固然許多人仍然對“AI能否能讓每件事項得更好”存有疑問，但這卻涓滴阻攔不了其所向無敵的成長趨向。并且許多始創企業的開創人依然在實驗，機械進修技巧究竟會為一個運用法式帶來多年夜的轉變？

　　用如今比擬風行的詞來講，就是變的“智能”。好比，像FitGenie如許一款iOS運用法式，其前結合開創人就將它視為“智能的卡路里盤算器”——經由過程應用機械進修算法，來為想要減肥或完成健身目的的人制訂簡化的養分籌劃。

　　“我們自界說的飲食算法是基于一個模子，這一模子是我們經由過程搜集用戶每周做出的主動調劑的數據而繪制和猜測來的，”結合開創人Keith Osayande說明公司是若何應用AI來盤算卡路里的。

　　“也能夠說，這一模子是基于我們作為養分鍛練的配合經歷和今朝可取得的迷信數據而創立出來的。我們不只是創立了一個簡略的卡路里盤算器，它也會處置用戶一切的數據而且將各方面的參數斟酌出去，包含身材狀態、耐受性、體重變更比率、饑餓水平、疲憊情形等。”

　　“須要指出的是，我們不單單是在搜集數據。我們的算法也在連續的評價，這些數據之間反響了哪些趨向而且做出明智的調劑，”他彌補道。

　　固然參加了AI，但不能不認可FitGenie App依然處于晚期階段，開創團隊是在2015年秋季才開端著手做這件事的。其時他們照樣佐治亞理工學院的先生，而且在宣揚該App行將在將來一到兩個月內推出的3.0更新（旨在進步App辦事的流利性和易用性）。

　　FitGenie團隊客歲從佐治亞理工學院夏日創業項目中取得2萬美元投資，如今該App年夜概具有2.1萬名用戶。晚期，公司重要靠付費定閱用戶來取得營收。

　　“今朝，公司重要聚焦于存眷用戶健身的各項養分目標，”Osayande說道。“詳細來講，公司的重點在于贊助用戶減肥，增長肌肉或許保持如今的身材狀態（不管做若干錘煉或活動）。”

　　雖然他也指出，公司可以經由過程健身追蹤器來主動的搜集用戶相干的健身數據，而不是像如今讓用戶手動的輸出各項數據。但FitGenie想以“簡略和主動”的特色來殺出競爭重圍，所以公司以為AI可以贊助用戶保持吃養分餐或許追蹤他們的健身目的。

　　他也指出，現在許多盤算卡路里的App，它們只是搜集了用戶的數據，而且將這些數據制造成圖表或圖片反應給用戶，但它們并沒有對這些數據停止進一步的處置和運用。這就使得用戶不能不本身去懂得這些數據并作出斷定，但許多人并沒有經由如許的練習，更坦率來講，他們沒有時光或精神來處置這些數據。所以，FitGenie就是想要為用戶處理這一痛點。

　　別的，許多卡路里盤算器界面應用不友愛、告白特殊多而且用戶應用體驗欠好。但FitGenie應用算法來飾演用戶的小我養分師，清除用戶與產物之間的猜想，而且制造更簡略的養分餐和節儉用戶的應用時光。

　　如斯，用戶只須要輸出本身的健身數據，他們不須要去懂得這些數據，他們乃至不須要懂得他們輸出的數據是甚么。簡略來講，用戶輸出吃了甚么飯和他們的體重，FitGenie天然會做出斷定。

　　但更幻想的情形下，FitGenie用戶照樣須要每周輸出他們的體重、飲食情形、活動量等。然后App會依據用戶的健身目的（減肥、增肌等），制造出定制化的逐日養分籌劃。固然，這都是由AI來完成的。

　　FitGenie App的付費辦事還包含養分飲食籌劃，這是依據500萬份食譜而給出的建議。這里還應用了遺傳學算法，可以最年夜化的知足用戶的養分目的和他們的飲食偏好。

　　然則FitGenie App也有缺乏的地方。好比App的食品數據庫更傾向于結合開創人本身的養分專業常識，這意味著其假定用戶都是食肉的。所以團隊不能不創立新的數據庫，以包管可認為素食者推舉養分食譜。

　　別的，該App在錄入食品以便記載養分情形這一方面也不是很勝利，由于它過度依附于掃描條形碼來記載用戶吃了甚么。這關于那些吃有食物包裝的美國用戶來講，確切很便利，但關于那些美國以外或本身預備新穎食品的用戶來講，就比擬費事了。換句話說，他們能夠須要本身在App中創立食品稱號，并輸出各項養分參數。然則這一進程明顯很費事，由于用戶不克不及在什物數據庫中直接檢索并添加。

　　找到進步或處理錄入食品養分參數的辦法，也許會吸引更多的用戶。FitGenie確切也在想一些方法，好比經由過程智妙手機里的照片或許用蘋果的ARKit對象。

　　固然今朝市情上MyFitnessPal、Lifesum、LoseIt 和 Noom幾家卡路里盤算器App，但Osayande以為FitGenie的直接競爭敵手是異樣應用AI的Eat This Much。