Это МОЯ еда!

А может быть просто ели то, что вам приготовил шеф, и осознавали, что для полного восторга вам не хватает самую капельку — убрать или добавить всего один ингредиент. И тогда это блюдо станет самым вкусным. Для вас лично. Потому что давайте будем честными: вкусы у всех разные. То, что приятно и вкусно одному может быть безразлично другому. А еда, будь то ресторанная или продукты массового производства, построена вокруг некоего мифического среднего потребителя, грубой суммы статистических слагаемых (от маркетинга до медицины), поэтому мы имеем полки супермаркетов и ресторанные меню, забитые тем, что нравится большинству, но не тем, что действительно любит каждый из нас. 

Логично предположить, что этой проблемой не могли не озадачиться те, кто ищет способы приложения современной науки к практической сфере — как с точки зрения экспериментальной базы, так и с точки зрения элементарной монетизации. В данном случае, проблемой «индивидуальной» еды занялись специалисты по искусственному интеллекту. 

Так, Джейсон Коэн, глава Analytical Flavor Systems, и его команда создали на платформе ИИ приложение Gastrograph, позволяющее легко, быстро и эффективно собирать, исследовать и анализировать вкусовые предпочтения пользователей. Однако заявленная миссия проекта ещё шире: гипер-персонализированная еда для всех. 

Основная фишка Gastrograph — это круг, разделённый на 24 сектора, каждый из которых описывает одно из специфических вкусовых ощущений, например, «минеральный», «копчёный», «пряный», «игривый», «бархатный»  и так далее. Это своего рода диаграмма, на которой пробующий тот или иной продукт рисует гамму вкуса этого продукта, обозначая интенсивность каждого из 24 вкусов по пятибалльной шкале от одного до пяти. Есть и дополнительное подменю, в котором пользователь может уточнить оттенки вкусов, указав, например, что «мясной» вкус для него раскрылся в этом продукте, как вкус мраморной говядины, копчёной колбасы или чего-то более экзотического — кенгурятины или дичи. В конечном итоге дегустирующий может присвоить съеденному рейтинг предпочтений — от одного до семи. 

Но, как всегда, то, что на поверхности — не более чем игрушка для пользователей.

Параллельно Gastrograph собирает данные о самом дегустаторе: демографическая информация, социально-экономический статус, ел ли он уже то, что пробует сейчас, курит ли он, а также информацию об окружающей среде: температура, давление и уровень шума — одним словом всё, что так или иначе может повлиять на вкусовые рецепторы и восприятие ими пищи. 

По сути, это хакерская попытка вторгнуться в одну из самых интимных и закрытых сфер человеческого бытия — в сферу вкуса. Это трудновыразимый, скрытый мир вкусовых предпочтений, притяжения, жажды и отвращения, крайне личный и формирующийся под воздействием биологической природы, культуры и собственного опыта. Сила Gastrograph AI — в способности моделировать и прогнозировать вкусовые предпочтения для всё более сужающегося круга конкретных вкусов для каждого потребителя и передавать эту информацию компаниям, производящим еду. Коэн мечтает о том великом дне, когда каждый из нас будет иметь свой собственный Lay’s. Или бефстроганов.   

По материалам журнала The Guardian www.theguardian.com