不管是釀造清爽的拉格啤酒或是製作糖果，味道總會捉摸不定，而這對餐飲業來說是個頭痛的大問題。
本週的 NVIDIA AI Podcast 節目邀請到 Analytical Flavor Systems 創辦人 Jason Cohen，他運用人工智慧技術來協助啤酒、巧克力、葡萄酒及烈酒的業者更瞭解味道的來龍去脈。
「無論是在概念形成、研發階段，或者產品已經上市，都有高達 95% 的新品以夭折作收。」Cohen 對主持人 Michael Copeland 這麼說。「原因在於那些業者無法預測消費者的喜好，未對消費者吃到的味道進行測量。」
Analytical Flavor Systems 使用有 GPU 輔助的人工智慧技術，將人們對啤酒、葡萄酒、巧克力、咖啡和烈酒等食物的味覺轉換成數據資料，讓這些公司運用這些資料製作出味道更穩定（也更美味）的產品。
過往資料導向的公司才會使用這些數據，如今它對食品業者也同樣重要。「餐飲業者不清楚消費者的喜好，而消費者的飲食喜好也一直在變。」Cohen 說。
個案研討：IPA（印度淡色艾爾啤酒）如何擊敗大型酒廠
餐飲業者若能掌握消費者的口味喜好，便能預測（和搶先處理）重大轉變，像是以前沒什麼人喝的苦味啤酒，也就是 IPA（印度淡色艾爾啤酒）開始大為風行。
「回想一下，十年前根本沒人在喝 IPA，市場並不喜歡 IPA 的口感，一時間全球啤酒市場的喜好改變了，IPA 從甚至佔不到全球啤酒銷量 1% 的小角色，一躍成為人氣高漲的口味。」Cohen 說。
咖啡、茶，還是資料? 智慧型手機上的一款 app 讓飲酒人士輕鬆記錄品酩心得。
結果：某些全球大型啤酒廠錯失成為 IPA 啤酒市場龍頭的機會，反而拱手讓給精釀啤酒業者。
「擁有預測消費者喜好的能力，可以誕生出成功且人人皆覺美味的新產品。」Cohen 說。
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人類偏見如何錯誤引導人工智慧（以及人工智慧如何協助我們減少偏見）
要是錯過了 AI Podcast 第七集，它精彩到值得你再聽一次：自動寫作軟體開發公司 Narrative Science 的首席科學家 Kris Hammond 說明我們的偏見會潛入我們建立的人工智慧系統，以及總有一天人工智慧會協助我們通過認知上的盲點。
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圖片提供： Quinn Dombrowski