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人工智能,麦仑仙人掌■涨姿势！AI不仅会写诗，还能“辨味”？

人工智能,麦仑仙人掌■涨姿势！AI不仅会写诗，还能“辨味”？
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听说读写 ， 在如今的AI身上早已不是什么新鲜事了 。
智能语音助手、同声传译、人脸识别、自动新闻撰写等应用已经在大众用户和产业端广泛普及开来 ， AI模仿人类视觉、听觉、触觉的能力也在不断精进 ， 但在辨别“味道”方面 ， 似乎很少听到AI发光发热的应用案例 。
当然 ， 这并不意味着AI就在味觉和嗅觉领域“开天窗”了 ， 实际上 ， 也有不少研究团队试图摘下这朵的“高岭之花” 。
有“味道”的AI
当机器人在看路、行走等应用上跌跌撞撞宛如幼儿的时候 ， 可能很少有人知道 ， 利用人工智能驱动的味觉测试机器人已经在中国运行了三年 。
中国轻工业联合会在2019年 4 月提交的一份报告显示 ， 自 2015 年以来 ， 有超过 10 家传统中国食品制造商参与了政府支持的“AI 试味”项目 ， 在生产过程中通过AI验证测试食品味道是否符合标准 ， 保证食品安全 。目前 ， 测试对象包括干面条、米醋、茶和黄酒 。
这些奇迹人配备了不少子和光学传感器 ， 可模拟眼睛 ， 鼻子和舌头 。传感器收集食物和配料的视觉和气味信息 ， 神经网络算法处理所有信息并查找数据中的模式 ， 不断进行学习 。
这种能够“辩味”的机器人 ， 最早是由日本NEC公司和三重大学联合开发的 。它们可以在不吃 ， 即不破坏实物的前提下 ， 利用传感器向食物发射不同波长的红外线 ， 结合反射数据画出食物的“红外指纹” ， 经过与数据库中的资料对比后 ， 就可以准确地辨别出数十种实物的味道和名称 。
最近 ， 日本一家“未来日本酒店”研发的全新仪器“Yummy Sake” ， 让消费者在不认识产品的情况下 ， 盲品10款不同味道的日本酒 。AI则会快速记录民众的喜好 ， 把人类味觉化成可以检测的数值 ， 利用大数据分析结果来调整食物的味道 ， 以期提高竞争力 。
类似的食物革命还包括了美国圣地亚哥的创业公司NotCo 。它的创始人Pichara和Zamora开发了一款机器学习软件 ， 用来发现不同动物和植物蛋白之间的联系 。该软件就会在七个数据库中 ， 通过描述食物和配料的分子数据 ， 食物和配料的光谱图像 ， 以及一系列由公司内部味觉测试人员收集的数据 ， 如味觉、质地、回味、辛辣和酸度等等 ， 以帮助NotCo公司推出香肠、肉沫、冰淇淋等高热量食物的纯素植物替代品 。目前 ， 已经为7000多株植物绘制了氨基乙酸结构图谱 。
人工智能,麦仑仙人掌■涨姿势！AI不仅会写诗，还能“辨味”？
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复杂的“味道” ， 与困难重重的AI“辨味”
从上述应用中不难看出 ， 味道的传感器+神经网络 ， 大多被应用在工业化实物的测试环节 ， 亦或是未知味道的创新开发上 ， 从某种意义上说明了AI在“辩味”这件事上 ， 还存在哪些不足？
首先 ， AI“辩味”需要清晰的数据边界 ， 比如食物配方 ， 化学成分 ， 消费者口味信息等等 ， 这显然违背了味觉与嗅觉的基本逻辑 。人类在感知气味的时候 ， 就不需要将其分解成各种成分来进行单独感知 ， 而是依赖于现场实时感受到的一种整体氛围 ， 比如香氛 ， 就是以整体信息来进行表征的 。
“味道”本身的整体性 ， 会使得高度依赖结构化数据的AI模型准确度有待提升 ， 只能应用在一些高度机械化的场景 ， 比如食物测试当中 。
另外 ， AI“辩味”依赖于交互感知、材料学、动力学等多种技术的集成和协作 ， 比如电子舌、电子鼻、组合化学等等 ， AI起的作用并不十分突出 。
韩国研究者做出了比人类味觉强 10000倍的 E-tongue（电子舌头） ， 需要先利用生物技术从与味觉相关的细胞中抽取基因信息 ， 插入到其他细胞当中 。再把改造后的细胞放到石墨烯材料上 ， 感受到电流的变化 。最后 ， 才是借助深度神经网络对味道的电信号进行计算 ， 来获知E-tongue 到底获得了什么样的味道 。


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