1. 论文基本信息

1.1. 标题

人工智能在食品科学与营养中的应用：叙述性综述 (Artificial intelligence in food science and nutrition: a narrative review)

1.2. 作者

Taiki Miyazawa, Yoichi Hiratsuka, Masako Toda, Nozomu Hatakeyama, Hitoshi Ozawa, Chizumi Abe, Ting-Yu Cheng, Yuji Matsushima, Yoshifumi Miyawaki, Kinya Ashida, Jun Iimura, Tomohiro Tsuda, Hiroto Bushita, Kazuichi Tomonobu, Satoshi Ohta, Hsuan Chung, Yusuke Omae, Takayuki Yamamoto, Makoto Morinaga, Hiroshi Ochi, Hajime Nakada, Kazuhiro Otsuka, and Teruo Miyazawa。

作者团队成员来自多个机构，包括国际生命科学学会 (International Life Sciences Institute, ILSI) 日本分会以及日本仙台的东北大学 (Tohoku University)。Yoichi Hiratsuka 和 Taiki Miyazawa 被标记为共同第一作者。

1.3. 发表期刊/会议

从论文标题和内容来看，这是一篇发表在学术期刊上的叙述性综述 (Narrative Review)。具体期刊名称未在提供的信息中明确给出，但其格式和内容表明其为同行评审期刊。

1.4. 发表年份

论文内容提到人工智能技术在“2010年代末期 (late 2010s)”开始与食品科学和营养领域互补。同时，文中引用了大量2020年和2021年的研究，并提及国际生命科学学会日本分会 (ILSI Japan) 的人工智能膳食小组委员会 (AI Diatrofi Subcommittee) 于2020年成立。综合这些信息，可以推断这篇综述论文很可能发表于 2021年或2022年。

1.5. 摘要

在2010年代末期，人工智能 (AI) 技术开始成为食品科学与营养研究领域的补充。本综述旨在通过系统地描述以下内容来总结这些技术进步：人工智能在其他领域（例如工程、药学和医学）的应用；人工智能在食品科学与营养领域的发展历史；当前在农业和食品工业中应用的人工智能技术；以及人工智能在免疫增强食品、膳食评估、肠道微生物组谱分析和食品成分毒性预测等重要应用领域。这些应用在不久的将来可能会有巨大的需求。本综述可以为集思广益和生成尚未构想的新型人工智能在食品科学与营养领域的应用提供一个起点。

1.6. 原文链接

/files/papers/690b6a10079665a523ed1dcc/paper.pdf 这是一个本地文件链接，表明论文内容已提供。

2. 整体概括

2.1. 研究背景与动机

食品科学与营养领域面临的核心挑战是如何理解、组织和利用通过研究获得的各种复杂产出。食品由多种化合物组成，要彻底理解食品在体内如何发挥作用，或哪些食物成分组合最有利于人类健康，需要对食物化合物进行深入分析。长期以来，食品和营养研究人员试图阐明食品化合物影响人类营养的机制，但时间、资源和成本是主要的限制因素。

论文试图解决的核心问题是： 如何利用新兴的人工智能技术来克服食品科学和营养研究中的这些限制，处理复杂的生物数据，并加速新发现的产生。

为什么这个问题在当前领域是重要的：

1. 数据复杂性： 食品成分及其对人体健康的影响涉及多变量的复杂交互，传统分析方法难以处理。
2. 效率和成本： 传统研究方法耗时、耗力且成本高昂，人工智能有望大幅提高分析效率和降低成本。
3. 新兴技术潜力： 人工智能在工程、药学和医学等其他领域已取得显著进展，预示着其在食品科学和营养领域也有巨大潜力。

现有研究存在哪些具体的挑战或空白 (Gap)： 尽管人工智能在其他领域发展迅速，但其在食品科学和营养领域的应用相对滞后。一个主要原因是食品的复杂组成，以及在代谢研究中缺乏高质量的数据集，而高质量数据集是机器学习算法成功应用的基础。

这篇论文的切入点或创新思路是： 本综述旨在系统地总结人工智能在其他领域的应用经验，梳理其在食品科学和营养领域的发展历史，并详细介绍当前在农业和食品工业中的应用，以及未来在食品功能评估、膳食评估、微生物组分析和毒性预测等方面的潜力。其创新点在于提供了一个全面的视角，旨在激发新的研究思路，促进人工智能技术在食品科学和营养领域的融合与发展。

下图（原文 Figure 4）展示了人工智能、机器学习和深度学习在理解“食品”方面的关系：

该图像是一个示意图，展示了人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）之间的包含关系，突出它们在理解“食品”领域的层级结构。

2.2. 核心贡献/主要发现

本综述的核心贡献在于为食品科学与营养领域的人工智能应用提供了一个全面的路线图和启发性框架。

论文最主要的贡献：

1. 跨领域洞察： 总结了人工智能在工程、药学和医学等领域的成熟应用，为食品科学和营养领域提供了借鉴。
2. 历史梳理： 首次系统性地回顾了人工智能在食品科学和营养领域的发展历史。
3. 现状分析： 详细描述了当前在农业和食品工业中广泛应用的机器学习技术（包括强化学习、表示学习、监督学习和无监督学习）。
4. 未来展望： 重点预测了人工智能在免疫增强食品、膳食评估、肠道微生物组谱分析和食品成分毒性预测等高需求领域的潜在应用，这些都是传统方法难以高效处理的复杂问题。

论文得出了哪些关键的结论或发现：

1. 人工智能技术（尤其是机器学习和深度学习）能够分析传统方法难以处理的复杂多变量数据，从而加速食品化合物功能、机制和安全性的研究。
2. 尽管人工智能在食品科学和营养领域的应用相对较晚，但其在提高食品生产效率、质量控制、食品安全和个性化营养方面展现出巨大潜力。
3. 高质量数据集的缺乏是目前制约人工智能在代谢研究中应用的主要瓶颈。
4. 多学科交叉（如食品化学、分析化学和人工智能的结合）是推动该领域未来发展的关键。
5. 国际生命科学学会日本分会成立的人工智能膳食小组委员会 (AI Diatrofi Subcommittee) 等举措表明，该领域正在积极探索利用人工智能建立多分子食物摄入与人类健康之间相互作用的预测模型。

3. 预备知识与相关工作

本章旨在为读者理解人工智能在食品科学和营养领域的应用提供必要的基础知识和背景。

3.1. 基础概念

为了更好地理解本综述，首先需要明确几个核心概念：

• 人工智能 (Artificial Intelligence, AI)：这是一个相对宽泛的概念，由 Baker 和 Smith (在 Zawacki-Richter 等人的综述中引用) 定义为“执行认知任务的计算机，这些任务通常与人类思维相关，特别是学习和解决问题。” 人工智能并非单一技术，而是涵盖机器学习 (ML)、深度学习 (DL)、数据挖掘和神经网络等多种技术。

• 机器学习 (Machine Learning, ML)：是人工智能的一个子领域，可描述为一种人工智能算法，它从原始数据中提取模式以做出主观决策。Popenici 和 Kerr 在2017年将其定义为“人工智能的一个子领域，包括能够识别模式、进行预测并将新发现的模式应用于未包含或未被其初始设计覆盖的情况的软件。” 简单来说，机器学习使计算机能够从数据中“学习”而无需明确编程。

• 深度学习 (Deep Learning, DL)：是机器学习的一个子领域。Ayturan 等人描述了机器学习和深度学习之间的两个主要区别。首先是数据大小的差异：与机器学习不同，深度学习使用大数据 (Big Data)。其次，深度学习侧重于端到端问题解决 (end-to-end problem solving)，而机器学习则使用问题分解和管理技术。另外，机器学习通常在单层中处理，而深度学习可以在多个连续层中同时处理。这些“层”通常指的是神经网络 (Neural Networks)，深度学习通常涉及多层神经网络。

• 定量结构-活性关系 (Quantitative Structure-Activity Relationship, QSAR)：这是一种计算建模方法，用于在化学结构参数和生物活性或毒性之间建立定量关系。通过分析一组已知活性化合物的结构和活性数据，QSAR 模型可以预测新化合物的活性。本文在食品成分毒性预测部分提到了该概念。

3.2. 前人工作 (AI在其他领域的应用)

人工智能、机器学习和深度学习近年来发展迅速，并已应用于多个研究领域。本综述首先概述了人工智能在食品科学和营养以外领域的应用，这为理解其在食品领域的潜力奠定了基础。

3.2.1. 工程领域 (Engineering)

• 深度学习的突破： 深度学习最初是使用多层神经网络的机器学习方法，但现在更抽象地指代所有通过层次化简单概念来学习复杂概念的人工智能技术。2012年，谷歌团队发表了著名的“谷歌猫论文 (Google Cat Paper)”，成功地使用无监督深度学习 (unsupervised DL) 实现了对猫脸的图像识别。同年，Hinton 的研究团队 Krizhevsky 等人通过使用深度卷积网络 (deep convolutional networks) 赢得了 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛，其性能超越了其他方法，展示了深度学习无需人工特征提取即可自动学习图像特征的能力。
• 图像与语音识别： 仅在3年后的2015年，微软和谷歌的团队相继实现了超越人类5.1%错误率的图像识别能力。这得益于计算能力的提升，例如配备大量核心的图形处理单元 (graphics processing units, GPUs) 和专为深度学习优化的张量处理单元 (tensor processing units, TPUs)。此后，使用深度学习进行图像和语音识别的研究呈爆炸式增长。
• 实际应用：
  • 自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 系统，例如谷歌的 BERT。
  • 使用神经机器翻译 (Neural Machine Translation, NMT) 的语言翻译系统。
  • 智能助手，例如苹果的 Siri。
  • 推荐系统，例如 IBM 的 Watson。
  • 人工智能需求预测系统，例如 NEC 的供需优化平台。
• 分子级应用： 尽管仍处于研究阶段，但分子级材料设计与开发、材料性质预测以及蛋白质结构预测 (protein structure prediction) 是机器学习模型演变的重要应用。特别是，DeepMind Technologies（谷歌子公司）开发的蛋白质结构预测人工智能程序 AlphaFold 2 在2020年第14届蛋白质结构预测关键评估 (CASP) 中产生了巨大影响，其预测准确性可与 X 射线晶体学等实验技术相媲美。AlphaFold 2 还预测了 SARS-CoV-2 的几种蛋白质结构。
• 强化学习 (Reinforcement Learning)： 2016年，DeepMind 开发的计算机围棋程序 AlphaGo 利用深度强化学习 (deep reinforcement learning)（深度学习与强化学习的结合）击败了世界级围棋选手。此后，它演变为 AlphaZero，一个能够自动学习玩围棋、国际象棋和将棋等多种游戏的单一程序。目前，深度强化学习的应用主要限于机器人领域，尤其是在自动驾驶 (autonomous driving) 中。
• 生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN)：2014年，Goodfellow 等人发表了 GAN，这是一种基于从准备好的图像数据中自动提取的特征生成新的伪图像的方法。GAN 相关的研究已将其应用扩展到语音处理和自然语言处理，例如将粗糙图像转换为高质量图像的超分辨率 (super-resolution) 和音乐生成。

3.2.2. 药学与医学 (Pharmacy and Medicine)

人工智能技术在药学和医学领域也受到了广泛关注，并带来了新的挑战。

• 医学应用： 人工智能技术在医学中用于诊断和疾病预防（通过早期识别疾病模式和迹象）。例如，在放射学领域，已有多项研究利用人工智能技术和计算机断层扫描 (computed tomography)、胸部X光 (chest radiography) 等图像进行急性神经事件、脑出血、头部创伤、胸部疾病和乳腺疾病的诊断。此外，人工智能还应用于病理学、皮肤病学、眼科学、胃肠病学和心脏病学等领域。
• 药学应用： 在药物领域，人工智能技术用于临床试验、药物设计、药物制剂配方和电子处方。例如，Schneider 和 Clark 综述了自动从头分子设计 (automated de novo molecular design) 的最新案例，并预测了使用机器智能进行药物设计的一些可能性和局限性。
• 预测与分析：
  • 机器学习 (ML) 已被探索用于预测抗抑郁药物治疗的成功率、表征抑郁症和预测自杀。
  • 深度学习 (DL) 已应用于药物设计、预测药物-靶点相互作用、药物毒性、药物的生物活性和药理学特性。
  • 生成张量强化学习 (Generative Tensorial Reinforcement Learning, GENTRL)，一种深度学习，已被开发用于快速有效的分子设计。
• 组学数据分析： 机器学习也用于基因组学 (genomics) 和其他组学 (omics) 生物学数据集的分析，包括全基因组序列致病变异的分类或分析、体细胞癌突变、基因-基因相互作用、RNA 测序调节、蛋白质-蛋白质相互作用和微生物组。还开发了整合数据集的多组学算法。
• 基因编辑 (Genome Editing)： 算法预测 CRISPR 引导 RNA 活性和脱靶活性 (off-target activities) 也辅助了基因编辑的使用。
• 医疗机器人 (Medical Robotics)： 医疗机器人可用于手术和为老年患者提供递送服务。

3.3. 技术演进 (AI在食品科学和营养中的历史)

随着技术的发展，食品各种成分的分析方法也随之演变。在食品科学和营养领域的发现以及新分析方法的背景下，人工智能近年也取得了显著进展。下图（原文 Figure 1）展示了营养与食品化学、食品分析方法及人工智能三个领域的发展历程及其融合。

该图像是时间轴式示意图，展示了营养与食品化学、食品分析方法及人工智能三个领域的发展历程及其融合，突出近年人工智能在食品科学中的应用。

3.3.1. 食品分析方法的发展 (Development of Food Analytical Methods)

• 早期 (1930s-1970s)： 气相色谱 (gas chromatography)、薄层色谱 (thin-layer chromatography) 和 pH 计等多种分析方法得以开发。从1940年代到1970年代，开发了至今仍广泛使用的分析方法。
• 现代 (1980s至今)： 酶联免疫吸附测定 (enzyme-linked immunosorbent assay, ELISA)、电感耦合等离子体质谱 (inductively coupled plasma-mass spectrometry)、毛细管电泳质谱 (capillary electrophoresis mass spectrometry) 以及快速原子轰击 (fast atom bombardment)、电喷雾电离 (electrospray ionization) 和基质辅助激光解吸/电离 (matrix-assisted laser desorption/ionization) 等几种软电离技术被开发出来，并被认为具有高准确性。这些方法的发展使得阐明新的食品功能成为可能。

3.3.2. 人工智能的发展 (Development of Artificial Intelligence)

• 萌芽 (1943)： McCulloch 和 Pits 发表了“神经活动内在思想的逻辑演算 (A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity)”，描述了神经网络的简化模型和逻辑函数的执行。
• 感知机 (1957)： Rosenblatt 开发了感知机算法 (perceptron algorithm)，将视觉和大脑建模为功能性神经网络，实现了模式识别。
• 自然语言理解 (1964)： Bobrow 进行了一项题为“计算机问题解决系统的自然语言输入 (Natural Language Input for a Computer Problem Solving System)”的研究，并开发了 STUDENT，一个用于自然语言理解的计算机程序。
• 感知机局限性 (1969)： Minsky 和 Papert 在《计算几何导论 (Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry)》中详细阐述了感知机的定义，描述了感知机的模式识别、奇偶性 (parity) 和连通性 (connectedness)，以及异或 (exclusive disjunction, XOR) 问题，并报告了简单神经网络的局限性。
• 反向传播 (1989)： LeCun 等人创建了多层神经网络中的反向传播算法 (backpropagation algorithm)，可以识别手写邮政编码。
• 循环神经网络与支持向量机 (1990s)： 提出了循环神经网络 (recurrent neural networks) 和支持向量机 (support vector machines)，使得时间序列可以表现出时间动态行为。
• 深度学习子集 (2006)： Hinton 发表了《学习多层表示 (Learning Multiple Layers of Representation)》，报告了一种导致机器学习的深度学习子集的方法。

3.3.3. 食品科学、营养与AI的结合 (Combination of Food Chemistry, Analytical Chemistry and Artificial Intelligence)

在2010年代后期，营养科学、食品化学、食品分析方法和人工智能这四个过去独立发展的领域开始重叠。例如，人工智能已应用于：

• 营养流行病学 (nutritional epidemiology)，如膳食模式分析和使用大数据检测食源性疾病。

• 食品毒性评估 (food toxicity assessment)。

• 图像诊断 (image diagnosis)。

• 个性化营养 (personalized nutrition)。

  Ramyaa 等人利用机器学习进行了营养表型分析 (nutritional phenotyping)，展示了人工智能在个性化营养方面的另一项应用。他们的机器学习模型使用营养流行病学数据（如碳水化合物、蛋白质、脂肪、纤维和糖的摄入量）以及体育活动变量，预测了女性健康倡议观察研究参与者的当前体重和身体质量指数。Nakamura 等人报告了一个框架，可以根据机器学习模型的预测提供个性化健康改善计划。Berry 等人开发了一个模型，根据英国队列研究的原始数据预测血清甘油三酯和葡萄糖耐量，并发现对相同饮食的餐后代谢反应存在显著的个体差异。Guasch-Ferré 等人利用机器学习分析了人血浆中385种核桃衍生的代谢物，以阐明这些代谢物与2型糖尿病和心血管疾病风险之间的关系。

2020年，国际生命科学学会日本分会 (ILSI Japan) 成立了人工智能膳食小组委员会 (AI Diatrofi Subcommittee)，旨在建立多分子食品摄入与人类健康之间相互作用的预测模型，并尝试利用人工智能技术开发人类尚未考虑过的各种新型食品。

3.4. 差异化分析

本文在相关工作部分的分析中，明确指出了人工智能在食品科学和营养领域的应用发展相对较慢的原因：

1. 食品成分的复杂性： 食品由多种化合物组成，其相互作用复杂，难以建模。

2. 代谢研究数据的挑战： 2019年《自然代谢 (Nature Metabolism)》杂志社论指出，与神经科学和基因组学等其他生物医学和生命科学领域相比，人工智能在代谢研究中的应用远不那么先进，主要原因在于缺乏高质量的数据集。而高质量数据集是机器学习算法成功应用的关键。

   本综述的价值在于，它不是简单地列举人工智能的应用，而是通过系统梳理和对比，突出了食品领域面临的独特挑战，并提出人工智能作为解决这些挑战的关键工具。这与其他领域（如工程、药学和医学）中人工智能的成熟应用形成了鲜明对比，为食品科学和营养领域指明了未来的发展方向。

4. 方法论

本篇论文是一篇叙述性综述 (Narrative Review)，因此其“方法论”部分主要描述了文献检索和筛选的策略，以及对机器学习不同类别的分类方法，而非提出新的实验或计算方法。

4.1. 文献检索策略 (Literature Search Strategy)

本综述的文献检索旨在全面覆盖人工智能在食品科学和营养领域的应用。

• 数据库： 研究人员使用了以下三个主要的学术数据库进行文献检索：
  • PubMed
  • Google Scholar
  • Web of Science
• 关键词： 检索时采用了广泛的关键词组合，以确保捕获相关文献。这些关键词包括：
  • quantitative structure-activity relationship (定量结构-活性关系, QSAR)
  • agriculture (农业)
  • artificial intelligence (人工智能)
  • big data (大数据)
  • deep learning (深度学习)
  • dietary components (膳食成分)
  • drug design (药物设计)
  • food function (食品功能)
  • food industry (食品工业)
  • food toxicity (食品毒性)
  • generative adversarial network (生成对抗网络, GAN)
  • gut microbiome (肠道微生物组)
  • health (健康)
  • history (历史)
  • image recognition (图像识别)
  • molecular design (分子设计)
  • neural networks (神经网络)
  • nutritional science (营养科学)
  • pharmacological (药理学)
  • prediction (预测)
  • reinforcement learning (强化学习)
  • representation learning (表示学习)
  • supervised learning (监督学习)
  • toxicity (毒性)
  • unsupervised learning (无监督学习)
• 文献选择标准：
  • 时效性： 对于人工智能技术在食品领域的应用文献，优先选择2020年及之后发表的报告，除非在这一时间范围内无法找到相关论文。
  • 独立评估： 所有作者首先独立评估选定的文献。
  • 集体讨论与评级： 随后，所有作者进行讨论，并仅选择那些被高度评价的出版物。
  • 有用性标准： 文献的评级标准是其对人工智能在食品科学和营养领域未来应用的帮助程度。

4.2. 机器学习分类 (Machine Learning Classification)

本综述在介绍人工智能在农业和食品工业中的应用时，主要基于机器学习的四种广泛分类进行论述。下图（原文 Figure 2）展示了机器学习的类型及其在食品科学中应用分类的示意图。

该图像是一个机器学习（ML）类型及其在食品科学中应用分类的示意图，分为监督学习、无监督学习、强化学习和表示学习四个部分，列举了各自的典型应用场景。

4.2.1. 强化学习 (Reinforcement Learning)

• 原理： 强化学习是一种算法，人工智能通过在一个不确定且可能复杂的环境中实现目标来构建决策型的机器学习模型。该方法旨在通过对所采取的行动获得奖励和惩罚来最大化总奖励。智能体 (agent) 在环境中执行动作，环境根据动作给出奖励或惩罚，并转移到新的状态，智能体通过不断试错来学习最优策略 (policy)。
• 应用示例： Dharmasena 等人报告，温室中的气候和灌溉可以通过农场和工厂环境中的机器人自动控制。这些机器人能够监测温度、土壤湿度、湿度和 pH 值，并利用图像处理技术检测不健康的植物。这种自动化控制系统通过强化学习根据环境反馈调整参数，以优化植物生长。

4.2.2. 表示学习 (Representation Learning)

• 原理： 表示学习是一种机器学习方法，其中原始输入数据被输入系统，然后人工智能被允许自动发现实现目标所需的表示 (expressions) 或特征。它旨在学习数据中固有的有用特征，以便在后续任务中更好地使用这些特征。
• 应用示例：
  • 为了自动化植物病害和缺陷的检测，Abdu 等人提出了一种新颖的机器学习方法，通过病理分割 (pathological segmentation) 和局部特征提取 (localized feature extraction) 来提高识别性能，而无需优化算法来选择特征（这通常会导致结果冗余）。
  • 为了预测基因表达，Braun 和 Lawrence-Dill 将植物表型 (phenotypes) 的自然语言描述计算性地转化为结构化表示，从而在没有人工干预的情况下生成大规模数据集，用于识别表型相似性和预测跨物种的基因功能。
  • Overweg 等人提出了一种使用基于过程的作物生长模型 (process-based crop growth model) 的强化学习环境，有助于优化肥料管理策略，以减少氮肥对环境的有害影响。

4.2.3. 监督学习 (Supervised Learning)

• 原理： 监督学习是一种技术，它使用标记数据集 (labeled data sets) 来训练算法，以预测未知结果。在训练过程中，模型会根据已知输入和输出对 (输入数据及其对应的正确标签) 来学习映射关系。
• 应用示例：
  • 食品功能提取： Zhao 等人报告，将软投票算法 (soft voting algorithm) 应用于七种机器学习算法，显著提高了从968种抗癌药物中预测具有潜在抗癌特性的食品分子的准确率，从82%提高到87%。
  • 推荐系统： Kim 和 Chung 报告，使用神经网络的知识型混合决策模型 (knowledge-based hybrid decision model) 进行营养管理，能够通过考虑一个人的生活方式、健康状况和偏好提供个性化膳食推荐。
  • 食品行业市场营销： Ali 等人报告，通过面部情绪识别 (facial emotion recognition) 分析消费者对食品风味的偏好和接受度的新方法，能够很好地预测感官评估。
  • 大数据可视化与健康评级： Aravind 和 Sweetlin 开发了一种将食品分为5个健康等级的新方法，使营养信息更容易获取。
  • 食品掺假检测： Lim 等人报告，监督学习与靶向脂质组学 (target lipidomics) 结合，可以在短时间内快速鉴定掺杂在原始白米样品中的掺假混合物。

4.2.4. 无监督学习 (Unsupervised Learning)

• 原理： 无监督学习是一种分析和聚类未标记数据集 (unlabeled data sets) 的机器学习算法。与监督学习不同，无监督学习在没有预先定义的标签或结果的情况下，从数据中发现隐藏的模式或结构。
• 应用示例：
  • 膳食摄入数据分析： Gjoreski 等人报告，使用食物倾向问卷和24小时膳食回顾收集的膳食摄入数据，通过无监督学习进行分析，从而识别出4个聚类。
  • 体重变化分类： Babajide 等人报告，机器学习算法成功地对队列研究中个体的体重变化进行了分类。这些算法识别出饮食类型对体重影响的模式，证实了低脂肪低能量饮食导致体重减轻的发现。
  • 婴儿食品宏量营养素预测： Aulia 等人报告，使用基于近红外光谱 (near-infrared spectroscopy) 获取的食品光谱图的深度学习方法，开发了一个预测婴儿食品宏量营养素含量 (macronutrient content) 的模型。该模型在识别碳水化合物、蛋白质和脂肪方面表现出最高的准确性。

5. 实验设置

本篇论文作为一篇叙述性综述，其重点在于对现有文献的归纳和总结，而非提出新的实验方法或进行实验验证。因此，本节将侧重于描述综述所涵盖的应用领域、所讨论的案例和技术范围，这些构成了综述的“数据”和“评估”的上下文。

5.1. 讨论的应用领域 (Discussed Application Areas)

本综述系统地探讨了人工智能在多个相关领域的应用，以此来构建其在食品科学与营养领域的论点：

• 人工智能在其他领域的应用：
  • 工程领域： 图像识别、自然语言处理、神经机器翻译、推荐系统、分子级材料设计、蛋白质结构预测（如 AlphaFold 2）、强化学习（如 AlphaGo, AlphaZero）、生成对抗网络（GAN）。
  • 药学与医学领域： 诊断、疾病预防、药物设计、临床试验、基因组学和其他组学数据分析、CRISPR 基因编辑、医疗机器人。
• 人工智能在农业和食品工业中的应用：
  • 生产力与效率提升： 温室气候与灌溉的自动化控制、植物病害检测、作物生长模型优化。
  • 质量控制与安全： 食品生产线质量控制、食品工厂员工安全与卫生合规性检查（通过面部识别和物体识别）、水果蔬菜分拣自动化。
  • 废物管理： 食品加工设备自动清洁系统（Cleaning-in-place, CIP）的优化。
  • 供应链管理： 预测和优化库存管理、食品安全监测、农产品采购效率提升。
• 人工智能在食品科学与营养中的潜在应用：
  • 食品功能与生物活性成分评估： 阐明复杂多变量交互作用机制、预测食品对健康的影响（如对便秘、腹泻、骨矿物质含量等的影响）。
  • 免疫增强食品： 发现免疫调节肽、评估膳食成分的免疫调节功能（通过细胞事件、信号转导和代谢途径建模）。
  • 膳食评估软件： 基于图像的膳食评估（如 SmartIntake, goFOODTM, Mobile Food Record）、卡路里和宏量营养素预测。
  • 肠道微生物组谱分析： 预测微生物组变化对生理反应的影响（如血糖反应、年龄、疾病发生）、识别膳食摄入对肠道微生物群的影响。
  • 食品成分毒性预测： 使用定量结构-活性关系（QSAR）模型预测化学品毒性、纳米加工食品的毒性、药物不良事件预测。

5.2. 评估方法 (Evaluation Approach)

本综述并非进行实证研究，因此没有传统的“评估指标”。其“评估”性质体现在对现有文献的系统性梳理和批判性分析上。

• 文献筛选标准： 如“方法论”部分所述，文献的筛选基于其对“人工智能在食品科学和营养领域未来应用的帮助程度”这一标准进行。这本质上是一种定性的评估，旨在识别和突出具有前瞻性和影响力的研究。
• 趋势识别： 综述通过回顾不同领域的发展，识别了人工智能技术在食品领域的应用趋势、成功案例以及面临的挑战（如高质量数据集的缺乏），这本身就是一种对领域现状的宏观评估。
• 潜在贡献分析： 综述还通过预测人工智能在特定高需求领域的应用，评估了其未来的潜在价值和贡献。

5.3. 案例示例 (Case Examples)

本综述通过列举大量的具体案例来支撑其论点，这些案例可以视为综述所分析的“数据点”：

• 工程领域：
  • Google Cat Paper (无监督深度学习图像识别)。
  • ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (深度卷积网络图像分类)。
  • AlphaFold 2 (蛋白质结构预测)。
  • AlphaGo 和 AlphaZero (深度强化学习游戏)。
  • Generative Adversarial Network (GAN) (图像生成)。
• 药学与医学领域：
  • GENTRL (深度学习用于药物分子设计)。
  • 在放射学、病理学、皮肤病学、眼科学等领域进行疾病诊断的 AI 技术。
  • CRISPR 引导 RNA 活性和脱靶活性的算法预测。
• 食品科学与营养领域：

  • Ramyaa et al. 使用机器学习进行营养表型分析。

  • Berry et al. 使用机器学习预测餐后血糖反应。

  • SmartIntake 应用程序用于监测饮酒行为。

  • goFOODTM 和 Mobile Food Record 等基于图像的膳食评估系统。

  • Zeevi et al. 整合多模态数据预测个体餐后血糖反应。

  • Kozawa et al. 使用机器学习算法设计的个体化小鼠数据库 (hMDB-i) 用于预测药物不良事件。

    这些案例共同构成了本综述分析的“证据基础”，展示了人工智能在食品科学和营养及其相关领域的广阔前景。

6. 实验结果与分析

本节将根据综述论文中呈现的内容，分析人工智能在不同领域的应用现状和未来潜力。由于这是一篇叙述性综述，其“结果”是现有研究的综合而非新的实验数据。

6.1. 核心结果分析

本综述系统地描述了人工智能在多个领域的应用，并强调了其在食品科学与营养领域的巨大潜力。

6.1.1. AI在工程、药学和医学领域的显著进展

综述首先指出，人工智能，尤其是机器学习和深度学习，在工程、药学和医学领域取得了显著突破。

• 工程领域： 深度学习在图像识别（如 Google Cat Paper、ImageNet 挑战）、自然语言处理、语音识别方面实现了超越人类的表现。AlphaFold 2 在蛋白质结构预测上的成功展示了 AI 在分子生物学中的变革性影响。AlphaGo 和 AlphaZero 则突显了深度强化学习在复杂决策任务中的强大能力。GAN 的出现则推动了数据生成和图像处理的创新。

• 药学与医学领域： AI 被广泛应用于疾病诊断（如放射学、病理学、眼科学中的图像分析）、药物发现与设计（如 GENTRL 用于分子设计、预测药物-靶点相互作用和毒性）、临床试验优化、基因组学及其他组学数据分析，甚至医疗机器人等领域。

  这些领域的成功经验为食品科学和营养领域提供了重要的借鉴和信心。

6.1.2. 机器学习在农业和食品工业中的应用

综述详细阐述了机器学习（ML）在农业和食品工业中的四大类应用：

• 强化学习 (Reinforcement Learning)：主要用于环境的自动化控制和优化决策。例如，智能体通过学习在不确定环境中采取行动来最大化总奖励。在温室中，机器人可以自动控制气候和灌溉，监测温度、土壤湿度和pH值，并通过图像处理检测不健康的植物。

• 表示学习 (Representation Learning)：旨在从原始数据中自动发现有用的特征，提高识别和预测的准确性。例如，用于植物病害和缺陷的自动化检测，以及将植物表型描述转化为结构化表示以预测基因表达。

• 监督学习 (Supervised Learning)：利用标记数据进行训练，以预测未知结果。在食品领域，这包括预测具有抗癌特性的食品分子、为营养管理提供个性化膳食推荐、通过面部情绪识别分析消费者偏好、以及通过质谱分析结合监督学习快速鉴定大米掺假。

• 无监督学习 (Unsupervised Learning)：用于分析和聚类未标记数据，发现隐藏的模式。例如，分析膳食摄入数据以识别不同的膳食模式聚类，以及通过机器学习算法对队列研究中的个体体重变化进行分类。

  这些应用不仅提高了生产效率，还在食品质量控制、员工安全、减少食物浪费和优化供应链方面发挥了作用。例如，结合人工智能的传感器可以实现水果蔬菜的自动化分拣；在食品加工设备中引入机器学习可以优化清洗过程，减少水、电和化学品的使用。

6.1.3. AI在食品科学和营养中评估食品及生物活性成分的潜力

综述强调了 AI 在超越基本营养属性评估食品功能方面的巨大潜力。

• 理解复杂交互： 食品中的生物活性成分通过多变量交互影响生理反应。AI 能够阐明这些复杂的生理机制，从而推进营养科学的知识。

• 预测食品对健康的影响： AI 有望根据个体的生理状态预测全食物或生物活性食品成分对健康的影响。例如，机器学习已被用于分析饮食、生理和生活方式数据，以预测粪便硬度、骨矿物质含量和骨密度。

• 免疫增强食品： 面对 COVID-19 大流行，对免疫调节功能的需求增加。AI 和计算机模拟预测可用于发现具有免疫调节功能的肽，例如从大米蛋白中发现的免疫调节肽。AI 模型可以预测细胞内事件的动态，包括信号转导和代谢途径的激活，从而解释膳食成分的免疫调节机制。

• 基于AI的膳食评估软件： 传统的膳食评估依赖于自我报告，易受偏差影响。AI 驱动的应用程序（如 SmartIntake、goFOODTM 和 Mobile Food Record）通过图像识别和3D重建算法，能够更准确地估算食物摄入量、卡路里和宏量营养素。

• 肠道微生物组与个体特异性反应： 膳食成分通过影响肠道微生物组来调节生理反应。机器学习模型被应用于分析肠道微生物组和代谢物的变化，以预测年龄、药物疗效和疾病发作。例如，AI 算法能够整合血液参数、饮食习惯、人体测量学、体育活动和肠道微生物群数据，以准确预测个体的餐后血糖反应。

• 食品及其成分的毒性评估： AI 在食品毒理学方面取得了显著进展。QSAR 模型结合深度神经网络被用于预测化学品的毒性，甚至纳米加工食品的毒性。AI 模型有望整合个体基因、吸收、分布、代谢和排泄（ADME）等因素，实现更个性化的毒性预测。

  下图（原文 Figure 3）展示了人工智能在理解“食品”中的数据输入和输出范式。

  该图像是示意图片段，展示了从体外或体内研究中采集数据的过程，包括人体、小鼠和细胞三种模型，反映了AI技术在食品科学和营养研究中数据来源的多样性。

该图描绘了从体外或体内研究（例如人体、小鼠、细胞）收集数据，这些数据包括细胞因子谱 (Cytokine profile)、基因组 (genome)、代谢组 (metabolome)、蛋白质组 (proteome) 和转录组 (transcriptome) 等。这些数据输入到人工智能模型后，可以输出对“食品”的理解，例如生化参数的变化、与身体系统的相互作用、免疫调节、多变量相互作用引起的机制、肠道微生物组的调节、胃肠道功能的调节以及毒性化合物的预测。

6.2. 讨论与影响

本综述通过全面的分析，展示了人工智能在食品科学和营养领域变革性潜力。其主要影响和讨论点在于：

1. 克服复杂性： AI 能够处理食品科学中固有的复杂性，即多种化合物及其对人体多系统产生的多变量交互作用，这是传统单组分研究方法难以企及的。
2. 效率与创新： AI 不仅能提高食品生产和加工的效率，还能加速新食品成分的发现、个性化营养方案的制定以及食品安全评估。
3. 数据驱动范式： 强调了高质量数据集的重要性。虽然 AI 在其他领域已经成熟，但在食品（特别是代谢研究）中，高质量数据不足是一个主要障碍。这呼吁业界和学术界加大对数据收集和标准化工作的投入。
4. 多学科融合： 本综述本身就是多学科融合的产物，其结论也强调了食品科学、营养学、分析化学与人工智能的持续互补性，预示着未来研究将是高度交叉的。
5. 实际行动的呼吁： 提到 ILSI Japan 成立人工智能膳食小组委员会，旨在利用 AI 建立预测模型，这表明行业已开始采取具体行动，推动 AI 在食品领域的应用。

6.3. 数据呈现

本综述中包含四幅图像，它们以图示形式增强了对概念和流程的理解。

• 图像 1 (已在 3.3.1 和 3.3.2 节中引用): 这幅图像通过时间轴展示了营养与食品化学、食品分析方法以及人工智能这三个独立发展的领域，如何最终在近年开始重叠并融合。它清晰地描绘了从各种分析方法的诞生到人工智能不同阶段（从神经活动逻辑演算到深度学习）的发展脉络，并最终指向了三者结合后在膳食模式分析、食品毒性评估、图像诊断和个性化营养等方面的应用，为理解本综述的整体背景提供了直观的概览。

• 图像 2 (已在 4.2 节中引用): 这幅图像将机器学习技术分为四个主要类别：强化学习、表示学习、监督学习和无监督学习。它不仅清晰地界定了每种学习范式，还通过具体的图标和文字简洁地说明了它们的核心思想和应用场景，例如监督学习通过“标记数据”进行“预测”，无监督学习通过“未标记数据”进行“聚类”。这对于理解本综述中后续对机器学习在农业和食品工业中应用的详细讨论至关重要。

• 图像 3 (已在 6.1.3 节中引用): 这幅图像概括了人工智能在理解“食品”方面的输入和输出机制。它展示了从人体、小鼠和细胞等体外或体内研究中收集的多模态数据（如细胞因子谱、基因组、代谢组、蛋白质组、转录组）作为输入，通过人工智能处理后，能够输出对食品作用机制的深入理解，包括生化参数变化、与身体系统的交互、免疫调节、肠道微生物组调节、胃肠道功能调节以及毒性化合物预测。这直观地展示了 AI 如何将复杂的生物数据转化为有意义的健康洞察。

• 图像 4 (已在 2.1 节中引用): 这幅图像清晰地展示了人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 之间的层次关系：深度学习是机器学习的一个子集，而机器学习又是人工智能的一个子集。这个图示简洁明了地解释了这三个核心概念之间的包含关系，为初学者理解这些术语提供了基础，并强调了它们在“理解食品”这一最终目标中的作用。

7. 总结与思考

7.1. 结论总结

本叙述性综述全面而系统地阐述了人工智能 (AI) 在食品科学和营养领域的应用现状、历史发展和未来潜力。论文的核心结论是，AI 技术，特别是机器学习 (ML) 和深度学习 (DL)，在处理食品科学中固有的复杂性、大规模数据分析以及多变量交互作用方面，具有巨大的变革性力量。

具体而言，本综述指出了：

1. 跨领域借鉴： AI 在工程、药学和医学等领域的成功应用，为食品科学和营养提供了宝贵的经验。

2. 发展趋势： AI 在农业和食品工业中的应用日益广泛，涵盖了效率提升、质量控制、食品安全和供应链管理等多个方面。

3. 未来高需求领域： AI 有望在免疫增强食品开发、膳食评估、肠道微生物组分析以及食品成分毒性预测等关键领域发挥核心作用。

4. 挑战与机遇： 尽管存在高质量数据集缺乏的挑战，但 AI 与食品科学、营养学和分析方法的结合，将成为推动该领域创新的催化剂。

   最终，本综述旨在为该领域的研发人员提供一个起点，激发新的思考，并促进尚未被构想的 AI 应用的产生。

7.2. 局限性与未来工作

本论文作为一篇综述，也指出了该领域当前存在的局限性，并展望了未来的研究方向：

• 数据质量与数量： 论文明确指出，与神经科学和基因组学等其他生物医学领域相比，代谢研究中缺乏高质量的数据集是制约 AI 应用的一个主要瓶限。这是未来需要大力投入解决的问题，因为高质量数据是机器学习算法成功的基础。

• 新兴性： 人工智能在食品科学和营养领域的应用相对较新，许多研究仍处于早期阶段。因此，需要持续深入的研究才能获得可靠的信息和应用。

• 复杂性： 食品由多种化合物组成，其在体内对生理功能的影响机制复杂，需要 AI 深入分析多变量交互作用。

• 多学科合作： 论文强调，食品科学、营养学、食品分析方法和人工智能将继续相互补充，未来的发展需要多学科的紧密合作。国际生命科学学会日本分会成立的人工智能膳食小组委员会正是一个旨在建立多分子食物与人类健康相互作用预测模型的具体举措。

• 个性化需求： 随着对个性化营养和精准健康管理的关注日益增加，未来 AI 将在根据个体生理状态预测食品效应方面发挥更大作用。

  未来的工作应集中在解决数据集缺乏的问题，开发更精细的 AI 模型来处理食品的复杂性，并推动多学科合作，将 AI 真正融入到食品的研发、生产、评估和个性化应用中。

7.3. 个人启发与批判

7.3.1. 个人启发

这篇综述为我提供了几个重要的启发：

1. AI 的普适性和变革性： 论文清晰地展示了 AI 作为一种通用技术，如何从工程、医学等“硬核”领域逐步渗透到食品科学和营养这样更贴近日常生活的领域，其普适性和变革潜力是巨大的。它不仅仅是效率工具，更是理解复杂系统的新范式。
2. 数据是核心驱动力： “高质量数据集的缺乏”被反复强调为关键限制，这提醒我们，无论 AI 模型多么先进，其表现最终都受限于训练数据的质量和规模。在任何领域推动 AI 应用，数据基础设施建设是先行条件。
3. 从单组分到多变量交互： 食品科学长期以来专注于单一成分的研究，而 AI 能够处理多变量、多尺度的复杂交互，这为理解食品在真实世界中（而非实验室简化条件下）对人体的综合影响提供了可能，有助于推动个性化营养和精准健康管理。
4. 跨学科融合的必然性： 食品科学、营养学、分析化学与 AI 的结合是必然趋势。未来的突破不会仅仅来自单一学科内部，而是在不同学科思维和工具的碰撞中产生。

7.3.2. 批判

尽管本综述提供了全面的视角，但也有一些可以进一步探讨或改进的地方：

1. 数据标准化和互操作性： 论文指出缺乏高质量数据集，但未深入探讨如何解决这一问题。除了简单地收集更多数据，数据标准化、异构数据集成以及跨机构的数据共享机制，可能是未来需要重点关注的领域。AI 在处理不同来源、不同格式的食品和营养数据时，如何确保数据质量和可互操作性是一个实际挑战。

2. 伦理和社会影响： 随着 AI 在个性化营养、食品生产和健康管理中的深入应用，相关的伦理问题（如数据隐私、算法偏见、个性化推荐可能带来的健康风险）和社会影响（如自动化对就业的影响、AI 驱动食品的可接受度）并未在综述中被深入讨论。这些是任何新兴技术应用都应关注的重要方面。

3. 经济可行性与可及性： 许多先进的 AI 技术（如深度学习模型的训练）需要大量的计算资源和专业人才。论文较少提及这些技术在实际食品行业（特别是中小企业）中的经济可行性和可及性问题。如何降低应用门槛，让更多参与者受益，是推广 AI 的重要一环。

4. 模型可解释性 (Model Interpretability)： 尤其是在健康和营养领域，用户和专业人士往往需要理解 AI 模型的决策依据。深度学习模型通常是“黑箱 (black box)”，其可解释性较差，这在推荐免疫增强食品或预测毒性时可能带来信任问题。如何提高 AI 模型的可解释性，是其在食品科学和营养领域获得广泛接受的关键。

5. 法规和政策框架： AI 在食品安全、营养宣称等方面发挥作用时，需要相应的法规和政策框架来指导和规范。本综述未触及这一重要层面。

   总的来说，这篇综述为我们勾勒了一个令人兴奋的未来图景，但要将这些潜力转化为现实，还需要在技术、数据、伦理和政策等多个维度上进行持续的努力和探索。