“我们没有竞争对手。”JasonCohen,Analytical Flavor Systems(以下简称 AFS)的创始人兼 CEO 在接受硅谷洞察的采访中脱口而出。

这家以人工智能预测食品风味的公司为什么让 CEO 自信地保证他们根本没有竞争对手?人工智能真的有可能了解人们想吃什么吗?

这项技术究竟是剥夺消费者自我选择能动性的罪魁祸首,还是推动食品产业进一步走向多元与公平的科技良方?而人工智能当前在食品行业,又有哪些进展?赶紧看下去。

01.醉心茶叶知识的高中生

Jason Cohen 高中时就曾经来过中国。他那个时候在云南昆明交换,还曾经在云南大学求问关于茶文化的知识。当年,云南的普洱茶泡沫仍然发着光地膨胀着。

卖茶人对于茶叶生意的热情急速地感染着 Cohen,并促使他迈开脚步,为了寻茶而走遍了中国西南,尼泊尔和印度。回想起来,他对于食物,尤其是茶的兴趣,很大程度是来源于这段特殊的经历。

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后来,他来到了宾州州立大学学习感官科学,后转入机器学习领域,并且还创立了宾州州立大学的茶研究所(The Tea Institute at Penn State)。在他专心于研究的三年半时间里,作为未来 AFS 的基础平台和前期数据已经被他逐步建立采集了起来。

直到 2016 年,AFS 成立,Jason Cohen 也从宾州搬到了创业者在美东的天堂与地狱——纽约。

Cohen 与小探说道,从 AFS 成立的刚开始,他们的国际合作就比美国国内的销售表现还要好。所以,从一开始,他们的顾客列表布满了一张世界地图:墨西哥,荷兰,日本,印度尼西亚,再到中国。

究竟是怎样的技术帮助他们获得了国际食品企业的青睐呢?

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02.用 AI 预测风味潮流

AFS 的专长在于,通过人工智能探索人类作为食客的下意识感知,进而预测未来的风味潮流并帮助食品企业优化产品。

以他们一个客户例子来看。这家位于墨西哥的公司想要将自己的金牌产品推向一个完全不同的市场——美国。因此,他们希望知道应该怎样改变自己的产品才能获得美国消费者的喜爱。

这时候,他们可以通过 AFS 的手机应用 Gastrograph,一款可以帮助使用者厘清他们所品尝的食物的具体风味成分的智能工具,来进行试点实验。

在 AFS 的帮助下,食品公司可以聘请当地人员,注册应用,品尝食物并进行自己的味觉分析。在进行多次这样的尝试之后,注册的人员就可以逐渐掌握试味专家的秘诀。

通过这些品尝者不断反馈的资料,食品公司可以逐渐了解当地人群的口味偏好。在明确了优化方向后,食品公司可以依靠 AFS 的数据库逐步模拟,寻找到最合适的添加计量,从而最大程度的保证产品的市场欢迎度。

在客户看来,AFS 提供的服务将是未来食品产业的常态,因为这是一种全新的有效的研发手段。

但或许也有人问道:究竟 AFS 宣称的对于“下意识”的探索可以走到多远呢?如果我们的下意识里全是对于盐、糖以及各种食品添加剂的渴望,那么这样的迎合是否会让人们深受不当饮食之苦呢?

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Cohen 曾在一篇采访中承认,是有这样的可能性。但是,他也认为,或许,当我们真正了解自身对口味的偏好后,我们就能主动地针对喜爱的口味寻求更健康的代替品。

在关注技术层面发展之外,我们同时也要关注究竟这项技术将如何被整合进我们的食品生产中,才能够更清晰地了解它究竟会带来怎样的社会影响。

03.收集大众味觉,并不依靠公众数据

说到人工智能现代社会最大的顾虑是什么?除了究竟有多少人会因此失业之外,或许就属数据从哪儿来,又会怎么用最牵动大众的神经了。

在对于 AFS 的报道中,就有媒体明确表达了他们对于AFS收集大众尝味反馈即身份背景的数据的忧虑。当然,硅谷洞察也不会放过这个烫手山芋问题:正如大家所知,机器学习对于数据的需求非常大,但 AFS 数据是从哪些渠道获得,又是否得到了数据所有者的统一呢?

Cohen 的回答是:“我们并不会从消费者处获取数据,所以不需要有任何隐私方面的顾虑。”

他进一步解释道,他们的数据都是从当年他在宾州州立大学就开始收集的,绝大多数都是专业试味者所生产的数据。之所以尽可能的依赖专业试味者,而不是所有的顾客来完善数据库。

这是因为,只有试味者对于味觉的分析才是可靠地。过度地依赖普通消费者所提供的反馈很可能会陷入他们下意识地对于某些味觉和食品的歧视陷阱,带来许多无效数据。

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因此,Cohen 对他们数年来积累地,来自世界各地各种不同人群的专业试味者所贡献的数据非常自信。

当前,这些数据已经较为完备,在地理、人种、文化背景和不同味觉区间这些方面都分布地较为全面。因此,他们可以非常放心地利用这样一个数据库来进行不同个例地具体、深度分析。而当这些数据配上整个团队精心打磨地算法,就足以令 Cohen 说出文章开始的那句话:

“我们,没有竞争对手。”

当然,这并不意味着他们是全球唯一一家通过技术来预测风味和颠覆食品研发方式的团队。比如 IBM 的 Chef Watson。

Cohen 告诉硅谷洞察,两者的原理并不一样。第一,AFS 的数据主要由试味者产生,而 IBM 的大厨则是依照 Food Pairing Hypothesis(食物匹配假设:两种不同的食物分享的气味成分越多则越有可能被搭配在一起)理论进行。而后者所依靠的这一食物假设已经面临许多争议了。

04.美国人也无法喝到符合口味的啤酒?

说完了AFS本身技术的优势,硅谷洞察好奇地追问:那究竟这个技术会给我们带来怎样的世界呢?又或者说,AFS 想要通过这个技术达成怎样的目标呢?

试想一下,如果说起啤酒,你会想到什么?是喜力、科罗娜还是蓝月亮?

Cohen 说道,不久以前,美国的啤酒市场还被几家巨头垄断,而他们的目标客户,就只有美国中产盎格鲁萨克逊和日耳曼男性。而像 Cohen 这样的长着蓝眼睛的犹太裔,则基本无法找到符合自己口味的佳酿。

当然,这并不是说基因决定了人们对于食物的偏好,而是将生物技能和文化因素放到一起考量时,我们会发现如今的食品工业或许一直在忽视某一些较为小众的群体的需求。

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因此,对于 Cohen 来说,AFS 的未来是要在消费市场里推动食品多元,并进一步增强食品公平的。这样的公平是对过去某一种口味与设计占领全国所有市场的抵抗,是告诉所有人你都有获得根据自己的口味定制的食品的权利。

如今,伴随着国内首个农业与食物科技风险投资机构 Bits x Bites 的投资,Cohen 和 AFS 也将要将他们的远大愿景带来中国。Cohen 十分重视中国市场,国内高校的农业、食品科学以及感知科学研究机构进行研究技术合作。

他认为,沿海地区与内陆的居民在口味上一定会有差异,那么如何让食品公司也能意识到这些差异并且主动地填补空缺呢?AFS 似乎想在解决这个问题方面尽一份自己的力。

05.AI 养猪、养牛,AI 在食品业发展前景巨大

硅谷洞察随后也采访了 Bits x Bites的合伙人 Joseph Zhou,聊了聊选择AFS的理由以及AI在食品行业的发展情况。

在 Joseph 看来,AI 与食品相关行业的合作在未来有很大的发展空间。“AI 技术目前已经在农业领域被广泛应用:阿里巴巴用 AI 养猪、初创企业‘新牛人’通过 AI 进行精准养牛、John Deere 以 3.05 亿美元收购的 Blue River Technology 通过图像识别进行精准喷洒。我们相信未来 AI 会进一步解决食品安全、生产效率、粮食安全等问题。”

而 AFS 恰好是“把人工智能和大数据分析等科学技术应用在风味预测领域,尽量减少人为因素的干预,用一种全新的角度更精准地把握消费者趋势。”Joseph 表示。

当然,越是在风口越是要小心谨慎。

“对创业项目和风投机构而言,AI 项目往往成为风口上的热点,创业者想尽办法让项目和 AI 扯上边,投资者则以高估值追逐各类 AI 项目。我们应警惕并牢记,AI 只是一门技术,科学技术只有真实应用在项目上,解决具体的痛点,才能为行业带来积极影响,创造自身长期价值。”

如果你也对 AFS 感兴趣,想要知道更多他们正在国内进行的项目并开展合作交流,欢迎和硅谷洞察取得联系。

作者简介:

廖芜,食物科技的潮流见证者,在科技、人与自然之间寻找新时代的平衡点,思考平衡背后更广阔的世界。