據外媒CNET報導，最近的一項研究表明神經網絡可以創造完美的披薩食譜。本月早些時候在Arxiv.org上出現的麻省理工學院的研究重點是一個名為PizzaGAN的神經網絡，它可以通過查看披薩照片來學習和復制製作披薩的方法。

生成對抗網絡（GAN）使用模型來做出決策。該PizzaGAN項目要“教機器如何建立鏡像這一步一步的過程生成模型製作披薩餅。” PizzaGAN使用從Instagram下載的9213張圖像的創建的一個數據集，這些照片顯示單個披薩。每張圖片都分配了一組描述配料的標籤，但不包括麵團，醬汁和奶酪。包括12種披薩配料的圖片，如芝麻菜、培根、西蘭花、玉米、羅勒、蘑菇和橄欖，也被添加到數據集中供AI選擇。

換句話說，PizzaGan會顯示一張披薩的圖像，它首先識別配料，然後將圖像分解成一個有序的圖層序列。雖然PizzaGAN可能擅長根據圖像確定披薩上的配料，但研究團隊還沒有任何計劃在實體店推出該技術。

但這項名為“如何製作披薩：學習基於成分層的GAN模型”的研究可能導致該模型不僅用於理解其他復雜的配料，而且還用於了解具有多層的任何任務。

“儘管我們僅在披薩的背景下對我們的模型進行了評估，但我們認為類似的方法對於其他類型的天然分層食品（如漢堡，三明治和沙拉）也很有前途，”該研究稱。“看看我們的模型在數字時尚購物助手等領域的表現將會很有趣，其中關鍵操作是不同層衣服的虛擬組合。”