这个机器人“厨师”可以按照视频说明制作非常简单的沙拉

它可能不会赢得米其林星级餐厅，但一个研究团队的新机器人“厨师”仍在展示烹饪技术的一些令人印象深刻的飞跃。正如《IEEE Access》杂志所详述的，剑桥大学生物启发机器人实验室的一组工程师最近在观看了人类演示视频后，制作了一个能够组装沙拉板的机器人。从那里，机器人厨师甚至能够根据之前的学习制作自己的原创沙拉。

该论文的第一作者、剑桥信息工程博士候选人格雷格·索查奇在一份声明中说：“我们想看看我们是否能训练机器人厨师以人类同样的增量方式学习——通过识别配料以及它们如何在盘子里搭配。”

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让该团队的人工智能沙拉制作者更令人印象深刻的是，机器人利用了一个公开可用的现成神经网络，该网络已经被编程为视觉识别水果和蔬菜，如橘子、香蕉、苹果、西兰花和胡萝卜。神经网络还检查了每个视频帧，以识别所描绘的各种物体、特征和动作——例如，使用的配料、刀具以及人类教练的脸、手和手臂。然后，视频和食谱被转换成向量，机器人可以对其进行数学分析。

在观察到的16个视频中，机器人在93%的情况下正确识别了食谱，而只识别了83%的人类厨师的动作。事实上，它的观察能力非常详细，以至于机器人可以判断食谱演示中的配料是双份的，还是人类犯了错误，并知道这些是学习食谱的变体，而不是全新的沙拉。根据论文摘要，“只有当当前观察与食谱中的所有食谱有很大不同时，才会添加新食谱，这是通过计算两者矢量化之间的相似性来决定的。”

Sochacki只是解释说，虽然食谱并不复杂（想想一个没有扔掉的蔬菜混合物，减去任何调料或面粉），但机器人仍然“非常有效地识别出，例如，两个切碎的苹果和两个切碎的胡萝卜与三个切碎的苹果和三个切碎的胡萝卜是同一个食谱。”

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尽管如此，机器人厨师的排骨仍然有一些明显的限制——主要是，它需要清晰、稳定的视频片段，可以不受阻碍地看到人类的动作及其成分。尽管如此，研究人员相信，像YouTube这样的视频平台可以用来训练这些机器人学习无数的新食谱，即使他们不太可能从网站上最受欢迎的影响者那里学到任何创作，他们的剪辑传统上具有快速编辑和视觉效果。是时候播放一些朱莉娅·蔡尔德的《法国厨师》的旧重播了，开始切菜了。