需银行流水证明，甚至租车住酒店都不需要交付押金……分成为做合理的搭配，和人类的味觉共同作用于食品开发。

虚拟养分师翻开养分生活的另一扇门

在我国，居民的养分知识普及水平不断不高，而且国际专业养分师效劳的普及率也异样很低。据调查，在日本，每300人就装备有一个养分师；在美国，每4000人装备一个养分师；而在中国，每40多万人才有一个养分师，可见，与兴旺国度相比，我国公共养分师的人才缺口极大。

David Zeevi团队在2015年11月的时分于《Cell》上宣布论文，阐释了机器学习使用于养分学的积极作用。研讨人员为机器学习算法输出了800名意愿者的数据停止训练，学会了预测食物对人体血糖程度的影响。在之后的第二组人群上（100个意愿者）验证机器学习得出的模型，后果十分理想。之后在第三组实验当中机器也成功地给予了安康饮食指点，让意愿者餐后的血糖程度失掉了精准控制。

所以，让人工智能来提供的虚拟的养分师能够是打造精准养分生活最好的助手。经过剖析规范化饮食的后果，研讨者还发现即使运用异样的食品，不同人的反响仍然存在宏大差别，这标明，过来依据经历得出的“引荐养分摄入”从基本上就有“破绽”，虚拟的养分师其实比真实养分师提供的建议效果会更好。

此外，征询者往往把本人针对身体安康的维护或征询当做是一种弱势行为。当提及安康方面的成绩，至多现阶段还是比拟顾忌对本人的评价。养分师通常要遵照的一个根本准绳是尽量逃避隐私或敏感的话题，学会遗忘征询者隐私。但是当这个养分师成为虚拟的时分，这种弱势或许就并不存在了，由于它只是一台机器而已。

人工智能想要饮食这件事上躁起来固然是一件坏事。但AI却不是神笔马良，画什么饼就能吃什么饼。笔者以为AI作用于人类饮食还需打破的难题有三道。

• AI造物的普遍性还在下一个春天

明天AI在算法学习下尝试了制造啤酒，但关于很多做其他食品制造的企业来说，旗下的食种类类通常少则十几种，多则上百种。AI在将造物的学习经历从一类状况向另外一类状况迁移时，常常会遇到困难。这意味着，企业需求投入少量资金训练一个新模型，有时分即便第二次的状况与之前的非常相似也很难防止回笼再造的命运。企业大则还好，关于刚起步的小企业而言，AI学习所要消耗的人力物力财力就不太敌对了，因而，AI制造食品要想普遍落地还需处理学习普遍性的成绩。

• 虚拟养分师真实效果还需持续耕耘

养分的作用确实是客观存在的，但是人工智能赋能的虚拟养分师对人体安康的干涉作用终究几何是受很多要素影响的。养分知识的门槛本来并不算高，在中国只需有兴味的都可以去学习甚至是考得一个养分师的证书。

但是，虽然人们对安康很看重，餐餐依照规则的食谱进食却不是每团体都可以依从的条件。好像减肥一样，每团体都晓得，只需控制饮食和多运动的办法论，却鲜少有人可以完成本人最终的体重目的。

所以，虚拟养分师要想有市场，不只仅是要除了需求获取医疗机构的团体数据，还需求结合AI预测疾病的功用，精准显示用户在将来的潜在疾病开展方向，提早给用户预警，否则如若不能调动用户盲目遵照AI建议的积极性，虚拟养分师则难以发扬功效。

• 数据采集少些逻辑怪圈

人工智能进入人类的饮食生活要有意义就必需比人做得更好，但是片面依赖数据的机器学习却往往让人很难置信它的运用可以普遍造福一切人，制造此类人工智能产品的人不只要有计算机迷信的思想还必需有社会学的思想。

从我国的国情来说，2014年我国确立了12.8万个贫穷村，8900万贫穷人口，以儿童为例，在低支出和中等支出国度，依然有2.5亿儿童能够因贫穷和发育缓慢而无法发扬潜力，贫穷地域乡村儿童养分成绩远比城市儿童更为突出，他们的生长缓慢率和低体重率通常是城市儿童的6-8倍，贫血成绩也较普遍的存在。

但是，人工智能所能搜集到的团体数据次要来自医疗机构，而出身贫穷家庭的儿童们能够鲜少无机会去医院检查本人的安康成绩，留存的数据也必定是远不及城市儿童的，这就难免惹起人工智能的歧视成绩，也就是说人工智能的内在逻辑能够是用治“贫贱病”的办法去治“贫穷病”，而这一定是不合理的。

古人常说，“食色性也”，人类这样一个嘴馋的杂食物种，要想过得活色生香相对少不了吃。如今，有AI在人类吃什么，怎样吃上停止把关，虽然还不尽完满，但置信不久之后饮食男女一定能过上“智慧吃”的好日子。

【钛媒体作者引见：智能绝对论，文 | 杨苏颖，原标题：进击吧！通往饮食界的AI巨人】

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