來源 | BBC，作者 | Richard Gray，編譯 | GeekAI。
我們想通過人工智能技術在你的聖誕晚餐結束時，使用多餘的火雞，填料和布丁設計出一個充滿創意的目錄。事實上，我們在烹飪它們的時候真的這樣做了。
現在，讓我們坐下來，將盤子推開，摸摸自己的肚子。你吃了個肚圓！
但是如果你的聖誕晚餐和我們在 BBC Future 的一樣豐盛，那麽幾乎可以肯定的是，在你今年的節日慶祝活動結束時，會剩下很多食物。
與其讓你的剩菜剩飯變成世界各地每年扔掉的 13 億噸食物中的一員，另一個選擇是把多餘的火雞和填料塞進冰箱再放一天。
對我們大多數人來說，用完聖誕節剩下的食物意味著在新年前的日子裡要吃上一頓又一頓的火雞三明治和咖喱布魯塞爾芽甘藍。所以，為了給今年的剩菜剩飯注入一些創意，我們求助於人工智能來幫助我們烹飪菜肴。
世界各地的許多研究團隊一直在開發能夠從現有食譜中學習，然後提出自己的創意食譜的人工智能系統。我們詢問了兩種原創算法的研究人員，看看他們的人工智能會系統可以對聖誕食物做些什麽。
第一個系統是由斯坦福大學的電腦科學家開發的，它可以讓冰箱裡剩下的任何食物搖身一變，成為基於這些食材製作的獨特目錄。
另一個系統是由伊利諾伊大學的人工智能研究人員發明的，它可以將一個國家的菜肴按照另一種烹飪風格製作，為一頓飯注入了混搭的異域風情。
第一個算法叫做「Forage」，它使用一種名為深度神經網絡的人工智能技術，這種技術試圖模仿人腦的工作方式。像這樣的網絡能夠處理涉及複雜數據的問題，而且越來越多地被用於處理各種各樣的任務，比如控制自動駕駛汽車，以及在健康體檢中識別癌症的早期症狀。
斯坦福大學的研究生 Angelica Willis 長官了一個研究團隊，他們將 6 萬多種食譜「喂給」（不是真的餵食，目前機器仍然嘗不出食物的味道，這裡指作為輸數據輸入) 他們的神經網絡，幫助機器學習一些烹飪的基本概念，比如切菜、烘焙或油炸原料。
Willis 說：「我們還會獎勵這個模型進行創新，這樣它不僅學會背誦用來訓練它的食譜，而且還能想出有創意的、前所未見的食譜。它甚至會為每個食譜起一個朗朗上口的名字。」
然後，研究小組要求算法生成一些以節日剩菜為主要原料的目錄。我們決定按照它的創意來烹飪（主要是為了讓你不必考慮目錄）:
火雞肉餅
用到的剩菜：火雞、餡料、球芽甘藍、肉汁、蔓越莓醬
烹飪步驟：向後 4 種原料中加水，混合均勻。加入 1/4 茶匙鹽和黃油。每次加入 2 杯麵粉。加入火雞肉。小新地將其清洗、切塊、削皮，並縱向切成 1/4 英寸厚的圓圈。將餡料抹在上面。同時，用熱油覆蓋小煎鍋或炸鍋，將火雞肉餅炸至金黃色。
人工智能機器添加的其他配料：雞蛋、麵粉、黃油、鹽、植物油
在不知道要加多少水的情況下，我們摸索著進行了一些嘗試，最終得到的東西與其說是麵團不如說更像是面糊，所以看起來更像是油炸後的油餅。
同樣令人困惑的是，我們到底需要小心地為什麽東西剝皮。
雖然由此產生的「炸丸子」吃起來還是不錯的，但在我們的口味測試中，要克服這樣的「炸丸子」明顯帶有的劣質味道是很難的。
西班牙馬鈴薯燴菜
用到的剩菜：麵包醬，「 pigs-in-blankets」（一種用培根包裹香腸的食物），紅卷心菜，土豆
烹飪步驟：在平底鍋中用中火融化黃油。首先烹飪切成薄片的土豆。將菜油和醬油倒在卷心菜上，加入豬肉拌勻。加入胡蘿卜，青椒，蔥，奶酪和鹽。用切碎的香菜和辣椒調味。迅速塗上剩餘的麵包醬用以點綴，烘烤25分鐘。
人工智能機器加入的其他配料：胡蘿卜、青椒、蔥、奶酪（我們用的是吃剩的斯提耳頓乾酪）、鹽、油、香菜、辣椒
這可能是最容易跟著做而且確實行得通的食譜。那些敢於嘗嘗鮮的人都會很喜歡它。然而，我們的西班牙同事對這道菜能否在自己的祖國成為一道當地菜肴表示懷疑。
沙巴雍（一種意大利甜點）黑麵包
用到的剩菜：聖誕布丁、白蘭地黃油、奶油
烹飪步驟：將奶油芝士與 1/4 杯麵粉及其他配料混合，放入碗中，攪拌均勻，並將其在食品加工機中切碎。將山核桃、肉豆蔻和白蘭地黃油混合，加入油拌勻。取1 份混合物放在抹了油的曲奇薄片上，烤至麵包變黃（約10分鐘），從烤箱中取出。加上一層果醬和白糖。揭開蓋子，翻炒 5 分鐘。接著從鍋中取出，切掉側面的部分。撒上糖粉，加熱後和巧克力及其它糕點作為午餐或早午餐。
人工智能機器加入的其它配料：山核桃、肉豆蔻、果醬、糖
這道菜的名字裡提到了一種類似奶油蛋羹的意大利甜點（沙巴雍），這讓我們非常興奮，但按照食譜做了之後，我們得到的是一種緊實的棕色塊狀物，而不是我們希望的那種清淡的奶油味甜點。人工智能機器似乎自己也很困惑，在它的烹飪方法中用到了奶油奶酪而不是奶油。
然而，令人驚訝的是，這可能是口味測試中評分最高的原創食物。
五香蘋果麵包皮
用到的剩菜：聖誕蛋糕，肉餡餅、雪莉酒、杏仁糖
烹飪步驟：將所有材料充分混合，在平底鍋中加入糖。放入蘋果、香草和波旁威士忌進行混合（出於某種原因，人工智能機器用雪莉酒代替了波旁威士忌）。在大碗中，將上述混合物與麵包屑和肉桂一起攪拌。加入麵粉、酵母、糖和鹽，攪拌成面糊並味道。
將混合物放在烤盤裡，佔據烤盤 2/3 的深度。
篩入 1/2 杯麵粉，將熱蜂蜜鋪在第一層面糊中。將黃油、蛋清、奶油、碎核桃、蘋果汁和剩下的一湯匙麵粉以中速攪拌。加入 M&M 巧克力豆和 1/3 杯麵粉。在撒了麵粉的平面上擀出麵團，放在撒了麵粉的烤盤上，如果需要的話，在上面刷上少許麵粉或杏仁粉。在 375 度下烘烤 35 到 40 分鐘。
人工智能機器加入的其它配料：蘋果、香草、波旁威士忌（可由雪莉酒代替）、麵粉、蜂蜜、雞蛋、核桃、糖、蘋果汁、鹽、黃油、 M&M 巧克力豆
這可能是人工智能機器發明的的最具爭議的菜肴，也是所有烹飪指南中最令人困惑的。按照它描述的方法，我們做出了面糊，而不是糕點，所以我們最後在上面放上了一顆鑲滿糖果的約克郡布丁。當它相當新鮮時，人們很喜歡它，但隨著時間的流逝，它很快就變得硬邦邦的，跟紙板一樣。
鮮辣海鮮（法國）燴菜
用到的剩菜：煙熏三文魚、奶酪、堅果、大蝦拚盤
烹飪步驟：在煎鍋中熱油，加入月桂葉和洋蔥。將洋蔥和胡椒炒軟。將三文魚切碎，加入洋蔥和胡椒拌勻。蓋上蓋子，用低火煮至三文魚變軟。進行調味。將蝦仁及芝士加入生蠔鍋中，降低鍋的溫度。備上奶酪肉汁作為醬料。
人工智能機器加入的其它配料：辣椒、香菜、洋蔥、油、月桂葉
我們決定不要做這道菜。如果我們吃下這道菜貌似會食物中毒。但是我們可以想得到，這道菜可能和燴菜一樣，只不過味道比較奇怪。
然而，Willis 和她的同事認為，隨著時間的推移，機器學習模型將會不斷被優化。他們研究這項技術已經差不多有一年了。值得一提的是，專業廚師需要花多年時間學習如何賦予食材鮮美的味道。由 Forage 系統設計的食譜更像是一個學生在第一次離家後不久創造出來的東西。
在烹飪過程中，他們也常常無法給出配料或溫度的具體衡量標準——這些元素對於依賴精細化學反應的菜肴（比如在許多蛋糕和甜點）來說往往很重要。
「新的時代正在到來。在這個領域，超級電腦不僅僅是分析機器。它們可以具備天才般的創意，包括烹飪專業知識。但就像任何機器學習模型在訓練的早期階段一樣，它有時會感到困惑。」Willis 說。
一個很好地例子是，我們要求該系統向我們體統一份食譜，從而用完那些我們需要在聖誕節後花掉好幾周才能消滅的橘子、太妃糖和熱紅酒。
「模型實際上並不知道什麽是太妃糖或者如何使用它。出於某種原因，這個系統熱衷於把太妃糖、雞肉和意大利面結合在一起。」Willis 說。
下面的食譜就是一個它創造的產品的例子，我們還能看到它賦予這些菜肴的奇怪的名字。沒人知道 Stewart 是誰，也沒人知道為什麽他認為將太妃糖和意大利面一起烹飪是一個好主意。
Stewart 一生（For life) 意大利面
用剩的剩菜：金桔、 熱紅酒、太妃糖
烹飪步驟：將面條和其他原料與太妃糖混合，攪拌均勻，然後倒在意大利面上。向胡椒調味的蘑菇加入 1/2 杯奶酪後澆上面條，蓋上烹飪熟的雞肉。在 450 度下烘烤 30 到 45 分鐘。
我們用來設計食譜的第二個算法是由 Varshey 和他在伊利諾伊大學的團隊開發的。他們用來自 20 個不同國家的近 4 萬份菜單來訓練該系統，該系統可以利用語義推理來更替某個目錄的配方，而用來替代的素材通常是另一個不同菜系的重要原材料。
Varshney 和他的團隊正在使用該算法為經典的聖誕大餐設計一些印度食譜，然後由米其林大廚 Matsushima 來負責烹飪（Matsushima 在法國的尼斯開了一家餐廳)。
「用人工智能機器來做這個事情非常好玩兒，它能給你帶來全新的體驗。」 來自日本東京的 Matsushima 說，「我並不清楚每一種味道和口味將如何混合在一起，人工智能確實創造了一些新的體驗」。
人工智能設計的印式聖誕布丁或許是所有目錄中最有趣的一款。這道菜加入了諸如玫瑰花瓣和葫蘆巴葉這類微妙的調味品，而沒有採用以往慣用的烹飪蘋果和蜜餞果皮。同時，杏仁被腰果替代，肉豆蔻替代了豆蔻。酥油替代了奶油，並加入了小茴香。
但松島的最愛是印式烤火雞，裡面填滿了火辣咖喱、香腸肉、蘑菇、麵包屑、腰果、葫蘆巴葉和薑黃。
「做起來很簡單，也很容易做好。」他說。
不過，傳統肉餡餅被進行了一些「改良」——混拌碎肉被紅扁豆替代，用玫瑰花瓣與葫蘆巴調味，而甜點是用酥油做的。
「你不會想一直吃這些菜。」松島說，「這些菜的口味非常特別——呃，不是很好，所以第一口難以接受。但等你吃到第三口時，就會開始喜歡上它」。
你會在自己的餐廳給客人提供這些菜品嗎？「我不確定這些食物是否適合客人們食用，」他說，「這是一次不錯的體驗，但我不會在目錄上點這些東西吃。」
松島正在與 Varshney 及其團隊合作試圖找到日式鮮美風味的替代品，希望可以研發出「第五種口味」的法式和意式菜式。「雖然距離機器人大廚掌杓的米其林五星餐廳還比較遙遠，」Willis 說，「但利用技術來滿足人類飲食需求，顯然是非常有趣的嘗試」。
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