聯商網前言：科技改變生活，科技改變商業。業者總想把握商業“先機”，但多數人做的事兒都是等別人成功后紛紛效仿，有時候做零售的需要跳出固有的思維邏輯，去看看“外面”世界的發展吧，看看新的科技，新的技術，這才是我們的“未來”。

　　兩年前IBM用它的Watson系統開始探究一個關于機器創造力的課題。從那時起，研究小組就致力于研究計算機在不同領域的創造力。他們開始考慮在香水業中計算機如何開發新的香味，在旅游行業如何制定個性化的旅游路線，在體育行業如何基于自身的力量和技巧提高團隊整體優勢。

　　在剛剛舉行過的SXSW（一個每年都在美國德克薩斯州舉辦的音樂盛典）上，研究小組擴大了試驗范圍。研究組從去年開始就在奧斯汀市中心停一輛食品車，在那里公開展示一款關于烹飪的認知系統。在那之前Watson團隊已經在投資者會議上進行了小眾演示，而現在是他們第一次將烹飪認知系統帶到廣大民眾面前，分享APP的后臺操作內容（在這一點上僅供研究），讓大家學習如何同計算機對話、創建食譜程序、做出食物，以及分享所創建的食譜并在Twitter上面為喜歡的菜投票。
　
　　 IBM 研究員：Florian Pinel,

　　Florian Pinel指出：“我們開始探索能運用到計算機創造力的領域，我們認為基于數據的科學創新在計算機上更容易達成。因此我們搜集了很多關于食物的知識。”

　　品嘗按照計算機食譜所烹飪的食物

　　Pinel的團隊解析了很多食譜，其中包括公共資源例如維基百科和Wikia.com上的食譜，以及20000張以前從未公開過的來自紐約烹飪教育學院所提供的私有食譜。“我們增加了食品分子水平數據、化合物香味信息、人們對于這些物質好惡度的信息。利用這些信息，我們首先要設法建立一個系統去生成很多種成分組合并預測兩點： a）是否新穎 b）是否會受歡迎。”

　　在SXSW前夕，我被邀請去品嘗一頓由計算機系統創建菜單并由人力烹飪（由廚師掌握烹煮時間和技巧）的私人晚餐。美味的開胃小吃是捷克五花肉豌豆茄合、芹菜根、瑞士奶酪和茴香（加在其他東西上的）。接下來的甘藍讓我停不了嘴。甘藍、杏仁、紅薯加上一些意想不到的香料如豆蔻、生姜和香菜，味道真是棒極了。餐桌上眾人都交口稱贊的則是厄瓜多爾草莓甜點配上孜然、酸奶和鱷梨油，這是大家一致認為有生以來吃到的最好吃的甜點。

　　更多新穎的食物

　　根據Pinel團隊的研究，IBM提出了一些假設，例如“物質的化學成分越多，在西餐里面吃起來就更美味；而在東方美食里則恰恰相反”。然后開發一個食譜系統，基本上是從零開始去創造出想象的菜肴。

　　Pinel指出：“我們在食品資料庫中把一切都分門別類，我們有菜肴種類、成分種類、烹飪種類。我們知道成分和烹飪之間的關系，也知道成分和菜系之間的關系，而這些基礎正是計算機定制菜單的運算法則。在這些運算法則基礎上對配料、風味和文化群體偏向性做數以千萬億次的配對組合，才能做出全新的食物。

　　這些食物包括奧地利巧克力卷餅、肯得基培根濃湯、SXSW食物車上供應的越南蘋果烤肉。
 
　

　　Pinel 和Watson團隊也很快指出，該項技術不僅僅是局限于計算機本身的創造力，人類的合作伙伴關系對于項目前端開發、評估和演繹最后的食譜也置關重要。Watson團隊的成員Steve Abrams指出：“如果沒有人類的創造力，你只能盯著一盤原料什么都做不了。“在食物車上的試驗，最關鍵的神奇之處還是在人機交互。

　　創造優美的音樂

　　斯坦福大學音樂和聲樂計算機研究中心主任Chris Chafe指出，通過計算機可以創造出優美的音樂。在他和音樂學院的計算機科學家、電氣工程師、作曲家們的合作下，進行了幾百次類似的試驗，使用數據運算法則人機協作來創造新的聲音和演奏工具類型。

　　更有趣的問題在于，如何讓計算機像作曲家那樣寫出樂譜

　　Chafe指出：“使用計算機參與作曲，我們將其稱為算法作曲�？偟南敕ㄊ牵何覀兙幊瞿軌蜃鲆魳返挠嬎銠C程序，寫出一串音符并讓它自動重奏。更有趣的問題在于，如何讓計算機像作曲家例如巴赫那樣寫出樂譜。

　　Watson的試驗和Chafe在做的非常類似。對于Chafe來說，產生創意的時刻在他的工作中很常見而又很難被預見到。“當廚房中或者一頓飯中或者氣味中什么東西對了的時候，考慮是什么會引起這樣的結果令人全心投入并且很難忘。一些新的食譜會觸發那樣的時刻。而在進行計算機音樂研究的過程中我有很多這樣的時刻，真的是非常誘人的一面，我想要更多這樣的時刻：當冷冰冰的計算結果給出你想要的音樂，那種時刻讓人打心底難忘。這讓我上癮。”
 
　　Chafe指出，計算機的創造出了很多新的東西，這也是計算機研究的最終目標。“為什么我對這個如此著迷？ 我做了大量的工作。當我得到一些非音樂數據的時候，我會按照自己感興趣的或者喜歡聽的音樂類型用計算機將其轉換成音樂數據。而這一轉換方式是全新的。將音樂分解成直觀的數字，再重組成音樂，這和用眼睛看圖的感覺非常不同。

　　Pinel和Chafe同時都指出，計算機創造力面臨的挑戰在于需要基于大量的細微差別。
Chafe這樣描述道：“有時候最令人印象深刻的音樂瞬間是很細微的東西。就像是小提琴家架弓的手法或是歌手控制他們下巴的開合來表達一種能讓人感知的深層次的東西。將那樣的東西轉換成數字以及通過模擬得到可靠數據，徹底再現音樂這一過程是很難的。從聲樂儀器到演奏大廳再到影響聽眾感官的音樂文化，每一個小細節都會影響音樂的重現。

　　捕捉這細微的差別已經據有了可能性。1948年美國數學家Claude Shannon指出：“任何能被聽到的聲音都是能被復制重現的。”他認為可以用0和1描述聲波進行抽樣定理，這是研究計算機和音樂之間的關系上的一大進步，這一理論為CCRMA和Wastson現在所做的研究工作奠定了基礎。 

　　現在科技已經幾乎證實了Shannon的假設。
　　（作者：LEAH HUNTER　聯商網獨家編譯，轉載注明出處）