Все началось с того, что один из исследователей попросил у бабушки рецепт котлет, но она забыла
Команда исследователей из Тель-Авивского университета разработала нейронную сеть, способную читать рецепт и создавать изображение того, как будет выглядеть готовый продукт. Теперь мы не можем быть уверены, что вкусная еда, которую мы видим онлайн, реальна. Об этом сообщает The Next Web.
Команда из Тель-Авива, состоящая из исследователей Ори Бар Эл, Ори Лихт и Нетанель Йосефиан, создала свой ИИ, используя модифицированную версию сети GAN под названием StackGAN V2 и комбинации изображений/рецептов из гигантского набора данных.
GAN — генеративно-состязательная сеть (Generative adversarial network, GAN)— алгоритм машинного обучения без учителя, построенный на комбинации из двух нейронных сетей, одна из которых (сеть G) генерирует образцы, а другая старается отличить подлинные образцы от неправильных.
По сути, команда разработала ИИ, который может взять практически любой список ингредиентов и инструкций и выяснить, как выглядит готовый пищевой продукт.
Один из членов команды Ори Бар Эл рассказал TNW, как возникла идея создания системы:
«[Все] началось, когда я попросил у бабушки рецепт ее легендарных рыбных котлет с томатным соусом. Из-за ее преклонного возраста она не помнила точный рецепт. Итак, мне было интересно, смогу ли я построить систему, которая по изображению еды может вывести рецепт. Подумав некоторое время над этой задачей, я пришел к выводу, что системе слишком сложно получить точный рецепт с реальными количествами и «скрытыми» ингредиентами, такими как соль, перец, масло, мука и т. д.
Затем я подумал, могу ли я сделать наоборот. А именно, создание изображений еды на основе рецептов. Мы считаем, что эта задача очень сложна для людей, а еще более сложная она для компьютеров. Поскольку большинство современных систем искусственного интеллекта пытаются заменить специалистов-людей в задачах, которые легки для человека, мы подумали, что было бы интересно решить задачу, которая даже выходит за рамки возможностей человека. Как видите, это может быть сделано в определенной степени успеха».
По материалам: tech.liga.net