Теперь в этом могут помочь специальные приложения, такие как Vivino, Hello Vino, Wine Searcher и многие другие. Приложения позволяют покупателям сканировать этикетки бутылок, получать информацию о конкретном вине и читать отзывы других пользователей. Приложения основаны на искусственном интеллекте (ИИ). Теперь ученые из Технического университета Дании (DTU), Копенгагенского университета и Калифорнийского технологического института (Caltech) показали, что можно добавить новый параметр к алгоритмам, который облегчит поиск точного соответствия вашим вкусовым предпочтениям: а именно, впечатления людей о вкусе.
Мы продемонстрировали, что, питая алгоритм данными, состоящими из впечатлений людей о вкусе, программа может делать более точные прогнозы того, какое вино мы предпочитаем индивидуально
— Торанна Бендер, аспирант DTU, который провел исследование под эгидой Пионерского центра ИИ при Копенгагенском университете.
Более точные прогнозы вкусовых предпочтений людей
Исследователи провели дегустацию вин, в ходе которой 256 участников попросили расположить стаканчики с разными винами на листе бумаги формата А3 в зависимости от того, какие вина они считали наиболее похожими по вкусу. Чем больше расстояние между стаканчиками, тем больше разница в их вкусе.
Вкусовые впечатления были собраны в ходе серии дегустаций вин. Вина были анонимизированы, и каждое вино было маркировано цветом и номером. Каждому участнику было предоставлено сочетание вин по вкусу
Метод широко используется в потребительских тестах. Затем исследователи перевели точки на листах бумаги в цифровой формат, сфотографировав их. Данные, собранные в ходе дегустации вин, затем были объединены с сотнями тысяч этикеток вин и отзывов пользователей, предоставленных исследователям глобальным приложением и рынком вин Vivino. Затем исследователи разработали алгоритм на основе огромного набора данных.
Шкала вкуса, которую мы создали в модели, дает нам информацию о том, какие вина похожи по вкусу, а какие нет. Так, например, я могу стоять со своей любимой бутылкой вина и сказать: я хотел бы знать, какое вино наиболее похоже на него по вкусу — или и по вкусу, и по цене
— Торанна Бендер.
Мы видим, что когда алгоритм сочетает данные с этикеток вин и отзывов с данными из дегустации вин, он делает более точные прогнозы вкусовых предпочтений людей, чем когда он использует только традиционные типы данных в виде изображений и текста
— Серж Белонжи, профессор и соавтор из кафедры компьютерных наук, который возглавляет Пионерский центр ИИ при Копенгагенском университете.
