唐菊

味好美是百年老牌食品大廠，商業(yè)版圖遍及150多國，旗下產(chǎn)品除了大眾消費型調(diào)味品之外，還橫跨了食品工業(yè)調(diào)味料和餐飲通路專用調(diào)味料。其中，消費型調(diào)味品更占了味好美60%收益，味好美首席科學(xué)家布萊恩·法克指出，年輕一代的顧客越來越追求自然、新穎的調(diào)味產(chǎn)品，必須要面對這個挑戰(zhàn)，來滿足顧客需求。

上萬種材料如何制作新調(diào)料？

這個挑戰(zhàn)在于，光是原料就有上萬種，要從中找出最適當(dāng)?shù)牟牧?，來制作新調(diào)味料，并不簡單。此外在開發(fā)過程中，必須花時間不斷試錯，還要符合不斷變動的國際法規(guī)。再者，有經(jīng)驗的調(diào)味專家通常要5至10年才能養(yǎng)成，因此人才稀缺。

“不過我們看準(zhǔn)AI，想借助AI工具來快速開發(fā)新產(chǎn)品?！辈既R恩·法克表示，公司擁有龐大的資料庫，比如調(diào)味資料庫擁有近10億個資料點、食物化學(xué)和食物科學(xué)資料庫就擁有近1億個資料點，此外還有40多萬個食物和調(diào)味配方。他認為，這些大數(shù)據(jù)可借AI來發(fā)揮更大價值。

正常的開發(fā)流程可分為幾個步驟，首先是外部（B2B客戶或事業(yè)部）發(fā)出研發(fā)需求后，會由研發(fā)部門使用資料庫資料，來開發(fā)初期配方，經(jīng)過修正后產(chǎn)生修正配方，再建立樣本，進行評估、調(diào)整;要是沒問題，就可交付新產(chǎn)品。

在這過程中，雙方在初期配方和改版配方這兩個步驟，導(dǎo)入AI工具來幫忙（如圖）。團隊先以過往的優(yōu)良初期配方記錄，來訓(xùn)練AI模型，之后再部署到內(nèi)部系統(tǒng)，讓研發(fā)人員利用這套AI，來推薦合適的初期配方。

AI展開電腦創(chuàng)意專案

IBM也參與了味好美的合作，將IBM Research的AI專業(yè)知識與感官科學(xué)和口味數(shù)據(jù)（包括過去數(shù)十年的產(chǎn)品配方以及數(shù)百萬個有關(guān)消費者口味偏好和調(diào)色板的數(shù)據(jù)點）相結(jié)合。例如：世界上存在超過400種大蒜，從產(chǎn)地到粉末大小的每種變化都可以發(fā)揮作用。找到合適的口感是一個挑戰(zhàn)。一種品味如果大小不同，都可能影響味覺享受，這項非常復(fù)雜的任務(wù)需要交給計算機。

在過去的幾十年中，調(diào)味師和產(chǎn)品開發(fā)人員創(chuàng)造了數(shù)十萬種配方。對于人類來說，通讀它們幾乎是不可能的，但對于計算機卻不是。AI能夠分析和尋找導(dǎo)致以前的風(fēng)味成功的模式，并建議人類可能沒有嘗試過的不同風(fēng)味組合。

最重要的是，有些配方甚至是研發(fā)人員意想不到的，這也是稱之為AI電腦創(chuàng)意（Computational creativity）的原因。通過這個方法，味好美在去年推出3款由AI設(shè)計的新產(chǎn)品，也就是ONE系列的豬肉、雞肉和香腸風(fēng)味調(diào)理包。而且團隊發(fā)現(xiàn)AI適合用來開發(fā)個人化產(chǎn)品，打造個別顧客專屬的調(diào)味品，還省下了70%的產(chǎn)品開發(fā)時間。

除了提供新點子，團隊也將AI用來改善研發(fā)需求分析，進一步減少試錯次數(shù)。接下來，他們也要借助機器學(xué)習(xí)，來加強產(chǎn)品的重新設(shè)計，比如味道、原料等，來因應(yīng)不斷變化的法規(guī)。