联商网前言：科技改变生活，科技改变商业。业者总想把握商业“先机”，但多数人做的事儿都是等别人成功后纷纷效仿，有时候做零售的需要跳出固有的思维逻辑，去看看“外面”世界的发展吧，看看新的科技，新的技术，这才是我们的“未来”。
两年前IBM用它的Watson系统开始探究一个关于机器创造力的课题。从那时起，研究小组就致力于研究计算机在不同领域的创造力。他们开始考虑在香水业中计算机如何开发新的香味，在旅游行业如何制定个性化的旅游路线，在体育行业如何基于自身的力量和技巧提高团队整体优势。
在刚刚举行过的SXSW（一个每年都在美国德克萨斯州举办的音乐盛典）上，研究小组扩大了试验范围。研究组从去年开始就在奥斯汀市中心停一辆食品车，在那里公开展示一款关于烹饪的认知系统。在那之前Watson团队已经在投资者会议上进行了小众演示，而现在是他们第一次将烹饪认知系统带到广大民众面前，分享APP的后台操作内容（在这一点上仅供研究），让大家学习如何同计算机对话、创建食谱程序、做出食物，以及分享所创建的食谱并在Twitter上面为喜欢的菜投票。
IBM 研究员：Florian Pinel,
Florian Pinel指出：“我们开始探索能运用到计算机创造力的领域，我们认为基于数据的科学创新在计算机上更容易达成。因此我们搜集了很多关于食物的知识。”
品尝按照计算机食谱所烹饪的食物
Pinel的团队解析了很多食谱，其中包括公共资源例如维基百科和Wikia.com上的食谱，以及20000张以前从未公开过的来自纽约烹饪教育学院所提供的私有食谱。“我们增加了食品分子水平数据、化合物香味信息、人们对于这些物质好恶度的信息。利用这些信息，我们首先要设法建立一个系统去生成很多种成分组合并预测两点： a）是否新颖 b）是否会受欢迎。”
在SXSW前夕，我被邀请去品尝一顿由计算机系统创建菜单并由人力烹饪（由厨师掌握烹煮时间和技巧）的私人晚餐。美味的开胃小吃是捷克五花肉豌豆茄合、芹菜根、瑞士奶酪和茴香（加在其他东西上的）。接下来的甘蓝让我停不了嘴。甘蓝、杏仁、红薯加上一些意想不到的香料如豆蔻、生姜和香菜，味道真是棒极了。餐桌上众人都交口称赞的则是厄瓜多尔草莓甜点配上孜然、酸奶和鳄梨油，这是大家一致认为有生以来吃到的最好吃的甜点。
更多新颖的食物
根据Pinel团队的研究，IBM提出了一些假设，例如“物质的化学成分越多，在西餐里面吃起来就更美味；而在东方美食里则恰恰相反”。然后开发一个食谱系统，基本上是从零开始去创造出想象的菜肴。
Pinel指出：“我们在食品资料库中把一切都分门别类，我们有菜肴种类、成分种类、烹饪种类。我们知道成分和烹饪之间的关系，也知道成分和菜系之间的关系，而这些基础正是计算机定制菜单的运算法则。在这些运算法则基础上对配料、风味和文化群体偏向性做数以千万亿次的配对组合，才能做出全新的食物。
这些食物包括奥地利巧克力卷饼、肯得基培根浓汤、SXSW食物车上供应的越南苹果烤肉。
Pinel 和Watson团队也很快指出，该项技术不仅仅是局限于计算机本身的创造力，人类的合作伙伴关系对于项目前端开发、评估和演绎最后的食谱也置关重要。Watson团队的成员Steve Abrams指出：“如果没有人类的创造力，你只能盯着一盘原料什么都做不了。“在食物车上的试验，最关键的神奇之处还是在人机交互。
创造优美的音乐
斯坦福大学音乐和声乐计算机研究中心主任Chris Chafe指出，通过计算机可以创造出优美的音乐。在他和音乐学院的计算机科学家、电气工程师、作曲家们的合作下，进行了几百次类似的试验，使用数据运算法则人机协作来创造新的声音和演奏工具类型。
更有趣的问题在于，如何让计算机像作曲家那样写出乐谱
Chafe指出：“使用计算机参与作曲，我们将其称为算法作曲。总的想法是：我们编出能够做音乐的计算机程序，写出一串音符并让它自动重奏。更有趣的问题在于，如何让计算机像作曲家例如巴赫那样写出乐谱。
Watson的试验和Chafe在做的非常类似。对于Chafe来说，产生创意的时刻在他的工作中很常见而又很难被预见到。“当厨房中或者一顿饭中或者气味中什么东西对了的时候，考虑是什么会引起这样的结果令人全心投入并且很难忘。一些新的食谱会触发那样的时刻。而在进行计算机音乐研究的过程中我有很多这样的时刻，真的是非常诱人的一面，我想要更多这样的时刻：当冷冰冰的计算结果给出你想要的音乐，那种时刻让人打心底难忘。这让我上瘾。”
Chafe指出，计算机的创造出了很多新的东西，这也是计算机研究的最终目标。“为什么我对这个如此着迷？ 我做了大量的工作。当我得到一些非音乐数据的时候，我会按照自己感兴趣的或者喜欢听的音乐类型用计算机将其转换成音乐数据。而这一转换方式是全新的。将音乐分解成直观的数字，再重组成音乐，这和用眼睛看图的感觉非常不同。
Pinel和Chafe同时都指出，计算机创造力面临的挑战在于需要基于大量的细微差别。
Chafe这样描述道：“有时候最令人印象深刻的音乐瞬间是很细微的东西。就像是小提琴家架弓的手法或是歌手控制他们下巴的开合来表达一种能让人感知的深层次的东西。将那样的东西转换成数字以及通过模拟得到可靠数据，彻底再现音乐这一过程是很难的。从声乐仪器到演奏大厅再到影响听众感官的音乐文化，每一个小细节都会影响音乐的重现。
捕捉这细微的差别已经据有了可能性。1948年美国数学家Claude Shannon指出：“任何能被听到的声音都是能被复制重现的。”他认为可以用0和1描述声波进行抽样定理，这是研究计算机和音乐之间的关系上的一大进步，这一理论为CCRMA和Wastson现在所做的研究工作奠定了基础。
现在科技已经几乎证实了Shannon的假设。
（作者：LEAH HUNTER 联商网独家编译，转载注明出处）
