固然许多人仍然对“AI能否能让每件事项得更好”存有疑问，但这却涓滴阻拦不了其所向无敌的成长趋向。并且许多始创企业的开创人依然在实验，机械进修技巧究竟会为一个运用法式带来多年夜的转变？ 用如今比拟风行的词来讲，就是变的“智能”。好比，像FitGenie如许一款iOS运用法式，其前结合开创人就将它视为“智能的卡路里盘算器”——经由过程应用机械进修算法，来为想要减肥或完成健身目的的人制订简化的养分筹划。 “我们自界说的饮食算法是基于一个模子，这一模子是我们经由过程搜集用户每周做出的主动调剂的数据而绘制和猜测来的，”结合开创人Keith Osayande说明公司是若何应用AI来盘算卡路里的。 “也能够说，这一模子是基于我们作为养分锻练的配合经历和今朝可取得的迷信数据而创立出来的。我们不只是创立了一个简略的卡路里盘算器，它也会处置用户一切的数据而且将各方面的参数斟酌出去，包含身材状态、耐受性、体重变更比率、饥饿水平、疲惫情形等。” “须要指出的是，我们不单单是在搜集数据。我们的算法也在连续的评价，这些数据之间反响了哪些趋向而且做出明智的调剂，”他弥补道。 固然参加了AI，但不能不认可FitGenie App依然处于晚期阶段，开创团队是在2015年秋季才开端着手做这件事的。其时他们照样佐治亚理工学院的先生，而且在宣扬该App行将在将来一到两个月内推出的3.0更新（旨在进步App办事的流利性和易用性）。 FitGenie团队客岁从佐治亚理工学院夏日创业项目中取得2万美元投资，如今该App年夜概具有2.1万名用户。晚期，公司重要靠付费定阅用户来取得营收。 “今朝，公司重要聚焦于存眷用户健身的各项养分目标，”Osayande说道。“详细来讲，公司的重点在于赞助用户减肥，增长肌肉或许保持如今的身材状态（不管做若干锤炼或活动）。” 虽然他也指出，公司可以经由过程健身追踪器来主动的搜集用户相干的健身数据，而不是像如今让用户手动的输出各项数据。但FitGenie想以“简略和主动”的特色来杀出竞争重围，所以公司以为AI可以赞助用户保持吃养分餐或许追踪他们的健身目的。 他也指出，现在许多盘算卡路里的App，它们只是搜集了用户的数据，而且将这些数据制造成图表或图片反应给用户，但它们并没有对这些数据停止进一步的处置和运用。这就使得用户不能不本身去懂得这些数据并作出断定，但许多人并没有经由如许的练习，更坦率来讲，他们没有时光或精神来处置这些数据。所以，FitGenie就是想要为用户处理这一痛点。 别的，许多卡路里盘算器界面应用不友爱、告白特殊多而且用户应用体验欠好。但FitGenie应用算法来饰演用户的小我养分师，清除用户与产物之间的猜想，而且制造更简略的养分餐和节俭用户的应用时光。 如斯，用户只须要输出本身的健身数据，他们不须要去懂得这些数据，他们乃至不须要懂得他们输出的数据是甚么。简略来讲，用户输出吃了甚么饭和他们的体重，FitGenie天然会做出断定。 但更幻想的情形下，FitGenie用户照样须要每周输出他们的体重、饮食情形、活动量等。然后App会依据用户的健身目的（减肥、增肌等），制造出定制化的逐日养分筹划。固然，这都是由AI来完成的。 FitGenie App的付费办事还包含养分饮食筹划，这是依据500万份食谱而给出的建议。这里还应用了遗传学算法，可以最年夜化的知足用户的养分目的和他们的饮食偏好。 然则FitGenie App也有缺乏的地方。好比App的食品数据库更倾向于结合开创人本身的养分专业常识，这意味着其假定用户都是食肉的。所以团队不能不创立新的数据库，以包管可认为素食者推举养分食谱。 别的，该App在录入食品以便记载养分情形这一方面也不是很胜利，由于它过度依附于扫描条形码来记载用户吃了甚么。这关于那些吃有食物包装的美国用户来讲，确切很便利，但关于那些美国以外或本身预备新颖食品的用户来讲，就比拟费事了。换句话说，他们能够须要本身在App中创立食品称号，并输出各项养分参数。然则这一进程明显很费事，由于用户不克不及在什物数据库中直接检索并添加。 找到进步或处理录入食品养分参数的办法，也许会吸引更多的用户。FitGenie确切也在想一些方法，好比经由过程智妙手机里的照片或许用苹果的ARKit对象。 固然今朝市情上MyFitnessPal、Lifesum、LoseIt 和 Noom几家卡路里盘算器App，但Osayande以为FitGenie的直接竞争敌手是异样应用AI的Eat This Much。
