唐菊
味好美是百年老牌食品大厂，商业版图遍及150多国，旗下产品除了大众消费型调味品之外，还横跨了食品工业调味料和餐饮通路专用调味料。其中，消费型调味品更占了味好美60%收益，味好美首席科学家布莱恩·法克指出，年轻一代的顾客越来越追求自然、新颖的调味产品，必须要面对这个挑战，来满足顾客需求。上万种材料如何制作新调料？
这个挑战在于，光是原料就有上万种，要从中找出最适当的材料，来制作新调味料，并不简单。此外在开发过程中，必须花时间不断试错，还要符合不断变动的国际法规。再者，有经验的调味专家通常要5至10年才能养成，因此人才稀缺。
“不过我们看准AI，想借助AI工具来快速开发新产品。”布莱恩·法克表示，公司拥有庞大的资料库，比如调味资料库拥有近10亿个资料点、食物化学和食物科学资料库就拥有近1亿个资料点，此外还有40多万个食物和调味配方。他认为，这些大数据可借AI来发挥更大价值。
正常的开发流程可分为几个步骤，首先是外部（B2B客户或事业部）发出研发需求后，会由研发部门使用资料库资料，来开发初期配方，经过修正后产生修正配方，再建立样本，进行评估、调整;要是没问题，就可交付新产品。
在这过程中，双方在初期配方和改版配方这两个步骤，导入AI工具来帮忙（如图）。团队先以过往的优良初期配方记录，来训练AI模型，之后再部署到内部系统，让研发人员利用这套AI，来推荐合适的初期配方。
AI展开电脑创意专案IBM也参与了味好美的合作，将IBM Research的AI专业知识与感官科学和口味数据（包括过去数十年的产品配方以及数百万个有关消费者口味偏好和调色板的数据点）相结合。例如：世界上存在超过400种大蒜，从产地到粉末大小的每种变化都可以发挥作用。找到合适的口感是一个挑战。一种品味如果大小不同，都可能影响味觉享受，这项非常复杂的任务需要交给计算机。
在过去的几十年中，调味师和产品开发人员创造了数十万种配方。对于人类来说，通读它们几乎是不可能的，但对于计算机却不是。AI能够分析和寻找导致以前的风味成功的模式，并建议人类可能没有尝试过的不同风味组合。
最重要的是，有些配方甚至是研发人员意想不到的，这也是称之为AI电脑创意（Computational creativity）的原因。通过这个方法，味好美在去年推出3款由AI设计的新产品，也就是ONE系列的猪肉、鸡肉和香肠风味调理包。而且团队发现AI适合用来开发个人化产品，打造个别顾客专属的调味品，还省下了70%的产品开发时间。
除了提供新点子，团队也将AI用来改善研发需求分析，进一步减少试錯次数。接下来，他们也要借助机器学习，来加强产品的重新设计，比如味道、原料等，来因应不断变化的法规。
