麻省理工学院的一组盘问东谈主员最近建筑了一个东谈主工智能模子网曝黑料，它不错得到教导列表并生成一个制品。将来对建筑和机器东谈主限度的影响盛大，但团队决定从咱们当前齐需要的东西运转：披萨。

pizza GAN是麻省理工学院揣测机科学与东谈主工智能实验室（CSAIL）和卡塔尔揣测盘问所（QCRI）天才们创造的最新神经收罗，它是一个生成性的抵御性收罗，不错在披萨烹调前后创建披萨的图像。

不，它实质上不是作念一个你不错吃的披萨——至少，当前还作念不到。当咱们听到机器东谈主在食物工业中取代东谈主类时，咱们可能会念念象波士顿能源机器在厨房里往返，翻转汉堡，作念薯条，然后呐喊“点餐”。但事实要谦让得多。

实质上，这些餐馆使用的是自动化时刻，而不是东谈主工智能。汉堡翻转念器东谈主不眷注它的抹刀上是否有实在的汉堡或冰球。它不了解汉堡包，也不知谈制品应该是什么神气。这些机器在家里，就像在汉堡店把包装盒关在亚马逊的仓库里不异。他们不是智能的。

麻省理工学院和QCRI所作念的是创建一个神经收罗，它不错检验比萨饼的图像，详情配料的类型和散播，并在烹调前详情比萨饼分层的正确限定。它理受命何东谈主工智能齐能结合，作念披萨从新到尾应该有的经由。

集结小组通过一种新颖的模块化步地完成了这一任务。它建筑了东谈主工智能，省略左证添加或删除的因素来可视化比萨饼应该是什么神气。举例，你不错给它看一张比萨饼的图片，然后让它去掉蘑菇和洋葱，它就会生成一张修悛改的披萨图片。

盘问东谈主员称：

从视觉角度来看，每一个教导门径齐不错被视为通过添加稀奇的对象（举例添加配料）或革新现存对象（举例烹调菜）的外不雅来革新菜的视觉外不雅的一种步地。

为了让机器东谈主或机器有一天能在本质寰宇里作念披萨，它必须了解披萨是什么。到当前为止，东谈主类，即使是CSAIL和QCRI里实在的东谈主类，在机器东谈主中复制视觉的材干也比味蕾强得多。

举例，Domino’Pizza当前正在测试一种用于质料纵脱的揣测机视觉惩办决议。它在一些场合使用东谈主工智能来监控从烤箱里出来的每一个比萨饼，以详情它们是否看起来弥漫好，省略闲散公司的要领。像浇头分派、致使烹调、圆度之类的东西也不错通过机器及时学习来测量和量化，以确保客户不会得到一个倒霉的披萨。

麻省理工学院和QCRI的惩办决议整合了烹调前的阶段，并详情了合适的分层，以制作适口、诱东谈主的披萨。至少在表面上，咱们可能离一个端到端的东谈主工智能惩办决议还需要好几年的时刻来准备、烹和洽供应比萨饼。

天然，一朝机器东谈主了解了配料的细小分辨、操作讲解以及名目最终后果应该何如出现，那么比萨饼就并不是机器东谈主唯独能作念的事了。盘问东谈主员得出论断，PizzaGAN背后的东谈主工智能模子可能在其他限度也有效武之地：

固然咱们仅仅在比萨的配景下对咱们的模子进行了评估，但咱们肯定，关于其他天然分层的食物，如汉堡、三明治和沙拉，肖似的步地是有但愿的。除了食物，咱们还将酷爱地看到咱们的模子在数字前锋购物助理等限度的露出，其中一个关键的操作是不同头绪穿着的凭空组合。

然则，淳厚说，咱们齐不会端庄参加东谈主工智能时期，除非有一天，咱们不错得到一个体面的砖炉玛格丽塔比萨饼好处机器东谈主。

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