食品检测中监督式与无监督式AI的区别

本文最初发表于 《英国食品与饮料制造》。

人工智能检测技术引发的热潮毋庸置疑。然而，食品加工商必须认识到，并非所有的AI技术都处于同一水平。

AI食品检测技术是如何“学习”的？

尽管细节繁多，但训练AI食品生产检测系统的方法主要有两种。第一种称为“监督式训练”。在监督式AI中，系统通过查看大量合格与不合格的产品图像来构建AI模型。从土豆上的淤青到牛肉修整线上的纸屑，任何事物都可以成为AI模型的目标。

在监督式AI应用中，人类AI训练专家会持续引导或纠正AI的决策过程。随着时间推移，AI开始能够独立进行质量保证或异物检测判断，但人为因素对系统而言依然至关重要。

由于监督式AI技术基于训练模型所用的数据进行决策，因此它们可能难以检测出训练数据集之外的异常情况或异物。熟练的数据科学家可以训练模型来检测意外情况，但准确度会相对较低。

另一种AI训练方法是“无监督训练”。无监督AI在没有明确示例或指导的情况下，自行对产品特征、异常或异物做出判断。无监督AI系统自主学习判别标准，这意味着它们能够随时间推移适应工艺变化或异物差异。然而，其结果可能具有不可预测性和风险。

虽然在食品检测中几乎见不到完全无监督的AI应用，但加工商可能会在操作员未接受适当培训的情况下部署AI系统，导致无法在AI准确度偏移时进行纠正。未被发现的异物可能导致代价高昂的产品召回。

在某些情况下，无监督模型可能更擅长检测不可预见的异常，但它会带来更多的误报，从而造成昂贵的产品浪费。

向您的AI技术供应商提出正确的问题

对于提供“即插即用”现成AI平台的供应商要保持警惕。训练AI检测系统是一个迭代过程，根据操作员希望检测的产品特征或异物的复杂程度，可能需要一定时间。每一条加工线——即使在同一工厂内——都是独一无二的。如果部署AI系统却指望它在没有AI专家管理强力培训计划的情况下，瞬间理解操作员想要检测的产品和各种材料，很可能会产生不理想的结果。

AI检测技术是帮助食品加工商最大化产能和解决劳动力问题的关键，但其效果取决于所获得的支持和培训质量。

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