Търсите безопасна за AI работа? Опитайте да пишете за вино
Може да съм се квалифицирал като магистър по вино и да съм се занимавал професионално с вино от 1975 г., но никога не бих се нарекъл „експерт“. Още преди 2016 г., когато Майкъл Гоув заяви, че „на хората в тази страна им е писнало от експерти“, британците вече са подозрителни към експертизата.
Подозрението твърде лесно се превръща в възхитена подигравка, когато тази експертиза включва нещо като изкуство или вино, което не се разбира широко или се възприема като елитарно. „Фалшива ваза Ming заблуждава дилърите“ или „Евтина кава, объркана с шампанско“ са заглавията, които гарантирано ще се харесат.
Сега има ново модерно заглавие, което предполага, че машините ще могат да възпроизвеждат хората във всяко начинание (и често обърквайки изчислителната статистика с това, което толкова свободно се нарича изкуствен интелект). Като оставим настрана заплахата от ChatGPT и др. за онези от нас, които си изкарват прехраната с писане, чувствам се подтикнат да защитя винените професионалисти като цяло и необходимостта да запазим личното отношение в голяма част от това, което правим.
Информационните технологии имат очевидни приложения в отглеждането на лозя: подпомагане при избора на подходящи места за лозя, наблюдение на растежа на лозята и необходимото количество вода, идентифициране на ранно предупреждение за заплахи от вредители и болести, прогнозиране на нивата на реколтата, както и вероятно качество и състав на гроздето. Вече е разработена интелигентна роботизирана машина за лозя, която е в състояние да изпълнява всякакви задачи, които не са готови от достатъчно хора, включително бране на грозде и събиране и анализиране на информация.
Има дори системи, които твърдят, че предвиждат цените и качеството на хубавото вино единствено въз основа на метеорологията. Екип от университета в Кеймбридж твърди в предговора към своята статия за бордо за 2022 г.: „Тук предоставяме прогнозен модел на цените на виното, базиран само на данни за времето. Ние установяваме, че той прогнозира по-точно дългосрочното качество на реколтата, отколкото експерт от световна класа, който оценява същата реколта през годината след нейното производство. Последното е препратка към оценките, присъдени от „експертите“ по време на съмнителните en primeur дегустации, когато всяка пролет световните винени коментатори и търговци са поканени в Бордо, за да оценят проби от вина от бъчви много месеци преди да бъдат бутилирани и години преди това те са предназначени за пиене. Твърде рано според мен.
Производството на вино в много винарни днес включва настройка на компютър за контролиране на циклите на пресоване, температурите на ферментация и много други, но – и тук идва решаващият момент – всички, освен повечето индустриални производители би настоял, че всяко решение за крайното вино трябва да се основава на небцето на винопроизводителя, което означава оборудването за дегустация в устата и най-важния нос, който е много по-чувствителен. (Учените настояват, че имаме и вкусови рецептори в гърлото, така че ние, дегустаторите на вино, които религиозно изплюваме пробите си за дегустация, вероятно регистрираме непълна картина.)
Има много опити да се конструира изкуствен нос, който използва изкуствен интелект в правилния смисъл, а не просто информация, която е била събрана и съхранена. Те обикновено включват изграждане на набор от референтни аромати и обучение на изкуствения нос да ги идентифицира, така че колкото повече аромати могат да бъдат включени, толкова по-полезна ще бъде машината. Но хората, имам удоволствието да съобщя, са в състояние да открият до един трилион аромати, много от които изключително фини. Със сигурност би било трудно да се програмира изкуствен нос с всички тях и възможността да се интерпретира всяка комбинация от тях. Дегустаторите на вино също имат опит в прогнозирането как едно вино може да старее въз основа на текущия му профил, което би добавило още един слой усложнения към всяко програмиране.
Със сигурност се надявам да е така, тъй като искам да запазя работата си да дегустирам, оценявам и описвам вино. Дегустацията на вино не е просто въпрос на идентифициране на аромати. Ние, дегустаторите, трябва да свържем впечатленията си от техните аромати с техните характеристики, усетени в устата ни, да преценим колко добре са балансирани и интегрирани, дали всички тези впечатления съставляват хармонично цяло. Нашата работа е да забележим колко дълго издържа виното в устата, колко е еволюирало, до каква степен е свързано с други реколти от същото вино и предизвиква спомени за други вина и други вкусове като цяло.
Бяха необходими почти 50 години програмиране, за да стигна небцето си там, където е, така че да мога да направя всичко това, без дори да полагам съзнателни усилия. Моля, не ми казвайте, че ще отнеме само няколко часа, за да конструирам машина, която може да прави това, което правя аз. Популярното приложение Vivino, което анализира вкусовите бележки на своите 65 милиона потребители, предлага едва 20 вкуса.
И колко скучно би било, ако имаше само един начин да опиташ вино. Имаме нужда от нашите индивидуални вкусове, чувствителност и предпочитания, за да добавим цвят към винения пейзаж. Представете си свят, в който има само един начин за оценка на вино, филм, книга или всяко произведение на изкуството. Ние, потребителите, вероятно ще бъдем характеризирани и ще има само един продукт за всеки пазарен сегмент. Не, благодаря.
След това възниква въпросът за практичността. Най-практичната употреба, за която се сещам за машина, която може обективно да анализира вино, е да помогне за премахване на измамите с вино. От време на време някой твърди, че е измислил средство за окончателно определяне откъде идва виното, но обикновено това е някой, който не е запознат със сложността на виното. Един скорошен проект, ръководен от изчислителния невролог Алекс Пуже, беше обявен от The Guardian като „ИИ инструмент с нос за измамно вино“. Но както Морийн Дауни от специалистите по удостоверяване Chai Consulting Services ми посочи, „не може да се направи разликата между Romanée-Conti на ДРК и Vosne-Romanée на de Montille, Malconsorts, които се отглеждат само на метри един от друг, но се възприемат като вселена далеч за потребителите.”
Инструментът ще трябва да анализира множество предишни и последващи реколти на тези супер скъпи вина и ще включва някакъв изключително скъп комплект. Сесилия Мълдун прекара няколко години, опитвайки се по подобен начин да анализира вино през чашата (така че без да е необходимо да отваря бутилката) и откри, че „30 процента от времето спектрометърът просто не можеше да събере достатъчно сигнал“ поради вариацията в качество на стъклото. Тя ми каза, че сега се е насочила към оценката, за диагностични цели, на течност, която е също толкова сложна като виното, но е много по-евтина и лесна за вземане на проби: урина.
Всяко анализирано вино трябва да идва от бутилка който вече е закупен от лицето, търсещо удостоверяване. Инструментът може да е полезен за голяма компания, за да провери дали, да речем, вино, което купуват в огромно количество, наистина е това, което продавачът твърди, но едва ли ще работи за сорта фини вина, които най-често се фалшифицират.
Така че, въпреки че гроздоберачите вече са заменени от машини (механичните комбайни са отговорни за повече от 80 процента от всички видове бордо), струва ми се, че хората все още са необходими за оценка на виното. За предпочитане хора с опит – дори и да не се наричаме „експерти“.
