當涉及到廚房的技能，或花時間在廚房的傾向時，人們的看法都不一樣。這是推動使用新的人工智能發展來塑造家庭和商業廚房未來的關鍵驅動力之一（這一點以及由此帶來的明顯的意外收穫）。最新的發展來自於劍橋大學的工程系，研究人員在教學視頻的指導下，教會了一個人工智能編程的機器人”廚師”使用其機器大腦來自行製作沙拉。

看著人類慢慢地製作八種不同的沙拉，並通過使用數學公式來幫助機器翻譯視覺線索，機器人能夠識別成分，並從其心理”食譜”中準備不同的沙拉。更重要的是，機器人能夠在其知識的基礎上不斷進步，並自己想出了新的食譜。然而，這個原始配方似乎只是對另一份沙拉中使用的成分進行了重新排序。

論文第一作者、劍橋大學工程系的Grzegorz Sochacki說：”我們想觀察我們是否能訓練機器人廚師以人類同樣的漸進方式進行學習–通過識別食材以及它們在菜餚中如何搭配。”

這些菜譜僅限於五種成分：西蘭花、胡蘿蔔、蘋果、香蕉和橙子。三個菜譜是涼拌菜的變體，三個是水果沙拉的類型，兩個主要是用蔬菜製作。顯然這個機器人廚師還沒有準備好承辦婚禮，甚至是約會之夜，在機器人觀看的16個教學視頻中只檢測到83%的人類廚師示範，但它93%的時間都能識別出正確的食譜。

機器人的能力也有明顯的局限性。除了無法完成人類廚師在準備食物時通常需要的複雜動作外，它的神經網絡是在微軟的”上下文共同對象”（COCO）圖像識別數據集上訓練出來的，這一模型仍然相當簡陋。

然而，研究人員對機器人廚師能夠從視頻中推斷出動作的方式印象深刻；例如，如果演示者一手拿刀，一手拿胡蘿蔔，機器人就知道它必須在自己的準備過程中把蔬菜放在切片機上。

“我們的機器人對那種在社交媒體上走紅的食物視頻不感興趣–它們簡直太難跟上了，”Sochacki說。”但是，隨著這些機器人廚師在識別食物視頻中的成分方面變得越來越好，越來越快，他們也許能夠使用YouTube這樣的網站來學習一系列的食譜。”

雖然食品生產自動化肯定不是一個新的想法；它給我們帶來了像CookingPal這樣的消費類小工具，最近還有3D打印的”蛋糕”這樣的烹飪怪胎。雖然機器學習有可能在某個時候改變家庭廚師和專業廚房的遊戲規則，但可以說現在還沒有生產線上的廚師把頭放在砧板上。

這個機器人”涼拌菜”為極簡主義烹飪這一說法增添了新的內容

“這些食譜並不復雜–它們基本上是切碎的水果和蔬菜，但它在識別方面真的很有效，例如，兩個切碎的蘋果和兩個切碎的胡蘿蔔與三個切碎的蘋果和三個切碎的胡蘿蔔是同一個食譜，”補充說，”機器人能夠檢測到這麼多的細微差別，真是令人驚訝。”

這項研究發表在《IEEE Access》雜誌上。