科学家首先设计了8种简单的沙拉食谱,并拍摄了制作这些沙拉的过程。而后他们用神经网络训练机器人厨师,使它能识别食谱中用到的所有蔬菜和水果。通过逐帧视觉识别训练,机器人厨师可将人类厨师的手臂、手和脸的动作以及食材、厨具、配料等物体的特征转化为可运算的矢量,并分析做菜过程中这些矢量的相似性。在观看的16个视频中,机器人只能检测到83%的人类厨师动作,但它能够以93%的正确率识别出视频中正在制作的食谱,同时还能检测到食材数量、食谱份量等细微变化。科学家还让机器人观看并分析了第九种新沙拉的演示视频,它也能添加到自己的食谱中并成功复刻。目前机器人厨师还无法识别社交媒体上常见的烹饪视频,因为镜头切换、剪辑特效等因素会极大干扰模型识别食材的能力,不过这项研究的科学家表示,经过更多训练,未来的机器人大厨或许能通过视频网站“学会”各种食谱。(UNIVERSITY OF CAMBRIDGE)