終於，AI把手伸向了香水行業
譯指禪導讀：
之前，蒸汽機的到來，簡單重複的工種被機器取代；現在，AI到來，人們則擔心低創造性的工作將再次被機器取代。
然而，具有藝術氣息的創造性工作就一定安全了麼？我看不一定：IBM就開發了一套研發系統，用於為我們帶來新的香水……
請看來自《Vox》的文章：
IBM開發了一套稱為Philyra的AI系統，可以為特定顧客群體制造個性化的香水。
香水調配通常被視為一門定製化的藝術。幾個世紀以來，法國人為他們的調香領域的成就感到自豪。專業的調香師- 通常被稱為“鼻子” - 在大師的指導下，花費數十年的時間學習手藝。
科蒂（Coty）和雅詩蘭黛（EstéeLauder）等巨型化妝品公司向傳統的香水研發機構投入大量經費，這些機構僱傭嚴謹的香料化學家，一絲不苟地進行香水相關的研究。
一個普遍的共識是，開發香水的技巧非常寶貴，而且非常人性化。畢竟，科學證明， 氣味是喚起記憶、引發情緒和情情感的最強有力的方式。
現在，IBM正試圖改變傳統模式，通過利用人工智慧的力量來開發香水。
Symrise是一家總部位於德國的全球主要香料（香味劑）公司，其客戶包括雅詩蘭黛，雅芳，科蒂和唐娜卡蘭，最近聯合IBM這家科技巨頭，研究如何將機器學習應用於香水領域。
IBM開發的這套系統，可以研究現有的香水配方，然後將它們的成分與其他資料集（如地理位置和客戶年齡）進行關聯。該系統由IBM的Thomas J. Watson研究中心建立，該公司將其命名為Philyra，它現在已經可以調配出針對特定細分市場的新型香水。
Symrise高管Achim Daub表示，該公司已經向巴西第二大美妝銷售商OBoticário提供了兩款AI調配的香水。 這兩款香水的名字暫不能公佈，明年將開始在OBoticário的4000家店鋪銷售。
這聽起來有點奇幻。這個過程究竟是如何運作的？系統如何理解調配香水的感性、多變性和個人因素？
IBM的香水AI如何運作？
Symrise擁有多來年收集的170萬種香水配方，其中包括出售給雅詩蘭黛和科蒂等公司的。這些公司將其包裝為各式香水，以及用於牙膏、寵物食品、洗滌劑、蠟燭、休閒食品和蘇打水等食品的調味劑和調味品進行銷售。
Symrise與IBM分享了這些配方，以及它們對銷售影響的資訊。Philyra將這些資料新增到資料庫中，並與Symrise提供的其他客戶資料進行關聯，比如哪些香水是最暢銷的，哪裡的人，哪些人購買它們，以及哪個年齡段的人更喜歡哪種香水。然後，Philyra可以使用該資訊創造針對特定人群的新配方。
Symrise調香師使用Philyra調配的香水
IBM的研究科學家Richard Goodwin是開發Philyra團隊的一員，他將這套系統描述為“一套可以像人類學徒一樣學習調配新香水的系統”。
“就像一個學徒會從大師那裡學到什麼成分組合能更好用，比如在不同情況下，什麼是橙油最好的替代品，或什麼時候新增玫瑰油代替檸檬，機器學習瞭解了哪種配方最合適，就能調配出新的香水配方。”
在Philyra為Boticário研發新香水時，該品牌要求其針對生活在巴西的千禧一代。Philyra分析了該區域和年齡範圍內流行的香水配方，提出了兩種配方。
據Symrise高階調香師David Apel說，第一種聞起來味道像是異國風味的菜餚：胡蘆巴種子，綠豆蔻莢，胡蘿蔔籽，所有都包裹著乳狀物或黃油的感覺。”另一種聞著像是一種果香、花香 ， 很適合女孩 ，並且有柚子和廣藿香的桂花茶味，Apel稱之為“天真、閃亮、興奮”。
Daub說這兩種香水都得到了焦點小組的熱烈歡迎，在與其他巴西千禧一代喜歡的香水一起進行測試時也廣受好評。
Goodwin認為Philyra是“計算機具有創造性”的一個例子。它可以通過輕鬆篩選170萬個資料集來快速研發新的香水。這類似於其他AI創作，就像資料科學家通過將數千張貓的照片新增到生成式網路中建立Meow Generator一樣。（注：Meow Generator——線上喵喵創造器）
Daub說Symrise公司在瞭解了IBM的烹飪應用程式Chef Watson相關報道之後決定與其合作。
Daub認為烹飪中的混合、釀造、聞味道等部分與商業化香水研發的過程類似，並認為AI可以幫助公司創新。Symrise最近還向Phlur投資了600萬美元，Phlur是一家香水創業公司，通過將氣味與音樂和攝影相結合，線上向客戶銷售其香水。Daub認為人工智慧最終將通過抓住香水銷售中“錯失的機會”來幫助香水市場賺錢。
他鄭重地說，Philyra不會在香水開發過程中完全取代人類 ——至少目前還沒有。開發那兩款將在OBoticário銷售的香水時，AI系統開發了香水配方，然後Symrise的一位主調香師對配方進行了調整——為了強調某種特性，並改善它在面板上的保留時間。
關注用技術取代人類是一種非常自然的反應。我們不是在談論明天就用機器取代調香師，機器產出的配方也並不一定可以銷售給顧客，但它可以提高開發的效率和速度。Daub說，Philyra的作用，就像能夠和主調香師配合的學徒。這聽起來很像取代學徒調香師，但很確切！Symrise計劃很快在其香水研究中心推廣Philyra。
香水AI是科技行業助力時尚行業的最新例證
Symrise希望提高其開發香水的速度和效率是有道理的：非常有錢途。根據Euromonitor統計，全球香水市場價值480億美元。
香水是時尚品牌的現金牛，因為它們更易被購買。大多數人買不起香奈兒的手提包，更不用說香奈兒的服裝，但買得起香奈兒5號香水的人卻很多。
Britney於2004年在紐約市的梅西百貨公司推廣她的香水，“Curious”。
香水也是名人們的巨大商機，像Elizabeth Taylor, Jennifer Lopez, Britney Spears這樣的明星通過將他們的名字和形象附加到香水上賺了數百萬美元。
現在，人工智慧驅動大大小小的時尚品牌，從Stitch Fix到Choosy。他們甚至激起了像H＆M這樣的大型零售巨頭的好奇心，H＆M想要更好地預測顧客會來購買哪些服裝，這樣它就不會再次出現價值43億美元服裝無法售出的情況了。面板護理初創公司也熱衷於使用AI來完善和開發個性化美容產品。
所有這些公司相信，人工智慧在收集資訊和開發產品時可以做得像人類一樣好，甚至更好。例如，將機器學習應用於香水行業，可以幫助企業在不違反商業祕密的情況下，通過使用人工智慧系統來稍微調整配方，來仿製出人們夢寐以求的香水。
很多問題依然是不確定的，Goodwin說。它會被用於更快地開發香水配方嗎？我們能瞭解某產品在世界不同地區的成功的原因，並更好地瞭解客戶偏好嗎?是否能設計更精簡的配方?我們還在探索中。
當然，有一種阻力在於，像美麗、香味和風格這樣的個人特質，作為一種演算法，可能會讓人感到乏味。正如前紐約時報香水評論家Chandler Burr在2014年所說的那樣，“香水從僅僅手工工藝轉變為真正的藝術，因為可被感觸到。藝術的目的是讓人們感受事物，改變人們。情感和智力反應越強烈，藝術作品就越成功。”
Burr將香水描述為能給人們帶來“情感和智力反饋”的東西。計算機可以調配出某個人群中最暢銷香水的配方，但是它能理解為什麼這些配方如此受歡迎嗎？ 比如為什麼甜味和花香味的香水主要面向十幾歲的女孩，而有些人卻討厭這種型別的香水呢？
在香水行業的小企業中，有些人
認為Philyra可能會給大公司帶來好處，但對更小眾的香水生產商來說，它可能就沒用了。
消費香水公司Nova的創始人(Julia Zangrilli說:“這項技術可以做一些原本就不是最核心的工作，也就是製造香水的骨架和主體。從經典的創作角度來看，這可能算不上浪漫，但 對大公司來說，這是一項非常有用的技術，(因為)它既能識別新的路徑，又能節省時間和勞動力 。”
Symrise還不知道Philyra這樣的技術是否會影響香水的成本，現在判斷這種人工智慧是否可以大規模推廣、是否每個人都可以按一下按鈕就獲得自己的個性化香水還為時過早。所以，目前AI對顧客的影響可能很小。
毫無疑問，純粹主義者只想購買手工製作且“真實”的香水，但Zangrilli將IBM人工智慧調配的香水比作預製披薩。也許預製披薩與手工製作的比利時披薩並不一樣，但它仍然很美味。
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