译指禅导读：之前，蒸汽机的到来，简单重复的工种被机器取代；现在，AI到来，人们则担心低创造性的工作将再次被机器取代。然而，具有艺术气息的创造性工作就一定安全了么？我看不一定：IBM就开发了一套研发系统，用于为我们带来新的香水……请看来自《Vox》的文章：
IBM开发了一套称为Philyra的AI系统，可以为特定顾客群体制造个性化的香水。
香水调配通常被视为一门定制化的艺术。几个世纪以来，法国人为他们的调香领域的成就感到自豪。专业的调香师- 通常被称为“鼻子” - 在大师的指导下，花费数十年的时间学习手艺。
科蒂（Coty）和雅诗兰黛（EstéeLauder）等巨型化妆品公司向传统的香水研发机构投入大量经费，这些机构雇佣严谨的香料化学家，一丝不苟地进行香水相关的研究。
一个普遍的共识是，开发香水的技巧非常宝贵，而且非常人性化。毕竟，科学证明，气味是唤起记忆、引发情绪和情情感的最强有力的方式。
现在，IBM正试图改变传统模式，通过利用人工智能的力量来开发香水。
Symrise是一家总部位于德国的全球主要香料（香味剂）公司，其客户包括雅诗兰黛，雅芳，科蒂和唐娜卡兰，最近联合IBM这家科技巨头，研究如何将机器学习应用于香水领域。
IBM开发的这套系统，可以研究现有的香水配方，然后将它们的成分与其他数据集（如地理位置和客户年龄）进行关联。该系统由IBM的Thomas J. Watson研究中心创建，该公司将其命名为Philyra，它现在已经可以调配出针对特定细分市场的新型香水。
Symrise高管Achim Daub表示，该公司已经向巴西第二大美妆销售商OBoticário提供了两款AI调配的香水。这两款香水的名字暂不能公布，明年将开始在OBoticário的4000家店铺销售。
这听起来有点奇幻。这个过程究竟是如何运作的？系统如何理解调配香水的感性、多变性和个人因素？
IBM的香水AI如何运作？
Symrise拥有多来年收集的170万种香水配方，其中包括出售给雅诗兰黛和科蒂等公司的。这些公司将其包装为各式香水，以及用于牙膏、宠物食品、洗涤剂、蜡烛、休闲食品和苏打水等食品的调味剂和调味品进行销售。
Symrise与IBM分享了这些配方，以及它们对销售影响的信息。Philyra将这些数据添加到数据库中，并与Symrise提供的其他客户数据进行关联，比如哪些香水是最畅销的，哪里的人，哪些人购买它们，以及哪个年龄段的人更喜欢哪种香水。然后，Philyra可以使用该信息创造针对特定人群的新配方。
Symrise调香师使用Philyra调配的香水
IBM的研究科学家Richard Goodwin是开发Philyra团队的一员，他将这套系统描述为“一套可以像人类学徒一样学习调配新香水的系统”。
“就像一个学徒会从大师那里学到什么成分组合能更好用，比如在不同情况下，什么是橙油最好的替代品，或什么时候添加玫瑰油代替柠檬，机器学习了解了哪种配方最合适，就能调配出新的香水配方。”
在Philyra为Boticário研发新香水时，该品牌要求其针对生活在巴西的千禧一代。Philyra分析了该区域和年龄范围内流行的香水配方，提出了两种配方。
据Symrise高级调香师David Apel说，第一种闻起来味道像是异国风味的菜肴：胡芦巴种子，绿豆蔻荚，胡萝卜籽，所有都包裹着乳状物或黄油的感觉。”另一种闻着像是一种果香、花香 ， 很适合女孩 ，并且有柚子和广藿香的桂花茶味，Apel称之为“天真、闪亮、兴奋”。
Daub说这两种香水都得到了焦点小组的热烈欢迎，在与其他巴西千禧一代喜欢的香水一起进行测试时也广受好评。
Goodwin认为Philyra是“计算机具有创造性”的一个例子。它可以通过轻松筛选170万个数据集来快速研发新的香水。这类似于其他AI创作，就像数据科学家通过将数千张猫的照片添加到生成式网络中创建Meow Generator一样。（注：Meow Generator——在线喵喵创造器）
Daub说Symrise公司在了解了IBM的烹饪应用程序Chef Watson相关报道之后决定与其合作。
Daub认为烹饪中的混合、酿造、闻味道等部分与商业化香水研发的过程类似，并认为AI可以帮助公司创新。Symrise最近还向Phlur投资了600万美元，Phlur是一家香水创业公司，通过将气味与音乐和摄影相结合，在线向客户销售其香水。Daub认为人工智能最终将通过抓住香水销售中“错失的机会”来帮助香水市场赚钱。
他郑重地说，Philyra不会在香水开发过程中完全取代人类 ——至少目前还没有。开发那两款将在OBoticário销售的香水时，AI系统开发了香水配方，然后Symrise的一位主调香师对配方进行了调整——为了强调某种特性，并改善它在皮肤上的保留时间。
关注用技术取代人类是一种非常自然的反应。我们不是在谈论明天就用机器取代调香师，机器产出的配方也并不一定可以销售给顾客，但它可以提高开发的效率和速度。Daub说，Philyra的作用，就像能够和主调香师配合的学徒。这听起来很像取代学徒调香师，但很确切！Symrise计划很快在其香水研究中心推广Philyra。
香水AI是科技行业助力时尚行业的最新例证
Symrise希望提高其开发香水的速度和效率是有道理的：非常有钱途。根据Euromonitor统计，全球香水市场价值480亿美元。
香水是时尚品牌的现金牛，因为它们更易被购买。大多数人买不起香奈儿的手提包，更不用说香奈儿的服装，但买得起香奈儿5号香水的人却很多。
Britney于2004年在纽约市的梅西百货公司推广她的香水，“Curious”。
香水也是名人们的巨大商机，像Elizabeth Taylor, Jennifer Lopez, Britney Spears这样的明星通过将他们的名字和形象附加到香水上赚了数百万美元。
现在，人工智能驱动大大小小的时尚品牌，从Stitch Fix到Choosy。他们甚至激起了像H＆M这样的大型零售巨头的好奇心，H＆M想要更好地预测顾客会来购买哪些服装，这样它就不会再次出现价值43亿美元服装无法售出的情况了。皮肤护理初创公司也热衷于使用AI来完善和开发个性化美容产品。
所有这些公司相信，人工智能在收集信息和开发产品时可以做得像人类一样好，甚至更好。例如，将机器学习应用于香水行业，可以帮助企业在不违反商业秘密的情况下，通过使用人工智能系统来稍微调整配方，来仿制出人们梦寐以求的香水。
很多问题依然是不确定的，Goodwin说。它会被用于更快地开发香水配方吗？我们能了解某产品在世界不同地区的成功的原因，并更好地了解客户偏好吗?是否能设计更精简的配方?我们还在探索中。
当然，有一种阻力在于，像美丽、香味和风格这样的个人特质，作为一种算法，可能会让人感到乏味。正如前纽约时报香水评论家Chandler Burr在2014年所说的那样，“香水从仅仅手工工艺转变为真正的艺术，因为可被感触到。艺术的目的是让人们感受事物，改变人们。情感和智力反应越强烈，艺术作品就越成功。”
Burr将香水描述为能给人们带来“情感和智力反馈”的东西。计算机可以调配出某个人群中最畅销香水的配方，但是它能理解为什么这些配方如此受欢迎吗？ 比如为什么甜味和花香味的香水主要面向十几岁的女孩，而有些人却讨厌这种类型的香水呢？
在香水行业的小企业中，有些人
认为Philyra可能会给大公司带来好处，但对更小众的香水生产商来说，它可能就没用了。
消费香水公司Nova的创始人(Julia Zangrilli说:“这项技术可以做一些原本就不是最核心的工作，也就是制造香水的骨架和主体。从经典的创作角度来看，这可能算不上浪漫，但对大公司来说，这是一项非常有用的技术，(因为)它既能识别新的路径，又能节省时间和劳动力。”
Symrise还不知道Philyra这样的技术是否会影响香水的成本，现在判断这种人工智能是否可以大规模推广、是否每个人都可以按一下按钮就获得自己的个性化香水还为时过早。所以，目前AI对顾客的影响可能很小。
毫无疑问，纯粹主义者只想购买手工制作且“真实”的香水，但Zangrilli将IBM人工智能调配的香水比作预制披萨。也许预制披萨与手工制作的比利时披萨并不一样，但它仍然很美味。
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