OFweekLED網訊：國外媒體撰文講述了IBM的研究團隊是如何利用大數據發(fā)明出創(chuàng)意菜譜的。
以下是文章主要內容：
計算機正變得越來越智能。但它們能否變得富有創(chuàng)意呢？IBM研究人員認為它們能做到。他們開發(fā)了一個程序來利用數學、化學和海量數據來炮制出新奇、不同尋常的菜譜。
為了開發(fā)出算法，研究人員給我們想出有新意的想法過程中會經歷的步驟建模。首先，你需要理解你在試圖解決的問題。然后，通過學習有關該問題的一切習得專業(yè)知識。有了知識作支撐，你可以產生各種各樣的新想法，甚至可以將不同種類的想法融合起來。之后在眾多的想法中挑選出最有創(chuàng)意的那個部分。最后就是執(zhí)行你的想法。雖然計算機之前執(zhí)行過很多次這樣的步驟，但IBM團隊的重要洞見在于找出方法具體測量菜譜的創(chuàng)意，將不同的想法拼湊起來。
“我品嘗過不少來自該系統的菜。”領導IBM團隊開發(fā)該新奇的菜譜生成引擎的拉夫·瓦什尼（Lav Varshney）說，“我們自己創(chuàng)造的一些菜譜都很不錯，如肯尼亞的抱子甘藍脆皮、開曼群島的大蕉甜點和蘆筍乳蛋餅。我們與烹飪教育研究所等合作伙伴共同打造的其它菜譜是一流的，如西班牙的杏仁牛角面包、厄瓜多爾的草莓糖漿甜點。”
讓我們來看看IBM的計算大廚是如何變得富有創(chuàng)意的。
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厄瓜多爾的草莓糖漿甜點：IBM計算機大廚的產物之一
第一步：確定問題
啟動上述電腦程序后，你會被要求挑選一種主要材料，選擇一些你想要探索的地方菜肴，確定你對哪類菜有興趣（如湯、乳蛋餅等等）。
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程序要求定義菜譜
第二步：學習問題的方方面面
這一步涉及所有的那些數據。研究人員利用自然語言處理算法掃描和解析上千萬份不同菜譜的文本。利用這項數據，他們將成文菜譜轉變成一個關系網絡，其中包括大量的材料和將這些材料變成食物的過程。他們還掃描維基百科來學習哪些材料在各類地方菜肴中最常用到。他們查閱調味料手冊來學習不同的食品配料有哪些成分，還納入有關這些成分的化學結構信息。他們還納入了有關人類如何評定70種化學成分的‘可口程度’的數據。
最后，研究人員積聚了一個龐大的關于人類口味偏好、地方菜譜和菜譜化學組成的計算機可讀知識體系。
第三步：形成解決問題的想法
軟件先從特定菜肴的傳統菜譜著手，生成上千萬種符合用戶偏好的新菜譜想法。它并非隨機產生這些菜譜。所生成的菜譜符合食物搭配經驗法則。這指的是同一菜譜中搭配的材料擁有共同的味道成分。
新菜譜通過‘改變’既有菜譜的材料而生成，之后融合其它的菜譜即可產生各種各樣的新混合調制品。
第四步：精選出最好的主意
據瓦什尼稱，“之前很多計算創(chuàng)意方面的項目都擅長創(chuàng)意的生成部分，而非創(chuàng)意的精選部分。我認為我們的主要貢獻在于證明，大數據模型不僅僅可以用于產生10億個主意，還可以用于選出最好的十個主意。”
那計算機是如何判斷出最具創(chuàng)意的那些主意的呢？首先，你需要給創(chuàng)意下一個操作性定義?？?middot;羅賓森（Ken Robinson）將創(chuàng)意定義為“有具有價值的新穎想法的過程。”IBM研究人員采用了類似的標準。他們稱，有創(chuàng)意的想法應該是既新穎又高品質。
先來說下新穎性。你應該認同花生醬和果凍可以混搭吧。你也應該覺得給熱狗涂上芥末沒問題吧。那是因為你有你對食法的一套觀念。這些觀念基于你覺得怎樣搭配才好吃，但它們會受到你能接觸到的食物很大的影響。
但你可能從來都不會在熱狗上涂上花生醬吧。這種食法跟你對食物的既有觀念產生沖突，這也是你覺得驚奇的原因。相反，涂上芥末的熱狗跟你對食法的觀念則完全沒有沖突，會讓你覺得無趣。
IBM科學家們采用了類似的理念——他們通過量化食譜對人們既有菜譜觀念的改變程度來衡量它的新穎性。他們利用一項名為貝葉斯驚奇度（Bayesian surprisal）的數學工具來做到這點。（該工具此前曾被用于鑒定人們通常最關注視頻的哪些部分。）瓦什尼如是解釋該概念，“貝葉斯驚奇度基本上是拿人們在新生成的菜譜出現后的新觀點與他們之前對食物的觀點相比較；觀念改變越大，就代表越驚奇。”
西班牙的杏仁牛角面包——計算機生成的菜譜
現在來說下質量。味道是種復雜的東西。我們的舌頭可以分辨出五種基本的味道：甜、咸、酸、苦和鮮。但我們對食物的體驗還受很多因素的影響：食物是否溫熱、是否成乳脂狀、分量多少，它入口的方式，咀嚼方式，你的饑餓程度，味道勾起的回憶等等。
研究人員稱，盡管如此，食物味道的關鍵在于它的氣味。“相關研究稱，氣味是味覺的主要影響因素。”瓦什尼說道。如果覺得這聽起來是有些不合常理，那可以想象下你感冒時東西嘗起來是多么地乏味——你的味覺感受器運作正常，但你聞不到東西。
但那該軟件程序是如何知道菜肴的氣味的呢？這一切歸結于化學。該軟件會查閱菜譜中的所有味道成分，并研究它們的化學性質——這些包括諸如重原子數、旋轉鍵計數、氫鍵受體數的技術術語。通過對比這些化學性質和其它的70種氣味成分的化學性質，研究人員可以預測某一特定成分聞起來會有多‘可口’。他們接著在計算機上將不同成分的氣味進行綜合計算，從而得出每道菜肴味道的整體‘可口’程度。
對于這一令人吃驚的發(fā)現，瓦什尼表示，“我也很驚訝它能夠基于重原子數量等成分性質預測食譜的可口程度。未來我們希望將更加精細的人類味覺納入我們的計算模型當中。”
第五步：執(zhí)行你的想法
最后，該軟件產生一個按照驚奇度、氣味好壞和風味搭配排列的菜譜清單。
按照驚奇度、氣味好壞和風味搭配排列的菜譜清單
終于到了離開你的筆記本電腦去廚房動手的時候了。
對于瓦什尼來說，對該系統項目的探索尚未結束。他說，“我上周末去了柏林，我們跟那里的一名大廚合作舉辦了一次宴會，頗為順利。我尤其喜歡烤番茄搭用藏紅花加味的油煎面包塊、帶小紅莓的低脂凝乳焦糖蛋奶凍和葛縷子冰淇淋。”
在不久的將來，你甚至可能會在你家附近的商店出售計算機生成的食物。瓦什尼補充道，“我們正在就這項技術與數家大型食品制造公司、食品服務公司和風味屋洽談展開合作。”
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