作者丨神經(jīng)小兮
來源丨超神經(jīng)
合理膳食、營(yíng)養(yǎng)均衡的重要性已不必多說，但具體如何落實(shí)，卻不簡(jiǎn)單。為了得到搭配更合理、更健康、更符合人們口味的食譜，AI 也加入了營(yíng)養(yǎng)師的隊(duì)伍。
在健康飲食方面，現(xiàn)代人對(duì)養(yǎng)生、專家推薦、最全食譜這些關(guān)鍵詞，有著超乎想象的熱忱。健身人群追求增肌，執(zhí)著于低碳水、高生酮的飲食;愛美人群追求速效減肥，輕斷食、哥本哈根減肥法最得人心;術(shù)后病人、孕產(chǎn)婦被口口相傳的小米粥、豬蹄湯洗腦;向往綠色生活的年輕人、學(xué)佛人群崇尚素食，在有限的選擇中，盡量保持身心健康。
豐富又專業(yè)的食譜，并不適合每一個(gè)人
面對(duì)豐富的選擇，到底怎樣搭配才是科學(xué)合理的?一些研究者正在借助算法和大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，為每個(gè)人推薦更健康、更營(yíng)養(yǎng)的食譜。
AI 學(xué)會(huì)「看人下菜碟」
上文提到的通用型食譜最大的問題就是，每個(gè)人的體質(zhì)不同、口味不同、地域資源不同，另外消費(fèi)水平不同。一些博主的高質(zhì)量食譜里動(dòng)輒就是三文魚、牛油果這些價(jià)格昂貴、部分地區(qū)難以購(gòu)買的食材，也讓很多人望而卻步。為了實(shí)現(xiàn)千人千面的飲食推薦，很多研究者也引入了人工智能技術(shù)。美國(guó)倫斯勒理工大學(xué)聯(lián)合 IBM Research 的研究人員，最近開發(fā)了一個(gè)個(gè)性化飲食推薦系統(tǒng) pFoodReQ，可以根據(jù)個(gè)人用戶的喜好和飲食需求，推薦量身定制的食譜。
作者在論文中指出，現(xiàn)有的飲食推薦方法，普遍存在三個(gè)主要缺點(diǎn)：
1、不理解用戶的準(zhǔn)確要求;
2、不考慮過敏和營(yíng)養(yǎng)需求的關(guān)鍵因素;
3、沒有基于豐富的食物選擇定制食譜。
在本項(xiàng)研究中，研究團(tuán)隊(duì)則提出個(gè)性化食物推薦，并將其視為對(duì)食物知識(shí)圖譜(Knowledge Graph，簡(jiǎn)稱 KG)的受限問題的回答，從而設(shè)法用統(tǒng)一的方式解決上述問題。團(tuán)隊(duì)提出了一種基于知識(shí)庫(kù)問答 KBQA(Knowledge Base Question Answering)的個(gè)性化食品推薦框架，即通過問答的方式進(jìn)行個(gè)性化食品推薦。
具體來說，pFoodReQ 系統(tǒng)會(huì)按照用戶的問題，比如「一頓包含面包的好早餐是什么?」，然后從 KG 中檢索滿足這一查詢條件的所有食譜。再對(duì)這些食譜中的成分進(jìn)行適用度評(píng)分，最后推薦評(píng)分排名最高的幾份食譜。
基于問答機(jī)制的個(gè)性化食品推薦體系結(jié)構(gòu)示意最后驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，他們提出的方法明顯優(yōu)于非個(gè)性化的方法，能夠推薦更相關(guān)、更健康的食譜。
食譜千千萬，AI 只推薦適合你的菜
總的來說，團(tuán)隊(duì)建立該系統(tǒng)，共經(jīng)歷了創(chuàng)建數(shù)據(jù)集、生成基準(zhǔn)問題、編譯健康指南、系統(tǒng)訓(xùn)練四個(gè)步驟。
第一步：食譜數(shù)據(jù)集創(chuàng)建
團(tuán)隊(duì)基于廣泛的食物知識(shí)圖譜 FoodKG(FoodKG 集成了食譜、食品和營(yíng)養(yǎng)數(shù)據(jù))，創(chuàng)建了一個(gè)基準(zhǔn)的 QA 數(shù)據(jù)集(暫未公開)，其中包含超過 100 萬份食譜，770萬份營(yíng)養(yǎng)記錄，和 730 萬種食物，同時(shí)還包含相應(yīng)的配料和營(yíng)養(yǎng)成分，并參考了 ADA 美國(guó)糖尿病學(xué)會(huì)推薦的生活方式指南。
據(jù)作者介紹，這是第一個(gè)與配料、營(yíng)養(yǎng)和食譜相關(guān)的、支持問答系統(tǒng)的個(gè)性化食物推薦數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集中的每個(gè)示例都包含一個(gè)用戶查詢、飲食偏好、與用戶相關(guān)的健康指南和基本答案(即食譜推薦)。
第二步：生成基準(zhǔn)問題
為了得到反映人們真實(shí)飲食情況的問題，作者在社交媒體 Reddit 上收集了 200 多個(gè)食譜、糖尿病相關(guān)的問題，一共發(fā)現(xiàn)了 156 篇網(wǎng)友求食譜的帖子，大家主要集中在四類問題上：
● 哪些配料可以食用;
● 哪些成分不能食用;
● 「低碳水化合物」或「高蛋白」，有哪些推薦;
● 「意大利風(fēng)味」或「地中海風(fēng)味」，有哪些推薦。
根據(jù)這些帖子的提問方式，團(tuán)隊(duì)總結(jié)了 56 個(gè)不同的模板，并基于此生成了一些基準(zhǔn)問題。
第三步：編譯健康指南
前期準(zhǔn)備工作完成后，就可以進(jìn)行健康飲食推薦了。團(tuán)隊(duì)從 ADA 生活方式指南中，選擇了一些與食物相關(guān)的指南，這些指南涉及到營(yíng)養(yǎng)和微量元素，并將其作為額外的食物推薦要求。因此其系統(tǒng)的推薦，都是符合健康指南的健康食譜。
由于這些準(zhǔn)則是自然語(yǔ)言的，所以將它們轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化表示(例如，存儲(chǔ)鍵值對(duì)的哈希表)。
第四步：訓(xùn)練個(gè)性化系統(tǒng)
為了實(shí)現(xiàn)個(gè)性化，團(tuán)隊(duì)還分別解決了查詢擴(kuò)展、過敏查詢的問題。作者認(rèn)為，一個(gè)有效的食物推薦系統(tǒng)，應(yīng)該尊重飲食偏好和健康指南中的個(gè)性化需求。因此，對(duì)于用戶查詢，會(huì)進(jìn)行進(jìn)一步的擴(kuò)展。
比如用戶向系統(tǒng)提問「請(qǐng)推薦一份包含面包的早餐」，系統(tǒng)則會(huì)根據(jù)用戶此前的查詢、膳食偏好、飲食歷史日志，了解其飲食偏好，自動(dòng)將單一的查詢進(jìn)行擴(kuò)展，轉(zhuǎn)換成附加個(gè)性化需求的查詢。
經(jīng)過擴(kuò)展后的查詢就變成了：「推薦一份包含面包、不含花生、含 5g 至 30g 碳水化合物的優(yōu)質(zhì)早餐」。
正因如此，面對(duì)不同用戶提出的相同問題，系統(tǒng)能夠給出不同的食譜建議。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果：優(yōu)于其它模型
團(tuán)隊(duì)對(duì)食物推薦進(jìn)行了人類評(píng)估，方法是向 8 個(gè)評(píng)估者，提供隨機(jī)測(cè)試的 50 個(gè)問題，以及用戶角色，包括配料偏好(喜歡和不喜歡)和適用的營(yíng)養(yǎng)指南。
對(duì)于每個(gè)問題，以隨機(jī)順序輸入給 BAMnet、P-BOW、P-MatchNN 和 pFoodReQ 四種模型，并得出答案。每個(gè)答案都包含前三個(gè)菜譜(如果檢索到的菜譜超過三個(gè)的話)、成分列表和營(yíng)養(yǎng)價(jià)值。
不過，目前這一個(gè)性化的飲食推薦系統(tǒng)，還只是團(tuán)隊(duì)研究的第一步。作者表示，「未來還存在很多挑戰(zhàn)，我們需要更復(fù)雜的回答基準(zhǔn)，處理隱含的用戶意圖和各種特殊情況。」
AI 營(yíng)養(yǎng)師，國(guó)人更需要
合理膳食的重要性已不用多說，但目前我國(guó)飲食習(xí)慣仍然非常不健康，據(jù)《柳葉刀》發(fā)布的研究報(bào)告，在全球 195 個(gè)國(guó)家中，中國(guó)排名 140。
要從根本上改變不健康的飲食習(xí)慣，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止于推薦食譜那么簡(jiǎn)單。而 AI 的介入，能否為我們帶來更多可能?以下是我們總結(jié)的 AI 營(yíng)養(yǎng)師所具有的一些優(yōu)勢(shì)：
面對(duì)機(jī)器推薦，卸下心理防備
面對(duì)人類營(yíng)養(yǎng)師、健身教練，很多人也許礙于面子或隱私問題，并不會(huì)透露自己最真實(shí)的飲食習(xí)慣和消費(fèi)水平。
但換成 AI 營(yíng)養(yǎng)師就不一樣了，你大可以放下心理包袱，把自己更真實(shí)的需求告訴 AI，然后讓它從萬千食譜中搜出你感興趣、并兼具營(yíng)養(yǎng)的那一款。
包容 cheat day，動(dòng)態(tài)調(diào)整菜譜
如今各種營(yíng)養(yǎng)搭配、均衡飲食科普文充斥于網(wǎng)絡(luò)，但對(duì)于讀者來說，執(zhí)行難度太高，依從性低。
我們總會(huì)遇到不能完全執(zhí)行菜譜、或者外出應(yīng)酬的情況。AI 能夠針對(duì)這些變化，對(duì)后續(xù)的菜譜做出及時(shí)調(diào)整，適配各種變化。
補(bǔ)充營(yíng)養(yǎng)師缺口，提升健康認(rèn)知
雖然人們的健康意識(shí)正在崛起，但我國(guó)營(yíng)養(yǎng)師這一職業(yè)卻面臨極大的缺口。
據(jù)調(diào)查，在日本，每 300 人就配備一個(gè)營(yíng)養(yǎng)師;在美國(guó)，每 4000 人配備一個(gè)營(yíng)養(yǎng)師;而在中國(guó)，每 40 多萬人才有一個(gè)營(yíng)養(yǎng)師。
如果 AI 具備了完善了營(yíng)養(yǎng)健康學(xué)知識(shí)，那么人人都可以擁有 24 小時(shí)伴隨的私人營(yíng)養(yǎng)師，可以隨時(shí)隨地進(jìn)行膳食搭配指導(dǎo)。
屆時(shí)，「今天怎么吃」這個(gè)難題，就只管交給 AI 吧!
（轉(zhuǎn)載）
