对于一个普通的家庭厨师来说，创造一个新的食谱可能是一个有趣、简单的实验——他们可能会从他们的配料和香料清单中找出不同的口味组合。有时有用，有时没用。

对于食品和香料行业的产品开发人员来说，情况要复杂得多。假设他们的任务是开发一种特定菜肴的调味料，比如一碗米饭。他们必须满足各种各样的要求，如价格范围、使用的成分、可持续性或健康。在这些约束条件下，开发人员首先选择一个“基本公式”——他们通常有5000或10000个基本公式可供选择。在添加了基本配方后，他们会把新配方送去测试。

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对于一个熟练的产品开发人员来说，平均大约需要50次尝试才能找到一个可以商业化的配方。对于低技能的人，可能需要100到150次迭代。在食品和香料行业，一个产品开发人员可能需要10到20年才能变得非常精通他们的工作。

“整个问题看起来很难，”IBM的理查德·古德温博士告诉ZDNet。

这就是为什么麦考密克公司公司正在与IBM合作以加快速度。过去4年里，这个全球品牌聘请了最优秀的开发人员与IBM研究人员合作，建立了一个以人工智能为动力的平台，用于探索不同的口味组合，并预测哪些组合将会大受欢迎。

有了这个新平台，开发人员只需尝试30到50次，而不是100到150次，就能找到正确的方法。这对麦考密克来说是一个重大的进步。麦考密克在五大洲拥有20个研发实验室，拥有500多名科学家、技术人员和技术支持人员。该平台——被称为“一个”，因为它可以统一地理上分散的团队——应该在2019年年中推出。

麦考密克的首席科学官Hamed Faridi博士对ZDNet说:“当你看我们的组织，我们的科学家和开发人员有不同水平的技能。”他说，这个平台的愿景是“每个成员都能接触到整个500人团队的知识和洞察力……所以每个人都可以和我们最好的开发人员一样优秀。”

这个平台利用了感觉科学、消费者偏好和口味调色板等领域的数亿个数据点。McCormick有超过70年的研发经验，收集这些数据点已经超过40年了。庞大的数据集甚至可以帮助麦考密克解释地区或季节差异。

从这些数据中，系统可以学到一些不同的东西。首先，学习配料搭配和替换。它还在学习根据产品开发人员寻找的“创造力水平”来预测成功的口味。例如，一个更“有创意”的烧烤酱可能包括中国五香粉或其他一些系统认为与基础产品搭配得很好的意想不到的味道。最后，它要学会预测两个配方会有多相似。

到目前为止，这个平台已经被用来开发一道菜的混合口味，可以用来给蛋白质和蔬菜调味。首批供应的产品包括托斯卡纳鸡肉、波本猪里脊肉和新奥尔良香肠。

作为IBM计算创造力研究小组的首席研究员和经理，古德温说，创造力是人工智能中一个越来越受欢迎的子领域。他举例说，这幅人工智能生成的画作去年在拍卖会上以近50万美元的价格成交。

“很长一段时间以来，人们一直在问计算机是否可以是智能的，”古德温说。“我们一直在研究电脑是否能帮助人们变得更有创造力。”

古德温说，无论是在食品、绘画还是其他创意领域，都有一些原则需要遵守。首先，成品必须是“适合使用的”。例如，一个浸满橄榄油的薯片可能好吃，也可能不好吃，但它太湿了，不适合做薯片。其次，成品必须新颖。

最后，它必须符合社会的期望。古德温解释说:“现在，将其他文化和烹饪方法的元素引入美国烹饪是有意义的，而在20世纪50年代则不然。”

对麦考密克来说，最终的目标是创造一种口味——无论是对其消费品还是B2B产品——成为标志性的，比如奥利奥(Oreo)饼干或费城奶油芝士(Philadelphia cream cheese)。法里迪说，一个平台可以帮助他们到达那里。

“我们现在看到的只是冰山一角，”他说。“未来三到四年，这个系统将比现在强大得多。还有很多东西要学，还有很多东西要学。”