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烹饪机器人,怎么就炒不出“妈妈的味道”?

2018-04-18 15:41
智能相对论
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4.难以突破的“多感官运用”

烹饪机器人虽然能够通过程序精准的限定好,如Moley机器人可以做上百道菜肴,而且只要是从网络上下载的菜谱,Moley机器人都可以将菜做出来。但是,也正是因为这种高度的程序化使得烹饪少了很多可能性。

人类厨师在制作菜肴时会即兴创作,比如菜谱上烤土豆需要25分钟,但人类厨师会通过土豆密度高低来调整时间,烹饪机器人目前就不会这样灵活机动的来调整烹饪的时间,所以烤出来的土豆未必有人类厨师做的那么好。

作为专业厨师,触觉和嗅觉更是相当重要。在烹饪过程中,人类厨师会根据菜品的颜色、气味、触感决定是否按时起锅,这是机器人无法临时应变的。况且,许多大厨都会有自己的“秘方”,其也会进行不同的尝试和菜品的研发,在创造性上,烹饪机器人更是相距甚远。

发展烹饪机器人,先解决好这几个问题

不容否认,烹饪机器人的出现很大程度上解放了程序式烹饪的人力,在学校食堂、公司餐厅等场景有较强的应用性,烹饪机器人的发展前景依然向好。与此同时,其也应该从多个方面不断完善。

1.烹饪经验的“数据化”

对于烹饪经验,机器人也应该恰到好处地运用“克隆”技术。所谓“克隆”,就是将大师为机器开发设计的菜肴经过严格的筛选,对菜肴进行定性和定量分析,找出符合菜肴最佳品质的数据,建立菜肴数据信息,再将这些信息编制成软件来控制菜肴的生产。

烹饪经验的数据化可以分为三步:一是菜肴用料标准化。邀请烹饪大师为机器编排菜肴 , 并将用料和用量进行量化;二是工艺过程标准化。将菜肴的工艺流程编制成机器语言 , 使每一道菜肴都有一个固定的加工程式;三是工艺参数数据化。即对加工过程的每个动作进行量化。包括火力的选择与适时调节 、划油(煸炒)的油温控制 、原料在锅中受热时间的长短和搅拌力度的大小 、翻锅的次数和力度等等。

2.深度学习的“图谱化”

建立深度学习系统是烹饪机器人不断完善自身技能的“杀手锏”,也只有不断的构建深度学习的“美食图谱”,才能使机器人更加智能。深度学习更多的是解决的感知问题,帮助我们构建更加聪明的机器人,帮助我们提升机器人感知和判断的能力,这可以在

密歇根州立大学副教授 Arend Hintze 曾将深度学习划分为响应式、有限记忆、心智理论(Theoryof mind)和自我意识四个层面。目前,作为烹饪机器人,若能做到心智理论,即归纳出周围环境并根据实际情况及时变更烹饪方式,则会引发智能烹饪领域新的变革。

3.技术应用的“平价化”

新技术的应用可能会带来一定程度上的技术鸿沟。其所带来的也不一定知识烹饪科技应用上的不平等。麦特·雷德利(Matt Ridley)在其经典著作《理性乐观派》(The Rational Optimist)中描述了许多工人因为工业革命而失去工作,他们与机器极力抗争。但与此同时,当每个人开始能够在商店里买到更加便宜、质量更好的衣服和产品时,技术红利带来的是整个国民经济的飞跃时发展。

同样,作为烹饪行业的新兴技术,烹饪机器人拥有行业红利的同时,使用者也需要承担相当大的经济成本。而对于一般餐厅而言,如果只配备1-2台机器人根本无法体现其效率,但近30万一台的机器也让食物制作成本直线上升。

在家用领域,则更是“便宜不智能,智能不便宜”的窘境。如何进一步优化技术升级,并早日将新技术落地,使得技术应用更“平价化”,的确是烹饪机器人行业应该解决的问题。

《舌尖上的中国》不断寻觅着富有中华儿女文化记忆的美食。这一切有着“妈妈味道”的食物,是由人类用心制作而成的。

法国喜剧《好汉还是孬种》中的美食杂志主编杜士曼常爱说:真正的美食来自于人的心灵,而不是机器。

诚然,那些拥有“妈妈味道”记忆的食物,永远都是人类之于食物的文化印记吧。这一切,似乎机器人永远也替代不了。

文 | 柯鸣

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