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[译]比菜谱更胜一筹:计算机能让健康饮食变得更加美味可口

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大数据文摘
发布2018-05-23 14:56:16
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发布2018-05-23 14:56:16
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今日为您奉上饮食篇,祝大家吃好喝好身体好,新的一年事事顺心。

大数据文摘翻译作品

翻译:秦时明月

校对:晨璐

如需转载,后台留言申请授权

欢迎熟悉外语(含各种“小语种”)的朋友,加入大数据文摘翻译志愿者团队,分别回复“翻译”和“志愿者”可了解更详细信息。

作者FlorianPinel:是 IBM Watson 项目组 Watson 生活部的一位高级软件工程师。他在巴黎中央理工学院获得计算机科学工程硕士学位,在纽约烹饪教育学院获得烹饪艺术学士学位。他目前的研究兴趣是计算机创造性和认知计算,并担任Chef Watson 项目的首席架构师。 经过了几年内周末在高级餐厅工作,目前他把业余时间用来陪伴家人,旅行和为他的博客发明新菜谱。

你能想象将来的食物是用科技来产生的吗?不是借助更高科技的厨具用品,而是只用我们现已有的工具加上科学的工艺方法。计算机能知晓你家厨房食材是否齐全,能了解你的个人口味偏好和忌口,能发现更加美味的食材搭配,能帮我们创造出前所未见的既健康又好吃的新菜肴吗?

答案是可以的。

数据显示,全球大约有三分之一的粮食被浪费掉了,相当于每年13亿吨。如果平摊到那些仍吃不饱肚子的8.5亿人身上,那就是每人能分到1.5吨。

与此同时,饮食习惯也是导致很多疾病的重要推手,比如在美国排在头号死因的心脏病。不良的饮食习惯也会增加致癌几率(二号杀手),导致慢性呼吸道疾病、脑血管疾病、糖尿病和肾脏功能疾病等。可惜大多数人对健康饮食这一类的菜谱和烹饪手册并不感冒。

我们相信计算机创造力能对此带来一些帮助。首先,让我们试着来定义创造力。创造力是被社会大众认为新颖的,有价值的产品的产生过程。有创意的领域可以分为至少不同的这样三组:

1)表达型创意,其中包括视觉艺术和写作

2)表演型创意,比如音乐和舞蹈

3)科学型创意,像科学发明创造等

研究表明,一门学科的能力往往可以转移到同一类别下的其他学科。而烹饪创意大多从属于科学范畴。

从生命科学的新发现到提高金融服务和零售业的客户体验,认知计算和大数据一起为科学创意敞开了新的大门。也许用计算机来评估油画或者音乐作品的好坏会很困难,但在科学中数据可以用来创建模型来预测创新的价值。机器学习和自然语言处理使得计算机能理解食谱配方是如何灵验的。现代计算能力已经能够分析食物原材料和烹调顺序的万兆种组合。我们也可以根据各种食材与有关成分在分子水平上的信息,建立模型来评估权衡“电脑生成配方”的新奇性,愉悦度和风味口感。

这是如何做到的呢?

在过去的几年中,我们创建了一个包括食谱配方,食材本身和不同食材所包含的营养成分、口感风味特征在内的食物知识数据库。然后我们开发了一个系统,让你输入你想做的菜的一些信息,像关键食材、菜系和菜式等。之后系统就会据此产生上百种以前从未见过的配方理念,并附上材料比例和步骤说明。

这个系统由三部分组成:一个组合设计模块来尝试所有满足你的输入成分的组合,一个认知评估模块来预测和平衡这些组合的的新奇性,愉悦度和风味口感,最后一个动态策划模块来生成材料比例和步骤说明。

这个认知计算系统被称作“Watson大厨”(Chef Watson)。

在9月举行的TED Institute与 IBM合办的会议中,我谈到了基于我们的口味喜好或营养需要提供推荐,认知烹饪有潜力来重新定义我们如何选择做什么菜,吃什么饭的。做饭的人们可以随心创建自己的个性化食谱而不是死搬硬套已有的菜谱。糖尿病患者可以开发出帮助调节血糖但是又能满足甜度的菜肴。奶油焗甘蓝小包菜配上红薯,豆蔻和生姜这道菜含有丰富的硫代葡萄糖苷,并在预防癌症方面有一定的作用。人们可以不重样地烹饪健康又好吃的食物。

认知烹饪也可以帮助减少食物浪费,无论是超市,熟食餐饮,给病人提供食物的医疗机构还是在家里自己做饭的消费者,推荐的食谱都可以根据手头现有的食物来搭配。我自己在家也经常做饭,我发现通常菜谱越复杂,浪费的食物材料就越多。

这项认知烹饪技术是同由IBM和烹饪教育协会(ICE)在今年早些时候在德克萨斯州奥斯汀的SXSW会议上通过Watson流通餐车介绍的。那之后,我们也精进了技术,并通过我们与Bon Appétit的合作为家庭烹饪量身定制。您可以访问网站下载这个结合了IBM Watson技术和Bon Appétit烹饪9000余种菜谱的应用程序来打造您自己的创意健康食谱。

原文链接:http://www.slate.com/articles/technology/ibm/2014/11/better_than_cookbooks_computers_could_make_healthy_eating_more_palatable.html

【译者简介】

说明:有意联系译者的朋友,请给“大数据文摘”后台留言,附自我介绍及微信ID,谢谢。

秦时明月(王玥):本科毕业于南开大学经济学院国贸系,现坐标加拿大多伦多,正在攻读皇后大学的数据分析管理硕士学位。今年五月份即将毕业,现在正在积极地寻求金融领域的数据分析工作。曾就职于北京的一家小微借款及信用风险评估管理公司担任数据分析工作,在个人信用评分和反欺诈风险管理方面有丰富的实践经验。对于大数据的发展在金融领域,尤其是互联网金融领域的应用有浓厚的兴趣。

2014年年末正式加入大数据文摘海外翻译志愿者的行列,希望在新的一年可以为大家带来更多新鲜有趣的大数据动向。衷心祝愿大数据文摘成为读者最喜爱的大数据知识信息分享平台。

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原始发表:2015-02-18,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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