进击吧！通往饮食界的AI巨人

AI说，除了吃得奇，还要吃得更健康

中国的中产阶级数量持续上升，随之提高了大众对食品营养的要求。根据麦肯锡的预估，到2022年，中国上层中产阶级家庭数量将达到1.93亿，大众中产阶级家庭数量7854万，整个社会对食品营养的市场需求将大幅攀升。

Innova在2017年的调查数据中，有23%的中国消费者认为真材实料是最影响其购买食品饮料的因素，这一数据高于美国，澳大利亚，英国和西班牙。这表明在中国正有越来越多的消费者愿意选择接受他们自己心目当中更健康的饮食。《华盛顿邮报》一篇文章也预测到，2018年的饮食重点将是“通过食物预防和控制诸如阿兹海默症等疾病，以及促进消化健康”，而这份预测报告的结果是参考了13000多位营养专业人士的意见得出。

目前，都柏林有一家初创公司将人工智能应用于营养学，名叫Nuritas。它将人工智能与分子生物学相结合，建立食品数据库，识别食物中的肽，让被开发出来的食品更加健康。在传统的食品制造商当中，他们主要关注的是成本控制和安全，但没有想过通过识别食物当中一些比较特殊的有益于人体健康的物质来提高自己的食品质量。

人工智能强大的记忆能力非常适合学习各种不同的营养元素，将人工智能和食物营养元素数据库连接到一起，通过算法识别食物种类，结合人工智能视觉识别功能，然后就可以知道食物所富含的营养成份。光知道营养成分还不够，人工智能还可以为这些食物根据营养成为做合理的搭配，和人类的味觉共同作用于食品开发。

虚拟营养师打开营养生活的另一扇门

在我国，居民的营养知识普及程度一直不高，而且国内专业营养师服务的普及率也同样很低。据调查，在日本，每300人就配备有一个营养师；在美国，每4000人配备一个营养师；而在中国，每40多万人才有一个营养师，可见，与发达国家相比，我国公共营养师的人才缺口极大。

David Zeevi团队在2015年11月的时候于《Cell》上发表论文，阐释了机器学习应用于营养学的积极作用。研究人员为机器学习算法输入了800名志愿者的数据进行训练，学会了预测食物对人体血糖水平的影响。在之后的第二组人群上（100个志愿者）验证机器学习得出的模型，结果非常理想。之后在第三组实验当中机器也成功地给予了健康饮食指导，让志愿者餐后的血糖水平得到了精准控制。

所以，让人工智能来提供的虚拟的营养师可能是打造精准营养生活最好的助手。通过分析标准化饮食的结果，研究者还发现即便使用同样的食品，不同人的反应依然存在巨大差异，这表明，过去根据经验得出的“推荐营养摄入”从根本上就有“漏洞”，虚拟的营养师其实比真实营养师提供的建议效果会更好。