12月19日消息，據(jù)BBC報道，我們吃的肉和動物制品越多，消耗地球資源的速度就越快，人工智能（AI）是否能找到新的方法讓素食嘗起來也很美味，幫助打造“無肉世界”呢？
你還記得最喜歡的牛肉漢堡是啥味道嗎？試著在你的頭腦中喚起它豐富而多汁的味道，以及它那嚼起來柔軟而脆脆的質(zhì)地。試著回憶一下，當(dāng)你咬一口時，鮮美的味道是如何充斥在你口腔中的。記住這個味道，記住它是多么令人感到滿足?，F(xiàn)在想想，如果漢堡中沒有肉，它會是什么味道？制作牛肉漢堡對全球環(huán)境造成了巨大的影響，但是你會對素食者喜歡的素肉感到滿意嗎？如果有其他方法可以重現(xiàn)漢堡帶來的感官盛宴呢？
現(xiàn)在，一群企業(yè)家正寄希望于人工智能來尋找答案。他們想要生產(chǎn)與真牛肉的味道和質(zhì)地相同的東西，這樣你就不可能分辨出是否有活生生的動物被制作成了漢堡。肉類并非他們唯一的目標(biāo)：蛋黃醬、曲奇餅、奶酪、巧克力，以及其他所有使用動物原料生產(chǎn)的食品都在他們的視線范圍之內(nèi)。他們的夢想是在默認(rèn)情況下讓世界飲食都變成素食，使植物性食物選擇成為菜單上最簡單、最便宜、最方便的選擇。
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）創(chuàng)辦了NotCo公司
當(dāng)然，取代動物性食物的想法并不新鮮，但AI提供了一種更有力、更有前途的方法。它允許食品科學(xué)家探索新的原料，開發(fā)令人驚訝的新食譜，并尋找創(chuàng)新的方法來復(fù)制雞蛋、牛奶和肉類中的美味脂肪和蛋白質(zhì)。
瘋狂的食物
食品初創(chuàng)企業(yè)Hampton Creek的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官喬希·蒂特里克(Josh Tetrick)就是利用AI開發(fā)新食品的人之一，他說：“我們今天的飲食方式大多是令人感到瘋狂的，60億人正吃著糟糕的食物。”盡管嚴(yán)格的素食主義者更喜歡甘藍(lán)沙拉而不是松餅，但蒂特里克堅(jiān)信，如今“健康和可持續(xù)的食物只適用于一小部分人”。他想象未來，選擇素食或成為嚴(yán)格的素食主義者的人不只是希望社會變得更好的人，他更想接觸那些沒有選擇的人。
蒂特里克的追求以一種非常不成熟的方式開始：他只是尋找植物性食物，并將它們添加到基本的數(shù)據(jù)庫中。他說：“我不知道機(jī)器學(xué)習(xí)是什么，也不知道計(jì)算生物學(xué)的概念。”隨后，有朋友向他介紹了AI。強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法允許他系統(tǒng)性地尋找新的成分或配方，以替代動物性產(chǎn)品。
蒂特里克并不是唯一一個在從事這些工作的人。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）以及帕布羅·薩莫拉（Pablo Zamora）正在嘗試?yán)盟麄兊男鹿綨otCo開發(fā)類似的東西。他們希望人們以更有營養(yǎng)、更環(huán)保的方式進(jìn)食。
人類審查員正在測試人工智能提出的建議
穆奇尼克表示：“如果我們必須故意用最壞的方法來養(yǎng)活自己，那就是我們今天在做的事情。”動物性食物對我們星球上的資源造成了巨大損失。正如BBC Future的文章所述，從人類飲食中剔除肉類將會減少60%的與食物有關(guān)的溫室氣體排放，并節(jié)約大量飼養(yǎng)牲畜所用的淡水和農(nóng)業(yè)用地資源。
圍繞著大型肉類加工廠還有許多倫理、勞動力、土地和垃圾處理問題?！度獾膯栴}》（What’s the Matter with Meat）一書作者凱蒂·基弗(Katy Keiffer)說：“人類付出的代價是巨大的，那些為人類生產(chǎn)肉類的公司最終可能會讓人們餓死。”
盡管如此，隨著人口和經(jīng)濟(jì)的增長，世界上的肉類需求依然在增加。聯(lián)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1.59億噸增加到2014年的近3.18億噸。即使在并不富裕的國家，肉類消費(fèi)也居高不下。據(jù)估計(jì)，在美國和英國，素食者(更不用說嚴(yán)格素食者)的比例僅為個位數(shù)。
正如基弗所說：“很難告訴那些沒有吃過肉的人或者是剛開始吃肉的人：吃肉可能帶來問題，他們不應(yīng)該吃肉。”所以，不管用什么代替肉，蒂特里克和穆奇尼克都需要首先嘗嘗，感受下它們是否像肉。但這些替代品也必須是可擴(kuò)大規(guī)模的，易于獲得的，而且有發(fā)展前途、且更健康。那么AI如何幫助實(shí)現(xiàn)這個目標(biāo)？
構(gòu)建基礎(chǔ)
對于像蒂特里克和穆奇尼克這樣的人來說，開始的方式是改變看待食物視角。他們對松餅的看法與一般人大不相同。蒂特里克解釋說：“松餅需要呈圓形、棕色，要有自己的紋理，并有個保質(zhì)期。”然而，他并沒有提到它到底有多好吃。他們的目標(biāo)是找到一種方法讓松餅滿足這些條件，但使用不同的原料。
加州大學(xué)伯克利分校的另類肉類實(shí)驗(yàn)室（Alternative Meat Lab）客座教授里卡多·圣·馬丁(Ricardo San Martin)說，解決這個問題是“非常困難的”。一方面，體驗(yàn)的每個方面（從口感和質(zhì)地到食物加熱時的變化）都是特定分子或微成分的產(chǎn)物，比如蛋白質(zhì)或脂肪。在我們目前的飲食中，很多都來自于動物成分。
這兩家公司都建立并使用了數(shù)千種植物成分的數(shù)據(jù)庫
尋找肉類替代品的第一步是確定盡可能多的候選物，這可以通過在世界各地搜尋食用植物來完成。問題是，沒有人確切知道哪些會起作用。即使是每天吃這些食物的人，也不知道可以用它們來代替豬肉或雞蛋。然后是對食物進(jìn)行分析。研究人員必須弄清楚每種植物成分是由什么組成的，以及每種成分的比例，這需要從分子水平上進(jìn)行了解。所有這些數(shù)據(jù)都將被記錄到擁有數(shù)千甚至數(shù)百萬個條目的數(shù)據(jù)庫中，這取決于分析的詳細(xì)程度。聯(lián)合國糧農(nóng)組織統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，世界上有25萬多種可食用植物，而每種植物的變體則無法計(jì)數(shù)。
如果這個問題還不夠難，還有一個問題就是這些不同的成分是如何相互作用的。錯誤組合和特定組合會產(chǎn)生意想不到和不愉快的味道或不理想的反應(yīng)。正如圣·馬丁指出的那樣，問題在于“化合物之間的相互作用非常復(fù)雜”，這意味著許多事情會在無法預(yù)見的情況下出錯。
反饋如此多變量是個令人難以置信的過程，但這正是AI的用處所在。AI用的是更合乎邏輯的方法，而不是完全靠碰運(yùn)氣的人工品嘗。它是通過機(jī)器學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)的，這一技術(shù)基本上允許計(jì)算機(jī)學(xué)會如何通過嘗試和失敗來解決問題。它被用于解決許多不同的問題，從面部識別到幫助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)癌癥等。
雖然AI在第一次沒有得到正確的結(jié)果，但它在每次犯錯時都能吸取教訓(xùn)并進(jìn)行改善，這通常得益于人類的反潰結(jié)果可能令人感到驚訝。Hampton Creek最近發(fā)現(xiàn)，一種叫做綠豆的印度豆莢分離蛋白具有類似炒雞蛋的特性。NotCo公司最令人眼花繚亂的配方之一是它的巧克力產(chǎn)品，一個使用西蘭花、枸杞、蘑菇和堅(jiān)果的奇異組合，但他們不愿與我們分享。
人工智能還允許這些公司將他們的許多流程自動化
到目前為止，這些公司使用了以AI為主導(dǎo)的方法來制造乳劑，即像蛋黃醬、炒蛋替代品或曲奇餅等液體食品。模仿生產(chǎn)固體食物更復(fù)雜。正如圣·馬丁所說，這需要“緩慢釋放分子”，這就像在解決3D難題而不是2D難題。
不過NotCo公司有個計(jì)劃，薩莫拉說：“我們正在制造一種牛奶，就像真的牛奶一樣。它不僅有與牛奶有相似或更好的營養(yǎng)成分，而且具有相同的功能結(jié)構(gòu)。”薩莫拉的意思是，它可以像現(xiàn)在的牛奶那樣被使用，比如用于飲用、烹飪或作為制作奶酪、酸奶或冰淇淋的原料，而它卻是一種素食產(chǎn)品。
然而，更大的目標(biāo)是取代肉類，這兩家初創(chuàng)公司都在用不同的方法解決這個肌肉問題。Hampton Creek正在實(shí)驗(yàn)室培育肌肉和脂肪細(xì)胞，并正在研究如何用植物性營養(yǎng)來喂養(yǎng)這些細(xì)胞。NotCo公司正在尋找只用植物性成分再造肉類的方法。NotCo公司的AI Giuseppe是以文藝復(fù)興時期畫家朱塞佩·阿爾欽博托(Giuseppe Arcimboldo）的名字命名的，后者擅長用水果和蔬菜塑造人像。穆奇尼克解釋稱：“對我們來說，動物成分絕不是一種選擇。”
NotCo公司的AI是以文藝復(fù)興時期畫家朱塞佩·阿爾欽博托(Giuseppe Arcimboldo）的名字命名的，這位畫家用水果和蔬菜塑造人像
但即使有了AI，Hampton Creek與NotCo取得的進(jìn)步也是非常緩慢。圣·馬丁解釋說，任何一件小事情都可能毀掉它，這有點(diǎn)兒像蓋房子或教堂。
未來的挑戰(zhàn)
然而，創(chuàng)造這些新食物只是第一個挑戰(zhàn)，說服人們吃它們則是另一回事。倫敦帝國理工學(xué)院食品營銷名譽(yù)教授大衛(wèi)·休斯（David Hughes）表示:“我們的飲食變化極其緩慢。”即使有更好的選擇，食品消費(fèi)模式也是根深蒂固的。在市場營銷花大筆的錢至關(guān)重要。Hampton Creek已經(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)未達(dá)到國際食品巨頭的Nestlé程度，這家世界上最大的食品公司價值2295億美元。
休斯相信，未來所有這些參與者都會有機(jī)會。健康、環(huán)境和動物福利的結(jié)合“將促使人們更容易接受這些AI產(chǎn)品”。他相信，它們可能會成為全球蛋白質(zhì)市場的重要組成部分。還有一個問題可能會阻礙它們獲得渴望的全球影響力。事實(shí)證明，算法也有自己的“飲食偏好”。圣·馬丁解釋說:“在你如何訓(xùn)練它們、如何解讀數(shù)據(jù)以及如何提取數(shù)據(jù)的過程中，可能導(dǎo)致AI出現(xiàn)偏見。”
人工智能對搜索和理解大數(shù)據(jù)集特別有用
問題是，食物偏好嚴(yán)重依賴文化偏好。舉例來說，美國人和中國人對食物的偏好就不太一樣。如果這些新食品只是為了迎合那些操作AI的西方人口味而制定的，那么它們注定會失敗。蒂特里克堅(jiān)持說，他正在試圖通過雇傭來自世界各地的團(tuán)隊(duì)來解決這個問題。
雖然這些公司還沒有與國家衛(wèi)生部門就其產(chǎn)品的安全性問題進(jìn)行接觸，但如果他們使用以前未被用作食品的任何原料，這也可能造成問題。但也許最棘手的問題是機(jī)器可能永遠(yuǎn)無法解決的問題。不管這些AI找到了什么奇怪的組合來代替肉、奶酪或雞蛋，它們很可能會產(chǎn)生一種以前沒人吃過的混合物。然而人類舊習(xí)難改。（小小）
原文鏈接 http://www.bbc.com/future/story/20171214-could-ai-help-create-a-meat-free-world
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