分析了 600 多種烘焙配方，機器學習開發出新品
世界上的各色美食中，烘焙食品一直都占據著重要的地位。松軟的面包、細膩的蛋糕、酥脆的餅干，都讓人無法拒絕。
烘焙不僅是一項烹飪技術，更像是一門藝術。將面粉、雞蛋、奶油、糖等原料，以不同比例混合，經過一系列物理、化學反應，就會得到不同口味與質感的點心，如一個個精美的藝術品一般。
各色甜點從口感和視覺上，都給人以幸福感
時至今日，烘焙大師們已經開發出了諸如蛋撻、泡芙、千層酥等數十種經典甜點，但為了給廣大吃貨的味蕾帶來新的體驗和刺激，他們依然在不斷研究、開發新品。
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合起來，利用 AI 來開發新的烘焙配方。
機器學習做烘焙，分分鐘開發倆新品
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給了廚房。
Sara 喜歡將工作與愛好相結合，探索有趣的事物
Sara 喜歡做烘焙，不過她發現，大多數人做烘焙時，都是從網上搜一些現成的配方，然后按部就班去做。這樣的做法固然保險，但是卻有很大局限性，很難有創新。可如果自己隨意搭配，又很可能翻車，白白浪費了材料和時間。
所以，了解烘焙配方背后的科學原理很重要，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 認為這一項任務非常適合機器學習。「用現有數據訓練機器學習模型，讓其掌握其中的規律，然后創造出我們想要的新配方。」
基于這一想法，Sara 很快便構建了一個 AI 模型。該模型學習 600 種烘焙配方之后，對于輸入配方，都能準確地判斷出其烘焙結果是面包(bread)、蛋糕(cake)還是曲奇(cookie)。
對于給定配方，AI 模型能準確預測結果
接下來，Sara 讓掌握了烘焙原料配比秘訣的 AI 模型，創建一個蛋糕和曲奇的混合物配方，她為之命名「cakie」(cake+cookie)。
AI 模型不負所望，按 Sara 的需求生成了精確的配方。Sara 進行了親自實驗，發現在這個新配方的指引下，烤出來的「cakie」非常符合預期，味道也非常 nice。
新甜點：面包曲奇，兼具蛋糕的蓬松感與曲奇的酥脆
之后，Sara 又讓 AI 模型創建「面包餅干」的配方，「breakie」(bread+cookie)，得到的結果也令她滿意。
又像面包又像餅干的新品種點心
AI 烘焙師：深諳點心配比原理
Sara 在博客詳細介紹了這一模型的構建過程，讓我們看看 AI 如何修煉成一位專業的烘焙師。
數據集整理
首先，Sara 和她的同事從網上搜集了 600 多個配方構成配方數據集，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行統一，比如，有的以「杯」為單位，有的以「勺」為單位，作者將其全部轉換為「盎司」(1 盎司 ≈28.35 克)。
對每種配方的原料，進行單位統一化
建立模型，學習配方
他們使用 Google 的 AutoML Tables，構建了一個分類模型。
創建新的表格模型后，就可以直接從 csv、Google 表格或 BigQuery 數據庫導入數據。數據導入后，可以在「訓練」標簽中看到它們：
用這些數據對模型進行訓練之后，模型就掌握了每種烘焙品所對應的配方特點，從而能夠進行更準確的預測。
分析模型可解釋性
通過分析，Sara 進一步了解了 AI 模型在進行預測時的判斷依據。結果顯示，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：
模型預測時所依賴的重要指標：奶油、糖、酵母和雞蛋
當然，實際上各類甜點的配方是非常復雜的，以上指標也并不是固定不變的。比如，Sara 對某個「蛋糕」的配方預測結果進行分析，發現其中雞蛋、黃油和小蘇打是 AI 進行預測的重要判斷指標。
模型不僅給出判斷結果，還給出了決策依據
事實上，在烘焙領域，早已有專業人士編寫出《用科學方式了解面包的「為什么」》、《面包圣經》等介紹烘焙原理的書籍，但是對于業余愛好者來說，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，你無需掌握科學原理，也可以讓 AI 幫你創建符合自己口味的甜點，豈不美哉?
開發新菜品，AI 比人類更靠譜嗎?
吃膩了常規菜品，近年來越來越多人開始追求創新菜。然而，現實是創新菜一不小心，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 學習開發烘焙配方之前，也早已涉足菜譜研發領域。它是否會比人類廚師靠譜一些，創新的同時也避免翻車?
2019 年，英國餡餅制造商 Piglet's Pantry 與一家商業貸款平臺 Esme Loans 合作，讓算法學習了數千種現有的英國特有的餡餅食譜(總計近 100 萬字符的文本)，然后學會發明數千種新的餡餅食譜。
之后，經過人工實驗篩選以及改進，將五種新的餡餅配方被選中用于生產，一些顧客試吃后，表示很美味。
AI 研發的咖喱雞肉餡餅
但是，想象力過于豐富的 AI，創新太多也難免失誤。
此前，一個即使學習了 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 開發菜譜的技能還不夠穩定，甚至有時就是一些隨機組合。所以廣大吃貨還需做好心理準備，把創新菜的任務交給 AI，節省了時間也要承擔一定的風險。
