没有嗅觉,真能设计出芬芳宜人的香水吗?嗅觉当然很重要,但如今在开发新的香水款式时,大部分基础工作都通过数据评估来完成——而这正是人工智能技术的专长所在。IBM Research与Symrise这家总部位于德国的全球香水/香精生产商就保持着合作伙伴关系。坐拥雅诗兰黛、Donna Karan、Avon、Coty等客户的Symrise公司利用AI技术开发的第一款香水现已在巴西上市。
Philyra可以算是IBM公司创造的人工智能(AI)学徒,其跟随调香师David Apel共同为巴西化妆品企业 O Boticário 设计了两款专供情人节的新香水。这两款产品主要面向九零后与八零后群体,他们也很清楚这些客户更喜欢AI设计这个有趣的概念。此次合作,也正式将AI技术引入香水行业。
在香水行业,调香师们拥有大约1300种香氛(合成香料,外加花、苔藓、香料以及水果的提取物)可供选择。Symrise拥有一套包含各种物质以及对应组合构成的共170万个配方的数据库,Philyra能够借此完成训练学习。Philyra还能够查询不同性别、年龄组以及国家当中香水产品的销量信息。在利用深度学习算法进行数据分析之后,人工智能系统(不受文化偏见、个人偏好、知识、经验或者其它因素的影响)将能够发现前所未有的配伍可能性。根据数据,Philyra输出的香水配方应该能够在目标群体当中得到良好反馈。当然,调香师也会介入以完善AI给出的配方。最重要的是,Philyra的深度学习算法使其能够学习如何组合各种成分,而不仅仅是根据通过人类编程规定好的方式行动。
AI数据分析与配方建议的美妙之处,在于其能够带来人类以往从未考虑过的组合方案。原来,嗅觉并不是创造新香水的核心前提——理解香水成分才是。
AI算法能够学习以下因素并提出建议:
· 通过将香料与市售香料进行比较以发现香氛中的新颖元素
· 配方当中使用的原料替代品与补充剂
· 原料配料
· 预测人类反应
在调香师David Apel的帮助下,Philyra为O Boticário 的情人节产品创造出三个不同的版本——第一个版本完全由AI创建;第二个版本由调香师做出了细微调整;第三个版本则仅利用AI意见作为建议,但最终仍由调香师自行决定配方方案。在经过测试之后,“绝大多数人都选择了纯粹由AI提出的香水配方。”
Philyra与Apel为O Boticário 公司开发的Egeo ON Me与Egeo ON You香水,在今年6月12日巴西情人节期间正式登陆市场。
Egeo ON Me是一款女性香水,ON You则是一款更为阳刚的男性香水。但该公司的野心远不止于此,他们希望能为每一个人——无论其性别如何——提供最能产生共鸣的香水。此次发布的两款香水结合了水果、鲜花、木材、焦糖甚至是炼乳的香气。
与人工智能技术在其它行业中的首次使用情况一样,香水行业也赫然发现了新兴成果的强大能力,并对人类调香师未来还能否存在提出疑问。例如,Abel就认为人工智能是人与机器之间的新型合作方式——而非威胁。机器能够摆脱偏见,帮助人类克服障碍并提供新颖的想法。此外,以往新香水的开发往往需要六个月到四年的时间;但在AI的帮助下,这一时间周期将大大缩短。
IBM Research与Symrise的联合创新成为AI香水开发领域的第一步,但绝对不会是最后一步。今年,Givaudan公司推出了CARTO系统,其能够利用气味价值图最大限度提升香料与香精最终配方的嗅觉表现。
结果就是,香水设计既是一门艺术、也成为一门科学。掌握专业知识的调香师仍然拥有超越AI的情感优势,而在此次尝试之后,AI则将增强人类的香水开发能力。
好文章,需要你的鼓励
谷歌深度思维团队开发出名为MolGen的AI系统,能够像经验丰富的化学家一样自主设计全新药物分子。该系统通过学习1000万种化合物数据,在阿尔茨海默病等疾病的药物设计中表现出色,实际合成测试成功率达90%,远超传统方法。这项技术有望将药物研发周期从10-15年缩短至5-8年,成本降低一半,为患者更快获得新药治疗带来希望。
继苹果和其他厂商之后,Google正在加大力度推广其在智能手机上的人工智能功能。该公司试图通过展示AI在移动设备上的实用性和创新性来吸引消费者关注,希望说服用户相信手机AI功能的价值。Google面临的挑战是如何让消费者真正体验到AI带来的便利,并将这些技术优势转化为市场竞争力。
哈佛医学院和微软公司合作开发了一个能够"听声识病"的AI系统,仅通过分析语音就能预测健康状况,准确率高达92%。该系统基于深度学习技术,能够捕捉声音中与疾病相关的微妙变化,并具备跨语言诊断能力。研究团队已开发出智能手机应用原型,用户只需完成简单语音任务即可获得健康评估,为个性化健康管理开辟了新途径。