原標(biāo)題:一個“有味道”的AI正在派送中,請查收……
聽說讀寫,在如今的AI身上早已不是什么新鮮事了。
智能語音助手、同聲傳譯、人臉識別、自動新聞撰寫等應(yīng)用已經(jīng)在大眾用戶和產(chǎn)業(yè)端廣泛普及開來,AI模仿人類視覺、聽覺、觸覺的能力也在不斷精進,但在辨別“味道”方面,似乎很少聽到AI發(fā)光發(fā)熱的應(yīng)用案例。
當(dāng)然,這并不意味著AI就在味覺和嗅覺領(lǐng)域“開天窗”了,實際上,也有不少研究團隊試圖摘下這朵的“高嶺之花”。
有味道的AI:噱頭營銷還是真功夫?
當(dāng)機器人在看路、行走等應(yīng)用上跌跌撞撞宛如幼兒的時候,可能很少有人知道,利用人工智能驅(qū)動的味覺測試機器人已經(jīng)在中國運行了三年。
中國輕工業(yè)聯(lián)合會在 4 月提交的一份報告顯示,自 2015 年以來,有超過 10 家傳統(tǒng)中國食品制造商參與了政府支持的“AI 試味”項目,在生產(chǎn)過程中通過AI驗證測試食品味道是否符合標(biāo)準(zhǔn),保證食品安全。目前,測試對象包括干面條、米醋、茶和黃酒。
這些奇跡人配備了不少子和光學(xué)傳感器,可模擬眼睛,鼻子和舌頭。傳感器收集食物和配料的視覺和氣味信息,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法處理所有信息并查找數(shù)據(jù)中的模式,不斷進行學(xué)習(xí)。
這種能夠“辯味”的機器人,最早是由日本NEC公司和三重大學(xué)聯(lián)合開發(fā)的。它們可以在不吃,即不破壞實物的前提下,利用傳感器向食物發(fā)射不同波長的紅外線,結(jié)合反射數(shù)據(jù)畫出食物的“紅外指紋”,經(jīng)過與數(shù)據(jù)庫中的資料對比后,就可以準(zhǔn)確地辨別出數(shù)十種實物的味道和名稱。
最近,日本一家“未來日本酒店”研發(fā)的全新儀器“Yummy Sake”,讓消費者在不認(rèn)識產(chǎn)品的情況下,盲品10款不同味道的日本酒。AI則會快速記錄民眾的喜好,把人類味覺化成可以檢測的數(shù)值,利用大數(shù)據(jù)分析結(jié)果來調(diào)整食物的味道,以期提高競爭力。
類似的食物革命還包括了美國圣地亞哥的創(chuàng)業(yè)公司NotCo。它的創(chuàng)始人Pichara和Zamora開發(fā)了一款機器學(xué)習(xí)軟件,用來發(fā)現(xiàn)不同動物和植物蛋白之間的聯(lián)系。該軟件就會在七個數(shù)據(jù)庫中,通過描述食物和配料的分子數(shù)據(jù),食物和配料的光譜圖像,以及一系列由公司內(nèi)部味覺測試人員收集的數(shù)據(jù),如味覺、質(zhì)地、回味、辛辣和酸度等等,以幫助NotCo公司推出香腸、肉沫、冰淇淋等高熱量食物的純素植物替代品。目前,已經(jīng)為7000多株植物繪制了氨基乙酸結(jié)構(gòu)圖譜。
既然AI已經(jīng)證明了自己的“辯味”實力,鑒別酸、甜、苦、咸、鮮等都不在話下,而且機器人的效率更高,可以在不到一秒的時間內(nèi)完成每次品嘗,每天24小時運行。
中國輕工業(yè)協(xié)會的報告顯示,味覺測試機器人在降低成本的同時,能夠有效提高食品行業(yè)的生產(chǎn)效率和質(zhì)量。加入試驗計劃的公司聲稱,自2015年以來,人工智能幫助制造商增加了超過4450萬美元的利潤。
那為什么,人們卻很少見到“AI取代米其林評審員”“機器人秒殺人類大廚”之類的炸裂新聞呢?
復(fù)雜的“味道”,與困難重重的AI“辯味”
從上述應(yīng)用中不難看出,味道的傳感器+神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),大多被應(yīng)用在工業(yè)化實物的測試環(huán)節(jié),亦或是未知味道的創(chuàng)新開發(fā)上,從某種意義上說明了AI在“辯味”這件事上,還存在哪些不足?
首先,AI“辯味”需要清晰的數(shù)據(jù)邊界,比如食物配方,化學(xué)成分,消費者口味信息等等,這顯然違背了味覺與嗅覺的基本邏輯。人類在感知氣味的時候,就不需要將其分解成各種成分來進行單獨感知,而是依賴于現(xiàn)場實時感受到的一種整體氛圍,比如香氛,就是以整體信息來進行表征的。
“味道”本身的整體性,會使得高度依賴結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的AI模型準(zhǔn)確度有待提升,只能應(yīng)用在一些高度機械化的場景,比如食物測試當(dāng)中。
另外,AI“辯味”依賴于交互感知、材料學(xué)、動力學(xué)等多種技術(shù)的集成和協(xié)作,比如電子舌、電子鼻、組合化學(xué)等等,AI起的作用并不十分突出。
韓國研究者做出了比人類味覺強 10000倍的 E-tongue(電子舌頭),需要先利用生物技術(shù)從與味覺相關(guān)的細胞中抽取基因信息,插入到其他細胞當(dāng)中。再把改造后的細胞放到石墨烯材料上,感受到電流的變化。最后,才是借助深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對味道的電信號進行計算,來獲知E-tongue 到底獲得了什么樣的味道。
顯然,要保證AI機器人對味道有充足的感受,僅憑AI一己之力是無法搞定的,復(fù)雜可靠的傳感器陣列和其他學(xué)科的輔助也至為關(guān)鍵。
(視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與嗅覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不同架構(gòu))
阻止AI“辯味”大規(guī)模應(yīng)用的另一個關(guān)鍵問題,則是傳統(tǒng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在味覺和嗅覺上的捉襟見肘。關(guān)于“味道”的神經(jīng)機制與我們熟悉的以分層方式搭建的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有著明顯的不同。
味覺和嗅覺的神經(jīng)元在識別味道的時候,關(guān)注那些特征是隨機采樣的,就像人類往往直接感知冰淇淋的香甜冷爽一樣,綜合感受很難給出結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和特征指向,因此與味道有關(guān)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)往往也不會涉及非常多層級的架構(gòu)。
2009年,英國斯科塞斯大學(xué)的研究者曾經(jīng)推出了一種基于昆蟲的嗅覺模型,用來識別氣味,以及手寫的數(shù)字。最后他們發(fā)現(xiàn),即使去除了大部分神經(jīng)元,也不會過度影響模型性能。
訓(xùn)練數(shù)據(jù)和樣本并不確定導(dǎo)向最終的訓(xùn)練結(jié)果,這種特殊的仿生學(xué)現(xiàn)象,自然也進一步加大了算法開發(fā)的難度與門檻,從而進一步延緩了AI融入“味道”的進程。
和發(fā)展尚屬早期的AI“辯味”能力相比,人類對于“味道”的綜合感知力就顯得非常逆天了。2004年生理學(xué)諾貝爾獎得主理查德阿克塞爾和琳達巴克曾經(jīng)在嗅覺機理研究中發(fā)現(xiàn),人類雖然只有1000種左右的嗅覺基因(細胞類型),但可以感受和辨識10000種以上的氣味化學(xué)物質(zhì)。
也難怪中國廚師協(xié)會(China Cuisine Association)國際事務(wù)主管孫琳會直接斷言,“不同廚師做同樣的菜,AI未來二三十年內(nèi)都可能分辨不出來其中的不同之處”。人類作為吃貨的尊嚴(yán)算是暫時保住了!
醉翁之意:食物之外才是新天地
關(guān)于AI在味道方面的應(yīng)用顯然還處于初級探索階段,不外乎是檢測和判斷失誤的味道,幫助商家提高效率、改進配方、吸引顧客等等,又或者是加載在冰箱上,在食物變味時提醒主人。聽起來,好像都有點雞肋的樣子???
反倒是那種與食物聯(lián)系并不緊密的領(lǐng)域,目前看來,卻有可能是AI“辯味”未來最能帶來驚喜的地方,比如:
1.環(huán)保監(jiān)測。隨著傳感器的發(fā)展,人工智能味覺系統(tǒng)也在向微型化、聲波型等發(fā)展,除了能夠?qū)σ后w的物理味覺保持敏銳之外,還能夠精準(zhǔn)地檢測出流體的質(zhì)量、密度等一系列物理特征。尤其是使用了BP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),識別準(zhǔn)確率常能達到我94%以上。
因此,這類系統(tǒng)在工業(yè)廢水、地下水金屬離子含量分析、海水重金屬、工業(yè)生產(chǎn)的微生物數(shù)量等方面,得到了越來越廣泛的應(yīng)用。
2.安全保障與救援。盡管在綜合味道感知上不如人類,但在識別單一味覺,亦或是特殊氣體方面,神經(jīng)機器卻有著得天獨厚的優(yōu)勢。這種特殊的能力也被集成到一些安保產(chǎn)品當(dāng)中,替代人類去完成一些特殊任務(wù)。
像是嗅敏儀就可以或許分辨出大約40多種的氣體,其中就包括一氧化碳等一些人類都無法察覺的氣體,因此能夠很好地在一些危險情況中保護人類的安全。
3.降低機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練成本。我們知道,傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)來完成訓(xùn)練,但顯然,嗅覺和味覺AI系統(tǒng)都不是那么運作的。它們不需要辨認(rèn)龐大規(guī)模的無用特征,就能夠得到比較高的性能效果。將這種方式應(yīng)用到傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練當(dāng)中,縮短訓(xùn)練時間與算力成本,豈不是很棒?
4.仿生性幫助探尋更具潛力的算法。以果蠅的嗅覺系統(tǒng)為例,它們已經(jīng)知道接近成熟的香蕉味道,遠離醋味,但如果環(huán)境比較復(fù)雜,它感知到一種新味道后,會將當(dāng)下的味道與之前聞過的味道相比對,選擇更接近的那個做出相應(yīng)的反應(yīng)。
(在果蠅嗅覺系統(tǒng)上獲得靈感的Navlakha實驗室成員)
有實驗室就利用這種嗅覺上的“相似性”創(chuàng)造了一種新的搜索算法。在圖片數(shù)據(jù)集中,基于生物嗅覺的算法要比傳統(tǒng)的非生物算法效果好到2-3倍。
讓AI幫助我們將世界看得更清楚,聽得更準(zhǔn)確,已經(jīng)小有成就。而隱藏在舌尖和鼻端的玄妙世界,其實也很值得科技公司們?yōu)橹?。眼耳鼻舌身意,這些結(jié)合起來,才是我們想象中AI完整的樣子。
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