如果人工智能想在饮食方面扬名立万，仅靠科学思维是不够的。

大道上有一家如此独特的酒吧。打开门，扑面而来的是啤酒的香气。你走到酒吧，点了一杯名字很特别的酒，喝了一口，不禁赞叹不已。这时，老板从外面尘土飞扬的进来了。看到客人，他上前说道：“您好，这是我们酒吧用AI算法酿制的啤酒，您觉得味道怎么样？”

你相信吗？人工智能已经在不知不觉中与我们的饮食息息相关。虽然之前一直在谈论智慧餐厅，但人工智能似乎不仅仅是一个好服务员。那么，人工智能在吃饭这件事上还能做什么呢？

AI饮品开发浪潮即将来临

首先，饮料行业的消费者构成比较年轻。以奶茶为例，其目标消费群体主要是80后、90后追求潮流的年轻群体。此外，年轻的千禧一代和Z一代普遍表示愿意在高端餐饮上花费更多。价格往往不是他们的首要考虑因素。体验是他们人生最大的追求。

此前，伦敦的IntelligentLayer和牛津机器学习专家使用算法来酿造啤酒。为了保证口味的独特性，AI算法中加入了1000种“通配符”成分，随机插入到啤酒配方中。换句话说，AI可以独立添加各种新奇的成分，以保持啤酒给客人带来的惊喜程度。

此外，随着人群逐渐细分，互联网的“长尾效应”开始延伸到线下消费场景，行业无一例外地开始走向小众化。传统的饮料开发方式开始难以适应快速的市场变化。就像很多知名餐饮品牌：全聚德、吉野家、新功夫、味千拉面一样，他们正在经历着中年危机：“只有品牌，没有吸引力”，也从侧面证明，如果我们不能快速把握市场口味的变化，客流量下降的焦虑只会随着时间的推移而越来越放大。开发饮品所采用的AI算法，利用人工智能算法和机器学习功能，在顾客饮用后实时交互并收集用户反馈，让AI记住顾客的数据，并在下一步的生产中不断调整流程。饮品更符合客人的口味喜好。

饮料公司的成功往往特别注重两个因素：营销和产品。AI这个词本来就是饮料的活广告，不断迭代的口味更能满足年轻一代求新求变的渴望。因此，只要AI算法饮料获得一定的权威认证，其市场规模肯定不会小。

AI说，除了吃得惊艳，还应该吃得更健康

中国中产阶级数量持续上升，进而提高了公众对食品营养的要求。据麦肯锡预计，到2022年，中国中上层家庭数量将达到1.93亿户，大众中产家庭数量将达到7854万户。全社会对食品营养的市场需求将大幅上升。

根据Innova2017年的调查数据，23%的中国消费者认为正宗材料是购买食品和饮料的最大影响因素，这一比例高于美国、澳大利亚、英国和西班牙。这表明越来越多的中国消费者愿意接受他们认为更健康的饮食。《华盛顿邮报》的一篇文章也预测，2018年的饮食重点将是“通过食物预防和控制阿尔茨海默病等疾病，促进消化健康”。这份预测报告的结果基于超过13,000名营养专业人士的意见。

目前，都柏林有一家将人工智能应用到营养领域的初创公司，名为Nuritas。它将人工智能与分子生物学相结合，建立食品数据库，识别食品中的肽，使开发的食品更健康。传统食品生产企业主要注重成本控制和安全，却没有想到通过识别食品中一些有益于人体健康的特殊物质来提高食品质量。

人工智能强大的记忆能力非常适合学习各种营养元素。通过连接人工智能和食物营养元素数据库，通过算法识别食物类型，结合人工智能视觉识别功能，就可以知道食物富含哪些营养素。光知道营养成分还不够。人工智能还可以根据这些食物的营养价值对其进行合理组合，并配合人类的口味来开发食物。

虚拟营养师打开营养生活的另一扇门

在我国，居民营养知识的普及率一直较低，国内专业营养师服务的普及率也很低。据调查，在日本，每300人就有1名营养师；在美国，每4000人就有1名营养师；在中国，每40万人就有一名营养师。可见，与发达国家相比，我国公共营养师人才缺口巨大。

DavidZeevi团队于2015年11月在《Cell》上发表论文，解释了机器学习在营养方面的应用。积极作用。研究人员向机器学习算法输入800名志愿者的数据，并学会预测食物对人们血糖水平的影响。由机器学习得出的模型在第二组人（100名志愿者）上进行了验证，结果非常令人满意。随后，在第三组实验中，机器也成功提供了健康饮食指导，让志愿者的餐后血糖水平得到了精准控制。

因此，人工智能提供的虚拟营养师或许是打造精准营养生活的最佳助手。通过分析标准化饮食的结果，研究人员还发现，即使使用相同的食物，不同人的反应仍然存在巨大差异，这表明过去基于经验的“建议营养摄入量”从根本上已经改变了。“漏洞”。虚拟营养师实际上可以提供比真实营养师更好的建议。

此外，咨询师常常将自己对身体健康的维护或咨询视为一种软弱行为。在健康问题上，至少在现阶段，我还是比较在意自己的评价的。营养师通常遵循的一个基本原则是尽量避免私人或敏感话题，并学会忘记顾问的隐私。但当营养师变成虚拟的时候，这个漏洞可能就不存在了，因为它只是一台机器。

人工智能想要对食物不耐烦，这当然是一件好事。但人工智能不像马良，画什么馅饼就吃什么。作者认为，AI影响人类饮食需要克服三个问题。

AI创造的普适性仍将在明年春天到来

如今，AI已经尝试在算法学习下制造啤酒，但对于许多从事其他食品制造的公司来说，他们的食品品类通常在十几个到数百个之间。人工智能在将生物的学习经验从一种情况转移到另一种情况时经常遇到困难。这意味着企业需要投入大量资金来训练新模型，有时即使第二种情况与前一种非常相似，也很难避免重新发明的命运。如果公司规模大还好，但对于刚刚起步的小企业来说，AI学习所需的人力、物力、财力就不太友好了。因此，人工智能食品要想广泛落地，就需要解决通用学习的问题。

虚拟营养师的实际效果仍有待研究

营养的作用确实客观存在，但人工智能赋能的虚拟营养师对人类健康的影响受到多种因素的影响。营养知识的门槛本来就不高。在中国，任何有兴趣的人都可以学习甚至获得营养师证书。

然而，尽管人们非常重视健康，但按照规定的食谱饮食并不是每个人都能遵守的条件。就像减肥一样，大家都知道，只要控制饮食，多运动，很少有人能达到最终的体重目标。

因此，虚拟营养师想要有市场，不仅需要从医疗机构获取个人数据，还需要结合AI预测疾病的功能，精准展示用户未来潜在疾病发展方向，并向用户发出预警。否则，如果不能激励用户自觉遵循人工智能的建议，虚拟营养师就很难发挥作用。

数据收集逻辑循环较少

人工智能要想在人类的食品生活中发挥有意义的作用，它必须比人类做得更好。然而，完全依赖数据的机器学习常常让人很难相信它的使用可以广泛造福每个人。创造这样的人工智能产品的人不仅要有计算机科学思维，还必须有社会学思维。

从我国国情来看，2014年我国建成贫困村12.8万个，贫困人口8900万。以儿童为例，在低收入和中等收入国家，仍有2.5亿儿童可能因贫困和发育迟缓而无法表现。潜在来看，贫困地区农村儿童的营养问题远比城市儿童更为突出。他们的生长迟缓和体重不足率通常是城市儿童的6-8倍，贫血也更常见。

但人工智能能够收集的个人数据主要来自于医疗机构，而贫困家庭的孩子可能很少有机会去医院检查自己的健康问题，保留的数据肯定远少于城市孩子。。这就不可避免地导致了人工智能的歧视问题。换句话说，人工智能的内在逻辑可能是用同样的方法来治疗“富病”来治疗“贫困病”，这肯定是不合理的。

古人常说：“食色，食之性”。人类作为贪婪的杂食动物，想要过上热闹的生活就必须吃饭。如今，人工智能可以控制人类吃什么以及如何吃。虽然还不够完善，但相信在不久的将来，吃喝男女一定能过上“聪明吃”的美好生活。

【钛媒体作者简介：智能相对论，文|杨素英，原标题：出击！迈向食品行业AI巨头】

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