借助 AI,Google 尝试做出“智能饼干”。

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开始,Google 云大数据和机器学习博客报告了一篇文章,题目是:使用贝叶斯优化(Bayesian Optimization)在云机器学习模型中进行超参数调整。

然后,问题来了:在给定配料的情况下,贝叶斯优化能否设计出最好的巧克力曲奇饼干呢?Google 匹兹堡的团队开始着手尝试。(1)设定饼干的配料,比如巧克力类型,糖、面粉、香草的量等,要使配料独特变量足够多而易于控制和测量。(2)根据系统给出的配方,把饼干做出来。(3)品尝,与购买的相对比,打分。(4)把分数反馈给系统,后者继续给出新的配方。

这样往返数十次,系统终于给出了不错的配方,做出了令人满意的饼干。Google 没有表明购买的是哪一家商店的饼干作为对比,以及品尝者的标准。Google 称此饼干为“智能饼干”。
接下来,Google 是否应该找知名的巧克力饼干专家,来进行评分,以改进系统,接着做出“更好更完美的”饼干呢?

事实上并没有。Google 把智能饼干拿给专家,想看看专家的意见。这个专家在匹兹堡经营一家小面包店,对利用 AI 生成饼干的想法起初不知所措。不过,这个店长(专家)患有乳糜泻,食用麸质会有免疫反应,因而她的商店供应的也是不含麸质的面包食品。所以,二者合作的项目是使用 AI 制造巧克力饼干的替代品。
他们使用了不常用的配料。开始时效果不好。经过两个月 59 次测试以后,巧克力和豆蔻饼干(chocolate chip and cardamom cookie)出炉了。Google 公布了新品的配方。

“借助 AI,创造出完全新奇的东西来,令我兴奋,也使我很好奇还有哪些特别的配方可以设计出来提供给我的客户”,这个店长说。

智能饼干实验,只是 AI 可以帮助我们做到什么的一个例子,Google 写道。

使用机器学习模型在把传统的巧克力饼干做好的情况下,转而让其完成一项意想不到的替代性的任务,是一个好点子。这看上去有点像“半途而废”的样子。

Forbes 文章作者一开始就表示,想办法解决人们真正关心的问题,而不是弄出神秘的方法去解决深奥的机器学习问题,是 Google 如此成功的原因之一。

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