Отслабването е една от най-популярните цели, цел, която изисква много последователност и прецизност. През последните години технологията улесни задачата с приложения, които се опитват да допълнят или допълнят работата на диетолог или личен треньор. Например записване на броя на консумираните калории и друга хранителна информация за всяко хранене. Потребителите на тези инструменти обаче не винаги имат време да намерят и запишат цялата необходима информация, така че в крайна сметка се отказват.
Сега съвместната работа на екип от диетолози от университета Тафтс и изследователи от Лабораторията за компютърни науки и изкуствен интелект (CSAIL) на Масачузетския технологичен институт (MIT), и двете в САЩ, може да улесни процеса. Първият започна да експериментира преди няколко години с мобилни приложения, за да регистрира приема на калории, но идеята им отиде по-далеч, като се престори, че информацията може да бъде записана с помощта на говорим език. Последните са били натоварени с това, създавайки гласово контролиран прототип, съобщава Trends 21.
Операцията е проста, както обяснява MIT в изявление. Потребителят устно описва съдържанието на хранене и системата анализира описанието, като автоматично извлича съответните хранителни данни от онлайн база данни, поддържана от Министерството на земеделието на САЩ (USDA).
Резултатите са показани придружени от изображения на храната и падащите менюта, които могат да бъдат редактирани, например за да се уточнят точните порции на всяка храна. Някои подобрения, които могат да бъдат направени и устно. По този начин, ако потребителят започне с това, че за закуска е имал купичка зърнени храни, банани и портокалов сок, тогава той може да добави, че е имал само половин банан; системата ще актуализира информацията, която показва за бананите, оставяйки останалата част непроменена.
По този начин е представен по-интуитивен инструмент от наличните до момента, който не само изисква време, но и търпение, тъй като в някои случаи подготовката на ястията не се записва, така че информацията трябва да се попълва ръчно. Чрез въвеждане на данни с глас актуализацията ще бъде много по-лесна и по-точна.
Въпреки че изследователите от Масачузетския технологичен институт са разработили специална система за разпознаване на речта, за да се справят с терминологията, свързана с храната, това не е основният фокус на тяхната работа. Всъщност, онлайн демонстрация на инструмента използва вместо това приложението за свободно разпознаване на реч на Google.
Вместо това разследването се фокусира върху два други проблема. От една страна, функционалната роля на идентифицирането на думите, така че системата да разпознава каква информация е от значение за всеки случай. От друга страна, той трябваше да съгласува данните на потребителя с тези, съдържащи се в базата данни USDA.
За да се справят с първия проблем, изследователите са използвали машинно обучение. Чрез платформата за краудсорсинг на Amazon Mechanical Turk те наемат работници, които просто трябва да опишат най-новите си ястия, след което отбелязват коя дума съответства на името на храната, коя на количеството или марката и т.н. След като успели да обозначат около 10 000 описания на храни, те използвали алгоритми за машинно обучение, за да намерят модели в синтактичните взаимоотношения между думите, които биха идентифицирали функционалните роли.
За да комбинират потребителските описания с етикетите на базата данни, изследователите се обърнаха към Freebase, общност от потребители, които чрез своя принос създават отворени бази данни по различни теми, включително храни. Той има повече от 8000 общи храни, много от които включват синоними. Там, където им липсваха, те за пореден път се обърнаха към работници, наети от Механичен Тюрк, за да ги доведат.
След като двете предизвикателства са преодолени, резултатът е прототип, предназначен главно да демонстрира жизнеспособността на обработката на естествен език. По този начин в момента се отчита количеството калории, въпреки че те все още не се добавят автоматично. Когато приключи, изследователите на Tufts планират да проведат потребителско проучване, за да определят дали наистина улеснява регистрацията на хранителни вещества.
„Регистрацията е много полезна, тъй като прави хората по-наясно с какво се хранят“, казва изследователят на Tufs Сюзън Робъртс. Той обаче съжалява колко „досадно“ е да въвеждате ръчно данни в програми като MyFitnessPal. „Гласова система, която може да се използва по телефона, ще позволи регистрация, където и да се хранят, с по-малко работа“, добавя той.