據(jù)BBC報(bào)導(dǎo)，我們吃的肉和植物成品越多，消費(fèi)地球資本的速度就越快，人工智能（AI）能否能找到新的辦法讓素食嘗起來也很厚味，贊助打造“無肉世界”呢？
你還記得最愛好的牛肉漢堡是啥滋味嗎？試著在你的腦筋中喚起它豐碩而多汁的滋味，和它那嚼起來柔嫩而脆脆的質(zhì)地。試著回想一下，當(dāng)你咬一口時(shí)，鮮美的滋味是若何充滿在你口腔中的。記住這個(gè)滋味，記住它是何等使人覺得知足。如今想一想，假如漢堡中沒有肉，它會(huì)是甚么滋味？制造牛肉漢堡對全球情況形成了偉大的影響，然則你會(huì)對素食者愛好的素肉覺得滿足嗎？假如有其他辦法可以重現(xiàn)漢堡帶來的感官盛宴呢？
如今，一群企業(yè)家正寄愿望于人工智能來尋覓謎底。他們想要臨盆與真牛肉的滋味和質(zhì)地雷同的器械，如許你就弗成能分辯出能否有活生生的植物被制造成了漢堡。肉類并不是他們獨(dú)一的目的：蛋黃醬、曲奇餅、奶酪、巧克力，和其他一切應(yīng)用植物原料臨盆的食物都在他們的視野規(guī)模以內(nèi)。他們的妄想是在默許情形下讓世界飲食都釀成素食，使植物性食品選擇成為菜單上最簡略、最廉價(jià)、最便利的選擇。
2015年，卡利姆·皮查拉（Karim Pichara）、馬蒂亞斯·穆奇尼克（Matias Muchnick）和帕布羅·薩莫拉（Pablo Zamora）開辦了NotCo公司
固然，代替植物性食品的設(shè)法主意其實(shí)不新穎，但AI供給了一種更無力、更有前程的辦法。它許可食物迷信家摸索新的原料，開辟使人驚奇的新食譜，并尋覓立異的辦法來復(fù)制雞蛋、牛奶和肉類中的厚味脂肪和卵白質(zhì)。
猖狂的食品
食物始創(chuàng)企業(yè)Hampton Creek的開創(chuàng)人兼首席履行官喬希·蒂特里克（Josh Tetrick）就是應(yīng)用AI開辟新食物的人之一，他說：“我們明天的飲食方法年夜多是使人覺得猖狂的，60億人正吃著蹩腳的食品。”雖然嚴(yán)厲的素食主義者更愛好甘藍(lán)沙拉而不是松餅，但蒂特里克深信，現(xiàn)在“安康和可連續(xù)的食品只實(shí)用于一小部門人”。他想象將來，選擇素食或成為嚴(yán)厲的素食主義者的人不只是愿望社會(huì)變得更好的人，他更想接觸那些沒有選擇的人。
蒂特里克的尋求以一種異常不成熟的方法開端：他只是尋覓植物性食品，并將它們添加到根本的數(shù)據(jù)庫中。他說：“我不曉得機(jī)械進(jìn)修是甚么，也不曉得盤算生物學(xué)的概念。”隨后，有同伙向他引見了AI。壯大的機(jī)械進(jìn)修算法許可他體系性地尋覓新的成份或配方，以替換植物性產(chǎn)物。
蒂特里克其實(shí)不是獨(dú)一一個(gè)在從事這些任務(wù)的人。在智利的圣地亞哥，卡利姆·皮查拉（Karim Pichara）、馬蒂亞斯·穆奇尼克（Matias Muchnick）和帕布羅·薩莫拉（Pablo Zamora）正在測驗(yàn)考試應(yīng)用他們的新公司NotCo開辟相似的器械。他們愿望人們以更有養(yǎng)分、更環(huán)保的方法進(jìn)食。
人類審查員正在測試人工智能提出的建議
穆奇尼克表現(xiàn)：“假如我們必需有意用最壞的辦法來贍養(yǎng)本身，那就是我們明天在做的工作。”植物性食品對我們星球上的資本形成了偉大喪失。正如BBC Future的文章所述，從人類飲食中剔除肉類將會(huì)削減60%的與食品有關(guān)的溫室氣體排放，并勤儉年夜量豢養(yǎng)畜生所用的海水和農(nóng)業(yè)用地資本。
環(huán)繞著年夜型肉類加工場還有很多倫理、休息力、地盤和渣滓處置成績?！度獾某煽儭罚╓hat’s the Matter with Meat）一書作者凱蒂·基弗（Katy Keiffer）說：“人類支付的價(jià)值是偉大的，那些為人類臨盆肉類的公司終究能夠會(huì)讓人們餓逝世。”
雖然如斯，跟著生齒和經(jīng)濟(jì)的增加，世界上的肉類需求仍然在增長。結(jié)合國糧農(nóng)組織（FAO）的數(shù)據(jù)顯示，全球肉類產(chǎn)量從1986年的1.59億噸增長到2014年的近3.18億噸。即便在其實(shí)不充裕的國度，肉類花費(fèi)也居高不下。據(jù)估量，在美國和英國，素食者（更不消說嚴(yán)厲素食者）的比例僅為個(gè)位數(shù)。
正如基弗所說：“很難告知那些沒有吃過肉的人或許是剛開端吃肉的人：吃肉能夠帶來成績，他們不該該吃肉。”所以，不論用甚么取代肉，蒂特里克和穆奇尼克都須要起首試試，感觸感染下它們能否像肉。但這些替換品也必需是可擴(kuò)展范圍的，易于取得的，并且有成長前程、且更安康。那末AI若何贊助完成這個(gè)目的？
構(gòu)建基本
關(guān)于像蒂特里克和穆奇尼克如許的人來講，開端的方法是轉(zhuǎn)變對待食品視角。他們對松餅的意見與普通人年夜不雷同。蒂特里克說明說：“松餅須要呈圓形、棕色，要有本身的紋理，并有個(gè)保質(zhì)期。”但是，他并沒有提到它究竟有多好吃。他們的目的是找到一種辦法讓松餅知足這些前提，但應(yīng)用分歧的原料。
加州年夜學(xué)伯克利分校的另類肉類試驗(yàn)室（Alternative Meat Lab）客座傳授里卡多·圣·馬?。≧icardo San Martin）說，處理這個(gè)成績是“異常艱苦的”。一方面，體驗(yàn)的每一個(gè)方面（從口感和質(zhì)地到食品加熱時(shí)的變更）都是特定份子或微成份的產(chǎn)品，好比卵白質(zhì)或脂肪。在我們今朝的飲食中，許多都來自于植物成份。
這兩家公司都樹立并應(yīng)用了數(shù)千栽種物成份的數(shù)據(jù)庫
尋覓肉類替換品的第一步是肯定盡量多的候選物，這可以經(jīng)由過程活著界各地搜索食用植物來完成。成績是，沒有人確實(shí)曉得哪些會(huì)起感化。即便是天天吃這些食品的人，也不曉得可以用它們來取代豬肉或雞蛋。然后是對食品停止剖析。研討人員必需弄清晰每栽種物成份是由甚么構(gòu)成的，和每種成份的比例，這須要從份子程度長進(jìn)行懂得。一切這些數(shù)據(jù)都將被記載到具有數(shù)千乃至數(shù)百萬個(gè)條目標(biāo)數(shù)據(jù)庫中，這取決于剖析的具體水平。結(jié)合國糧農(nóng)組織統(tǒng)計(jì)發(fā)明，世界上有25萬多種可食用植物，而每栽種物的變體則沒法計(jì)數(shù)。
假如這個(gè)成績還不敷難，還有一個(gè)成績就是這些分歧的成份是若何互相感化的。毛病組合和特定組合會(huì)發(fā)生意想不到和不高興的滋味或不睬想的反響。正如圣·馬丁指出的那樣，成績在于“化合物之間的互相感化異常龐雜”，這意味著很多工作會(huì)在沒法預(yù)感的情形下失足。
反應(yīng)如斯多變量是個(gè)使人難以相信的進(jìn)程，但這恰是AI的用途地點(diǎn)。AI用的是更符合邏輯的辦法，而不是完整靠試試看的人工品味。它是經(jīng)由過程機(jī)械進(jìn)修來完成的，這一技巧根本上許可盤算機(jī)學(xué)會(huì)若何經(jīng)由過程測驗(yàn)考試和掉敗來處理成績。它被用于處理很多分歧的成績，從臉部辨認(rèn)到贊助大夫發(fā)明癌癥等。
固然AI在第一次沒有獲得準(zhǔn)確的成果，但它在每次出錯(cuò)時(shí)都能汲取經(jīng)驗(yàn)并停止改良，這平日得益于人類的反應(yīng)。成果能夠使人覺得驚奇。Hampton Creek比來發(fā)明，一種叫做綠豆的印度豆莢分別卵白具有相似炒雞蛋的特征。NotCo公司最使人目眩紛亂的配方之一是它的巧克力產(chǎn)物，一個(gè)應(yīng)用西蘭花、枸杞、蘑菇和堅(jiān)果的奇怪組合，但他們不肯與我們分享。
人工智能還許可這些公司將他們的很多流程主動(dòng)化
到今朝為止，這些公司應(yīng)用了以AI為主導(dǎo)的辦法來制作乳劑，即像蛋黃醬、炒蛋替換品或曲奇餅等液體食物。模擬臨盆固體食品更龐雜。正如圣·馬丁所說，這須要“遲緩釋放份子”，這就像在處理3D困難而不是2D困難。
不外NotCo公司有個(gè)籌劃，薩莫拉說：“我們正在制作一種牛奶，就像真的牛奶一樣。它不只有與牛奶有類似或更好的養(yǎng)分成份，并且具有雷同的功效構(gòu)造。”薩莫拉的意思是，它可以像如今的牛奶那樣被應(yīng)用，好比用于飲用、烹調(diào)或作為制造奶酪、酸奶或冰淇淋的原料，而它倒是一種素食產(chǎn)物。
但是，更年夜的目的是代替肉類，這兩家始創(chuàng)公司都在用分歧的辦法處理這個(gè)肌肉成績。Hampton Creek正在試驗(yàn)室培養(yǎng)肌肉和脂肪細(xì)胞，并正在研討若何用植物性養(yǎng)分來豢養(yǎng)這些細(xì)胞。NotCo公司正在尋覓只用植物性成份再造肉類的辦法。NotCo公司的AI Giuseppe是以文藝中興時(shí)代畫家朱塞佩·阿爾欽博托（Giuseppe Arcimboldo）的名字定名的，后者善于用生果和蔬菜塑造人像。穆奇尼克說明稱：“對我們來講，植物成份毫不是一種選擇。”
NotCo公司的AI是以文藝中興時(shí)代畫家朱塞佩·阿爾欽博托（Giuseppe Arcimboldo）的名字定名的，這位畫家用生果和蔬菜塑造人像
但即便有了AI，Hampton Creek與NotCo獲得的提高也長短常遲緩。圣·馬丁說明說，任何一件大事情都能夠毀失落它，這有點(diǎn)兒像蓋房子或教堂。
將來的挑釁
但是，發(fā)明這些新食品只是第一個(gè)挑釁，壓服人們吃它們則是另外一回事。倫敦帝國理工學(xué)院食物營銷聲譽(yù)傳授年夜衛(wèi)·休斯（David Hughes）表現(xiàn)：“我們的飲食變更極端遲緩。”即便有更好的選擇，食物花費(fèi)形式也是根深蒂固的。在市場營銷花年夜筆的錢相當(dāng)主要。Hampton Creek曾經(jīng)收到2.2億美元投資，而NotCo公司也融資260萬美元，但它們還遠(yuǎn)未到達(dá)國際食物巨子的Nestlé水平，這門第界上最年夜的食物公司價(jià)值2295億美元。
休斯信任，將來一切這些介入者都邑?zé)o機(jī)會(huì)。安康、情況和植物福利的聯(lián)合“將促令人們更輕易接收這些AI產(chǎn)物”。他信任，它們能夠會(huì)成為全球卵白質(zhì)市場的主要構(gòu)成部門。還有一個(gè)成績能夠會(huì)障礙它們?nèi)〉门瓮娜蛴绊懥Α，F(xiàn)實(shí)證實(shí)，算法也有本身的“飲食偏好”。圣·馬丁說明說：“在你若何練習(xí)它們、若何解讀數(shù)據(jù)和若何提取數(shù)據(jù)的進(jìn)程中，能夠招致AI涌現(xiàn)成見。”
人工智能對搜刮和懂得年夜數(shù)據(jù)集特殊有效
成績是，食品偏好嚴(yán)重依附文明偏好。舉例來講，美國人和中國人對食品的偏好就不太一樣。假如這些新食物只是為了逢迎那些操作AI的東方生齒味而制訂的，那末它們注定會(huì)掉敗。蒂特里克保持說，他正在試圖經(jīng)由過程雇傭來自世界各地的團(tuán)隊(duì)來處理這個(gè)成績。
固然這些公司還沒有與國度衛(wèi)生部分就其產(chǎn)物的平安性成績停止接觸，但假如他們應(yīng)用之前未被用作食物的任何原料，這也能夠形成成績。但或許最辣手的成績是機(jī)械能夠永久沒法處理的成績。不論這些AI找到了甚么奇異的組合來取代肉、奶酪或雞蛋，它們極可能會(huì)發(fā)生一種之前沒人吃過的混雜物。但是人類舊習(xí)難改。
