世界上的各色美食中，烘焙食品一直都占據(jù)著重要的地位。松軟的面包、細(xì)膩的蛋糕、酥脆的餅干，都讓人無法拒絕。

烘焙不僅是一項(xiàng)烹飪技術(shù)，更像是一門藝術(shù)。將面粉、雞蛋、奶油、糖等原料，以不同比例混合，經(jīng)過一系列物理、化學(xué)反應(yīng)，就會得到不同口味與質(zhì)感的點(diǎn)心，如一個個精美的藝術(shù)品一般。

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各色甜點(diǎn)從口感和視覺上，都給人以幸福感

時至今日，烘焙大師們已經(jīng)開發(fā)出了諸如蛋撻、泡芙、千層酥等數(shù)十種經(jīng)典甜點(diǎn)，但為了給廣大吃貨的味蕾帶來新的體驗(yàn)和刺激，他們依然在不斷研究、開發(fā)新品。

谷歌 AI 工程師 Sara 作為一名烘焙愛好者，也一直在探索新的可能。她將這一興趣愛好和工作結(jié)合起來，利用 AI 來開發(fā)新的烘焙配方。

機(jī)器學(xué)習(xí)做烘焙，分分鐘開發(fā)倆新品

和很多人一樣，Google Cloud 的 AI 工程師 Sara，在因疫情而被迫宅家期間，把大量的時間都貢獻(xiàn)給了廚房。

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Sara 喜歡將工作與愛好相結(jié)合，探索有趣的事物

Sara 喜歡做烘焙，不過她發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)人做烘焙時，都是從網(wǎng)上搜一些現(xiàn)成的配方，然后按部就班去做。這樣的做法固然保險(xiǎn)，但是卻有很大局限性，很難有創(chuàng)新。可如果自己隨意搭配，又很可能翻車，白白浪費(fèi)了材料和時間。

所以，了解烘焙配方背后的科學(xué)原理很重要，這樣才能清楚每種原料、不同比例所帶來的不同效果，從而擺脫固定配方的限制。

作為 AI 工程師，Sara 認(rèn)為這一項(xiàng)任務(wù)非常適合機(jī)器學(xué)習(xí)?！赣矛F(xiàn)有數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，讓其掌握其中的規(guī)律，然后創(chuàng)造出我們想要的新配方。」

基于這一想法，Sara 很快便構(gòu)建了一個 AI 模型。該模型學(xué)習(xí) 600 種烘焙配方之后，對于輸入配方，都能準(zhǔn)確地判斷出其烘焙結(jié)果是面包(bread)、蛋糕(cake)還是曲奇(cookie)。

對于給定配方，AI 模型能準(zhǔn)確預(yù)測結(jié)果

接下來，Sara 讓掌握了烘焙原料配比秘訣的 AI 模型，創(chuàng)建一個蛋糕和曲奇的混合物配方，她為之命名「cakie」(cake+cookie)。

AI 模型不負(fù)所望，按 Sara 的需求生成了精確的配方。Sara 進(jìn)行了親自實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)在這個新配方的指引下，烤出來的「cakie」非常符合預(yù)期，味道也非常 nice。

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新甜點(diǎn)：面包曲奇，兼具蛋糕的蓬松感與曲奇的酥脆

之后，Sara 又讓 AI 模型創(chuàng)建「面包餅干」的配方，「breakie」(bread+cookie)，得到的結(jié)果也令她滿意。

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又像面包又像餅干的新品種點(diǎn)心

AI 烘焙師：深諳點(diǎn)心配比原理

Sara 在博客詳細(xì)介紹了這一模型的構(gòu)建過程，讓我們看看 AI 如何修煉成一位專業(yè)的烘焙師。

數(shù)據(jù)集整理

首先，Sara 和她的同事從網(wǎng)上搜集了 600 多個配方構(gòu)成配方數(shù)據(jù)集，包括面包、蛋糕和餅干。然后，將其中常用的核心原料提取出來，共 16 種，包括面粉、酵母、牛奶、水、鹽、蛋等。

然后對這些配方中，各種原料的度量單位進(jìn)行統(tǒng)一，比如，有的以「杯」為單位，有的以「勺」為單位，作者將其全部轉(zhuǎn)換為「盎司」(1 盎司 ≈28.35 克)。

對每種配方的原料，進(jìn)行單位統(tǒng)一化

建立模型，學(xué)習(xí)配方

他們使用 Google 的 AutoML Tables，構(gòu)建了一個分類模型。

創(chuàng)建新的表格模型后，就可以直接從 csv、Google 表格或 BigQuery 數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)導(dǎo)入后，可以在「訓(xùn)練」標(biāo)簽中看到它們：

用這些數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練之后，模型就掌握了每種烘焙品所對應(yīng)的配方特點(diǎn)，從而能夠進(jìn)行更準(zhǔn)確的預(yù)測。

分析模型可解釋性

通過分析，Sara 進(jìn)一步了解了 AI 模型在進(jìn)行預(yù)測時的判斷依據(jù)。結(jié)果顯示，對于 AI 模型來說，烘焙配方中的每種成分，對于決策的重要性排名如下：

模型預(yù)測時所依賴的重要指標(biāo)：奶油、糖、酵母和雞蛋

當(dāng)然，實(shí)際上各類甜點(diǎn)的配方是非常復(fù)雜的，以上指標(biāo)也并不是固定不變的。比如，Sara 對某個「蛋糕」的配方預(yù)測結(jié)果進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)其中雞蛋、黃油和小蘇打是 AI 進(jìn)行預(yù)測的重要判斷指標(biāo)。

模型不僅給出判斷結(jié)果，還給出了決策依據(jù)

事實(shí)上，在烘焙領(lǐng)域，早已有專業(yè)人士編寫出《用科學(xué)方式了解面包的「為什么」》、《面包圣經(jīng)》等介紹烘焙原理的書籍，但是對于業(yè)余愛好者來說，也許沒有足夠的時間或耐心去鉆研。

AI 烘焙師則幫我們省去了這一步，你無需掌握科學(xué)原理，也可以讓 AI 幫你創(chuàng)建符合自己口味的甜點(diǎn)，豈不美哉?

開發(fā)新菜品，AI 比人類更靠譜嗎?

吃膩了常規(guī)菜品，近年來越來越多人開始追求創(chuàng)新菜。然而，現(xiàn)實(shí)是創(chuàng)新菜一不小心，就會變成讓人望而卻步的黑暗料理：青菜炒橘子、月餅炒辣椒、西瓜炒香蕉……

在 AI 學(xué)習(xí)開發(fā)烘焙配方之前，也早已涉足菜譜研發(fā)領(lǐng)域。它是否會比人類廚師靠譜一些，創(chuàng)新的同時也避免翻車?

2019 年，英國餡餅制造商 Piglet's Pantry 與一家商業(yè)貸款平臺 Esme Loans 合作，讓算法學(xué)習(xí)了數(shù)千種現(xiàn)有的英國特有的餡餅食譜(總計(jì)近 100 萬字符的文本)，然后學(xué)會發(fā)明數(shù)千種新的餡餅食譜。

之后，經(jīng)過人工實(shí)驗(yàn)篩選以及改進(jìn)，將五種新的餡餅配方被選中用于生產(chǎn)，一些顧客試吃后，表示很美味。

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AI 研發(fā)的咖喱雞肉餡餅

但是，想象力過于豐富的 AI，創(chuàng)新太多也難免失誤。

此前，一個即使學(xué)習(xí)了 3 萬種食譜的 AI，依然沒能掌握各種食物的組合訣竅，生成了一些看起來就不忍下口的食譜。

比如將藍(lán)莓+菠菜+羊乳酪的搭配，以及培根+牛油果+桃子的搭配等等……

一位好奇的吃貨寶寶表示，味道一言難盡

看來，AI 開發(fā)菜譜的技能還不夠穩(wěn)定，甚至有時就是一些隨機(jī)組合。所以廣大吃貨還需做好心理準(zhǔn)備，把創(chuàng)新菜的任務(wù)交給 AI，節(jié)省了時間也要承擔(dān)一定的風(fēng)險(xiǎn)。