自古以来，减肥都被视为人生大事，众多先辈用丰富的减肥经历总结出减肥圣经：管住嘴、迈开腿。
然而，在辛辛苦苦地运动之后，小智总会想：犒劳自己一顿不过分吧。面对热腾腾的冬日火锅，谁又能不倒戈向美食？
一番折腾下来，以前是默默无闻地长肉，现在居然开始肆无忌惮地长肉，小智不禁冒出一个想法：在减肥这件事上，AI有什么妙招？
下面就是小智精心整理的最新人工智能减肥发现，各位“胖友”们一定要码住哦~
绿化面积影响肥胖率
你以为导致肥胖的原因只有过度饮食吗？
No，no，no。事实上，肥胖的真相不止一个。
在寻找肥胖的真相时，科学家们的表现堪比福尔摩斯，他们认为可以从肥胖人群的生活环境中找到蛛丝马迹，于是将研究范围圈定在4个城市中。
而通过用超过150000个卫星图像和包括杂货店和宠物店等在内的96个类别的兴趣点训练人工智能算法，科学家们则可以提取出区域周围的物理特征，从而找出城市基础设施与肥胖水平之间的关系。
▲右边的图片代表该地区实际的肥胖患病率；左图是基于建筑环境特征的肥胖患病率的交叉验证估计。
这种实验设计旨在分析区域建筑对人群活动的潜在影响，举个例子，如果小区周围有宠物店，我们可能会带着家中的宠物出门散步，而如果路上有便利店，我们也可能被飘香的便利店美食所吸引。
至于研究成果，科学家们表示，肥胖会受到经济水平、饮食、身体活动和环境等因素的影响，高肥胖率区域的特点是密集的街区和较少的绿地，相反，低肥胖率区域拥有着更多的绿化面积。
如此这般，小智用倒推法可知，小智之所以没有经常锻炼身体，一定是因为没有住在公园里。
不止于此，科学家们还发现，长期处于压力环境下，人的体重也会增加，一直睡眠不足也会让脂肪悄然增加……
肥胖的原因是复杂的，具体问题具体分析才能找到合适自己的减肥方案。
个性化食品推荐让你吃得健康
在座各位，是否和小智一样经历过减肥瓶颈：明明控制饮食，忍痛戒掉奶茶蛋糕，换来的却还是体重秤的停滞不前？
很显然，像小智一样的懒人是不会在每次吃东西之前都要查询食物热量的，于是一盘水果、几碗炒菜、几杯饮料下肚，一天下来，小智还委屈地说苦着自己了。
在这里，小智要深刻地反省自己：对自己吃了多少热量没有数吗？
好消息是，利用大数据与计算机视觉等技术，雀巢、Poundaweek 等公司都研究出了根据食物图片分析其包含的卡路里及营养成分含量的方法，国内也有不少饮食AI应用的尝试。
进一步畅想，针对不同年龄、性别、生活习惯等的用户，AI能为其定制个性化的饮食计划吗？
事实上，美国伦斯勒理工大学联合IBM Research的研究人员开发的个性化饮食推荐系统pFoodReQ就是为智能定制饮食计划而生。
研究人员注意到现有饮食推荐方法并不能依据丰富的食材定制食谱，举个例子，一般情况下，小智不太容易买到牛油果来制作推荐度最高的牛油果炒牛肉。如果小智灵机一动，用黄瓜代替牛油果，很可能做出黑暗料理……
▲个性化食品推荐体系结构图
基于此，研究人员想到通过问答的方式进行个性化食品推荐，这有点类似于浏览器的高级检索功能，选中一些限定词，这个系统将为你搜寻满足条件的食谱并按照适用度评分排序，向你推荐评分最高的几份食谱。
虽然说起来很简单，要做到这一点并不容易，除了创建非常庞大的QA数据集、搜集详尽的问题模板来为个性化推荐做好前期准备工作，研究人员还要将一些健康食物推荐准则由自然语言转化为结构化表示，并不断地训练个性化推荐系统。
研究人员表示，这还只是第一步，未来希望通过更加复杂的回答基准来读懂用户未宣之于口的小心思。
想让我们吃得健康，人工智能还真是费尽心思呢。
智能健身教练开启家庭运动课堂
据传闻，一代名医华佗曾告诉肥胖的屠夫：“你每天备二两炒瓜子，于三更天起床，边嗑瓜子，边走路，嗑完瓜子再由原路返回，中间不准歇息。”屠夫照做，三个月之后，果然瘦了不少。
故事的真假暂且不提，华佗给屠夫的建议实际上让他保持了早睡早起、多动少卧、多素少荤的习惯，给屠夫安排的运动量也是刚刚好，想不瘦都难。
而现在除了走路，我们还有许多种运动可以选择，这似乎也成了另一种困扰……
而谷歌正在开发的Google Coach（可穿戴式健康健身助理）的强大功能可以帮没有经验的健身小白们绕过弯路，它可以分析我们的健身和生理数据，推荐合适的健身方式、追踪健身进度。
当我们“一不小心”漏掉了一次练习时，它还会提醒你要“补作业”。
国内也有不少公司正在探索健身与家庭智能终端的结合方式，他们推出的新产品健身镜集合了3D姿态捕捉技术、AI动作标准算法两大核心科技，能够把用户前后左右的动作全都捕捉到，通过语音实时交互来精细化纠正用户的健身动作。
什么，动作不够标准？那就再来亿遍。
有了时刻陪伴你的健身教练，减肥是不是变得更有动力了呢？
当然，要想减肥成功，AI只是辅助，最核心的还是要靠我们自身的行动啦，大家尝试过哪些减肥方法呢？可以将自己的减肥经历分享在评论区，一起聊聊那些年我们立过的减肥flag~
参考资料链接：
https://zh.jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2698635
https://arxiv.org/pdf/2101.01775.pdf
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