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『AIウイスキーにより、人間では考えつかないレシピが生まれ、既存のメニューの改善に生かせれば、製品開発のスピードが上がる可能性もある。』

とありますが、AIは過去のデータから学習するので、「人間では考えつかないレシピ」というよりは、「意外にも試したことがなかったレシピ」が発見されるんじゃないでしょうか。

膨大な組み合わせを提示するのはAIの本質ではなく、膨大な組み合わせの味を予測するのがAIに期待される部分ですかね。
事例を一つだけ。
KIRINさんとビール缶パッケージの好感度予測及び要因の可視化を行いました。そこらへんに転がっているDNNを単純に使うだけでは駄目で、DNNのアーキテクチャや入力するデータなどもかなり工夫をしていますが、最終的には人間にアンケートをとるのと同じくらいの相関係数で予測ができるようになりました(人間の意見もばらつくので)。これができると人にアンケートをとるという時間もお金もかかる作業をもしかしたら圧縮できるかもしれません。

篠原裕之, 石黒達治, 中村遵介, 山崎俊彦, “畳み込みニューラルネットワークを用いたビール缶パッケージの好感度予測及び要因の可視化,” 2019年度人工知能学会全国大会(第33回), 3N4-J-10-02, 2019.
アイディアを生み出すAIとそれを評価するAI同士のGAN的な競争が新しい発想を生み出すのでは?前者のAIだけだと片手落ち。