군침이 도는 추수감사절 요리법이 필요하십니까? AI에 물어보세요

요리법은 과학만큼이나 예술입니다. 그렇다면 AI는 어디에 적합할까요?

이모가 글루텐이 없고, 할머니가 나트륨을 멀리해야 하고, 남동생이 유제품 알레르기가 있을 때 추수감사절에 무엇을 가져오시나요? 모든 사람의 식단 제한을 충족하면서 맛도 좋은 요리를 찾는 것은 어려운 일입니다. 

Sony AI 는 가까운 미래에 AI 가 도움이 될 수 있다고 믿습니다. 

Sony AI는 AI 시스템과 셰프 간의 풍부한 대화를 가능하게 하는 디지털 캔버스를 추구하여 셰프가 자신의 창작물을 더 발전시키고 새롭고 독창적인 레시피를 개발할 수 있도록 지원합니다. 미식 분야에 대한 그들의 연구는 언젠가 셰프가 음식 조합, 페어링 및 플레이팅을 만드는 방식을 바꾸고 건강하고 환경에 대한 지속 가능성을 지원하는 새롭고 독창적인 레시피를 개발하는 과정에서 셰프를 지원하는 것을 목표로 합니다. 여기에는 재료 페어링 및 레시피 생성이 포함됩니다.

이는 과학과 예술을 아우르는 요리법의 위치를 감안할 때 AI의 흥미로운 사용 사례입니다. 이러한 노력에 대해 자세히 알아보기 위해 소니 AI의 COO인 마이클 스프랭저(Michael Spranger) 박사에게 AI 기술의 방법론과 미식 세계에서의 미래 응용에 대해 논의했습니다.

GN: 소니 AI는 어떻게 이 기술의 사용 사례로 미식에 관심을 갖게 되었나요?

마이클 스프레인저 박사(Dr. Michael Spranger): 간단히 말해, 미지의 영역인 미지의 매혹적인 분야입니다. 음악, 영화 및 게임과 마찬가지로 우리는 요리법을 글로벌 엔터테인먼트 비즈니스로 보고 있으며 기술 발전이 지속적으로 발전에 기여하고 있습니다. 수년에 걸쳐 주방은 새로운 기술로 발전해 왔으며 셰프는 해당 기술에 가장 순수한 창의성을 불어넣습니다.

우리의 목표는 셰프를 위한 기술, 특히 AI와 로봇 공학을 개발하여 맛있는 요리를 개발하는 데 훨씬 더 창의적일 수 있도록 지원하는 동시에 건강 및 지속 가능성과 같은 문제를 추진할 수 있도록 돕는 것입니다. 

레시피 생성 영역에서 AI는 셰프가 기존 레시피, 화학 및 분자 구성, 영양 또는 환경 영향 데이터와 같은 기타 요소를 포함하여 음식과 관련된 방대한 양의 데이터를 탐색하여 새로운 요리를 만드는 데 도움이 될 수 있다고 생각합니다. 주방의 로봇 공학을 통해 우리는 음식 준비 및 요리에서 서빙 및 플레이팅에 이르기까지 요리 과정에서 요리사를 지원하기를 희망합니다. 이러한 연구 분야 중 어느 것도 쉽게 해결할 수 있는 분야가 아니기 때문에 Gastronomy Flagship Project에서 큰 도전으로 설정하는 것이 적절하다고 느꼈습니다.   

GN: AI와 자동화가 인간을 대체한다는 인식이 있습니다. 셰프들이 이 기술을 어떻게 활용할 수 있을 것으로 예상하시며, 지금까지의 반응은 어떠신가요?

마이클 스프랭저 박사(Dr. Michael Spranger): 소니 AI의 초기 초점은 고급 레스토랑과 셰프에 맞춰져 있습니다. 우리의 역할은 셰프가 이미 하고 있는 일을 향상시키고, 예를 들어 레시피를 만들고 개념화하는 동안 알고리즘을 사용하여 더 많은 데이터를 손에 넣는 방법을 생각함으로써 창의성을 촉진하는 것입니다. 로봇 시스템을 사용하여 저녁 식사 러시 동안 부엌에서 가능한 것의 질과 양을 높이는 방법; 플레이팅에서 인간과 로봇의 협업을 제공하여 이전에는 불가능했던 접시 디자인을 가능하게 하는 방법. 창의성은 일을 하기 위한 쉬운 길이 아닙니다 -- 획기적인 음식을 개발하기 위해 일 년 중 몇 달 동안 문을 닫아야 했던 세계 최고의 레스토랑인 El Bulli를 보십시오 -- 그리고 우리는 그것을 지원하는 역할을 할 수 있다고 생각합니다. 

이에 대한 좋은 예는 레시피 생성 자체에 있습니다. 우리가 직면한 과제는 레시피를 만들 때 권장 사항을 어디까지 취해야 하는지 이해하는 것입니다. 셰프에게 무엇을 요리해야 하는지, 어떻게 요리해야 하는지 알려주는 것이 우리의 역할인 것 같지 않습니다. 우리는 그들의 경험이나 지식을 대체하려고 하지 않습니다. 우리는 AI 시스템이 요리사에게 다음과 같이 말할 수 있도록 대화를 만들려고 노력하고 있습니다: 예를 들어, 오늘 시장에서 찾은 라즈베리, 한 분자 쌍 이론에 따르면 해초가 잘 어울릴 것이라고 합니다. 그리고 전통적으로 북미에서 라즈베리와 짝을 이루는 것을 기반으로 이 매콤하고 톡 쏘는 재료도 잘 어울릴 수 있습니다. 한편, 여기에 잘 어울리고 당신에게 현지에 맞는 몇 가지 재료가 있습니다. 그리고 이러한 성분은 잘 어울리고 유제품이 없습니다. 이 성분은 소금 함량이 낮습니다 ... 등. 어떻게 생각하세요? 당신의 경험은 이 정보로 무엇을 할 수 있다고 말합니까? 어떤 재료를 선택하고 어떻게 조합할 것입니까?

GN: 과학과 예술 사이의 흥미로운 경계에 걸쳐 있는 영역인 맛과 맛을 가지고 작업하도록 AI를 가르치는 데 있어 독특한 도전(또는 기회)이 있었나요?

마이클 스프랭저 박사: 한 가지 문제는 매우 주관적이고 구체적인 맛입니다. 사과를 맛보면 아마도 그 맛에 대한 인식이 저와 다를 것입니다. 그러나 또한 7,500 가지 사과 품종 중 하나의 사과에 대한 인식은 하나뿐입니다. 

어떤 시스템도 '사과'에 대한 개인의 개인적인 경험을 설명하기 어렵고, 7,500종의 사과 품종 각각(및 전 세계 수백만 개의 다른 재료)의 특정 맛 데이터는 현재 한 곳에 보관되지 않습니다. 그렇다면, 이러한 명확성의 부족을 감안할 때, 맛과 맛에 대한 추천과 제안을 어떻게 할 수 있을까요? 

이것은 큰 도전이지만, AI가 특히 도움이 되는 것이기도 합니다: 개인화와 축적은 우리가 탐구할 수 있는 풍부한 도구입니다.

GN: 맛과 관련해 가장 놀랐던 점은 무엇인가요?

마이클 스프랭저 박사(Dr. Michael Spranger): 한 가지 놀라운 것은 미식가 셰프들에게 맛에 있어 중요한 것은 '맛이 좋다'는 개념만이 아니라는 것입니다. 그들은 또한 맛에 좋은 이야기가 있는지 여부에 관심이 있습니다. 또는 맛이 새로운 것인지 여부. 또는 맛이 메뉴에 있는 12가지 다른 맛과 일치하는지 여부. 

이것은 AI에게 또 다른 도전 과제를 제시하는데, 그것은 레시피에 대한 동기를 이해하는 것입니다. 어쩌면 당신은 이전에 한 번도 해본 적이 없는 것을 만들고 싶을 수도 있습니다. 어쩌면 당신은 특히 유명한 요리사가 이전에 한 번 한 번 한 것을 만들고 싶을 수도 있습니다. 어쩌면 당신은 수세기 동안 이어져 온 것을 특정한 방식으로 사람들의 도시에 의해 창조하고 싶을 수도 있습니다. 

놀라운 맛의 조합에 관해서는 많이 있습니다! 개인적으로 가장 좋아하는 것은 초콜릿, 준마이 사케, 콜리플라워였습니다.