香水的創造通常被視為定製藝術。幾個世紀以來，法國人對嗅覺業務感到自豪，專業的氣味大師花費數十年的時間學習手藝。科蒂（Coty）和雅詩蘭黛（EstéeLauder）等巨型化妝品公司向傳說中的香水代理商進行了大量檢查，這些香水代理商利用一絲不苟地研究芳香學的香水化學家。

這裡的一個共同主題是開發香水的技巧非常寶貴，而且非常人性化。畢竟，氣味是科學所說的具有喚起記憶或引發情緒的最強能力的感覺。

而現在，IBM正試圖通過利用AI的力量開發氣味來改變傳統模式。

Symrise是一家總部位於德國的全球主要香水公司，其客戶包括雅詩蘭黛，雅芳，科蒂和唐娜卡蘭，最近聘請了這家科技巨頭研究機器學習如何應用於香水領域。

IBM開發了一種演算法，用於研究現有的香水配方，然後將這些成分與其他資料集（如地理位置和客戶年齡）進行比較。該演算法由IBM的Thomas J. Watson研究中心建立，該公司已將其命名為Philyra，現在可以開發針對特定細分市場的新型香水。

Symrise高管Achim Daub表示，該公司已經向巴西第二大美容店OBoticário銷售了兩種AI開發的香水。這兩種香水的名字不與Vox共享，明年將開始在OBoticário的4000個地點銷售。

這聽起來有點未來感。這個過程究竟是如何運作的？演算法如何理解和選擇香水？

Symrise擁有170萬種香水配方，多年來一直在收集。其中包括出售給雅詩蘭黛和科蒂等公司的香水，然後將其作為花式香水進行營銷和包裝，以及用於牙膏，寵物食品，洗滌劑，蠟燭，休閒食品和蘇打水等食品的調味劑和調味品。

Symrise與IBM分享了這份香水配方清單，以及他們如何以銷售方式執行的資訊。Philyra將這些資料新增到資料庫中，並將它們與Symrise提供的其他客戶資料進行比較，比如哪些香水是最暢銷的，哪些人購買它們，以及哪個年齡人口統計更喜歡哪種氣味。然後，Philyra可以使用該資訊建立針對特定人口統計的新公式。

IBM的研究科學家Richard Goodwin是開發Philyra團隊的一員，他將這種人工香水開發商描述為“一種像人類學徒一樣學會創造香水的系統”。

“就像一個學徒會從大師那裡學到什麼組合成分能很好用，比如什麼是橙油的好的替代品，或什麼時候新增玫瑰油代替檸檬，機器學習將最好的配方整合，”他表示。

在Philyra為Boticário製作的香水中，該品牌要求針對生活在巴西的千禧一代的香水。Philyra比較了該領域和年齡範圍內流行的氣味配方，並提出了兩種方案。Daub說這兩種香水都得到了焦點小組的熱烈響應，即使在與其他受巴西千禧一代歡迎的香水進行測試時也能獲得最佳效果。

Goodwin認為Philyra是“計算機可以創造性”的一個例子。它可以通過輕鬆篩選170萬個資料集來快速建立新的香水。這類似於其他AI創作，就像資料科學家如何通過將數千張貓的照片新增到生成的對抗網路中來建立Meow Generator。

Daub說Symrise在閱讀了IBM的烹飪應用程式Chef Watson之後決定選擇IBM。Daub覺得食品界的混合，釀造和氣味成分與商業香水的發展類似，並認為AI可以幫助公司創新。Symrise最近還向Phlur投資了600萬美元，Phlur是一家香水創業公司，通過將氣味與音樂和攝影相結合，線上向客戶銷售其香水。Daub認為AI將最終通過針對香水銷售中那些“錯失的機會”來幫助市場。

他謹慎地說，Philyra不會在香水開發過程中取代人類，至少到現在還沒有。根據Goodwin的說法，兩款香水將在OBoticário銷售，一臺機器開發了香水，而Symrise的一位主調香師調整了產品“以強調某種特性，並改善它在面板上的持續時間”。

“關注技術取代人類是一種非常人性化的態度，我們不是在談論明天更換調香師，”Daub說。“這不一定是向客戶推銷的東西，但內部的能力可以提高效率和速度。”

他表示Philyra的功能就像“主調香師能夠合作的學徒”，Symrise計劃很快將Philyra的使用推廣到其香水學校。

原文連結：IBM開發了一種AI系統，幫助人類創造新型香水

本文為ATYUN（www.atyun.com）編譯作品，ATYUN專注人工智慧。