Користете го Google за да ја ослабнете вештачката интелигенција при броење калории
Деталите за вештачката интелигенција на кои работи Гугл беа доста затајувачки. Покрај сите детали поврзани со беспилотни летала, автономни автомобили и други новини достојни за СФ филмови, американскиот гигант планира да развие експерт за вештачка интелигенција за… исхрана.
Кевин Марфи, истражувач на Гугл, оваа недела го претстави проектот кој користи софистицирани алгоритми за учење за да анализира фотографии со храна со цел да процени колку калории има во чинијата. Се вика Im2Calories, и секако, системот сè уште не е совршен, но може да го постави бројот на калории во однос на количината на секое јадење, без потреба за слика со висока резолуција. Секоја слика на Инстаграм си ја работи својата работа, забележува PopSci.
Преку овој систем, Марфи има намера да го поедностави процесот на водење евиденција за потрошената храна, идентификувајќи ја храната без да мора да ја внесува во апликацијата. Исто така, во случај садот да не одговара точно, можете да го исправите рачно. Марфи, сепак, е оптимист и верува дека ако работи во 30% од случаите, луѓето ќе започнат да го користат со доверба. Ова значи дека ќе се соберат доволно податоци за апликацијата да се подобрува со текот на времето.
Како и многу апликации за длабоко учење, Im2Calories вклучува визуелна анализа со мерење на длабочината на секој пиксел на сликата, со шема на препознавање. Im2Calories може да воспостави врска помеѓу храната препознаена на сликата и калориските податоци во системот. Ако системот препознае плескавица, на пример, го препознава затоа што пикселите на сликата се слични на оние на другите слики со плескавици. Дури и ако, како што реков, точноста може да се подобри, нејзиниот развивач верува дека ќе биде успешен. Тоа може да им го олесни многу на оние кои се заинтересирани за сопствената исхрана и сакаат да водат сметка.
Не е познато точно кога системот ќе биде валиден, но тоа е важен чекор во еволуцијата на Google. Марфи верува дека вештачката интелигенција би можела значително да се прошири со текот на времето. На пример, може да се користи во сообраќајот, да се анализира и да се предвиди кои места за паркирање можат да бидат празни. Технологијата е иста, само податоците би биле променети.