味覚をデータ化　「ビール×枝豆」の相性も証明できる
2020年3月6日
https://business.nikkei.com/atcl/NBD/19/00109/00065/


全3207文字
主観に頼るしかなかった味覚をデータ化し、メニューの提案などビジネスに活用する動きが広がっている。舌の機能をセンサーで再現した装置や、味わいと密接に関わる香りを定量化する技術など各社は工夫を凝らす。多様化する消費者の嗜好性を満たし、「食のパーソナライズ化」へとつながる可能性を秘める。

舌を模倣した味覚センサー

●人間の味の感じ方と味覚センサー「レオ」の仕組み

（出典 cdn-business.nikkei.com）


　「ビールと枝豆」「赤ワインと肉料理」。こうした定番の組み合わせ（マリアージュ）も、「なぜおいしく感じられるのか」という根拠は知らない人がほとんどだろう。

　食品や飲料の「おいしさ」は、人の主観に依存している。どの食べ物にどんな成分が入っているのかは研究対象となってきたが、最近では「おいしさ」を可視化する技術をビジネスに生＊取り組みが広がりつつある。

　「味覚やマリアージュに科学的な根拠があれば、それをマーケティングに生＊こともできる」。こう語るのは慶応義塾大学発のスタートアップ企業、AISSY（アイシー、東京・港）の鈴木隆一社長だ。同社は食品に含まれる呈味成分（味を感じさせる原因物質）を測定し、味覚の基本となる「甘味」「苦み」「酸味」「塩味」「うまみ」の5種類を人工知能（AI）でデータ化する味覚センサー「レオ」を開発。これまで食品の分析サービスを200社以上に提供した。

■AIで人の感覚を再現
　人の舌には味を感知する「味蕾（みらい）」が備わっており、この器官にある受容体が5種類の味を神経を通じて脳に認識させる。味覚センサー「レオ」では、「舌」の役割を果たすセンサーが食品に含まれる呈味成分を数値化したのち、脳の神経機能を模倣したAIによる情報処理方法「ニューラルネットワーク」で解析し、「人がどう感じるか」を推定してデータ化する。

　アイシーのサービスは大手食品・飲料メーカーからも注目を集め、実際に商品マーケティングに生かされた事例も数多ある。例えば、2016年にはキリンビバレッジの「生茶」がレオの測定した数値を基にマーケティングを展開した。サッポロビールは20年2月からレモンサワー「レモン・ザ・リッチ」の販促に、アイシーが提供したデータによる飲料と食品の「相性度の数値化」を取り入れている。

　サッポロは自社でも味を数値化する技術を持っており、商品開発の段階から他社製のレモンサワー飲料との違いを意識してはいた。「自社調べ」といった表示は顧客が感じる信頼性に課題が残るため、第三者から見た商品の特徴を顧客に訴求することを狙った。

　その結果、相性度が特に高いと分かったのが「唐揚げ」。甘味、酸味、苦みに特徴があるレモン・ザ・リッチ（濃い味レモン）との相性度は98.8点と非常に高かった。レオの測定では相性度が90点以上が多くの人が「おいしい」と感じる基準になるとされる。「ビールと枝豆（92.8点）」や「赤ワインとステーキ（94.0点）」も同水準を上回っているが、レモン・ザ・リッチと唐揚げはそれらの組み合わせを大きく上回ることが判明した。

※以下有料記事

AI技術を活用した無人決済店舗「TOUCH TO GO」が、JR山手線の高輪ゲートウェイ駅構内に3月23日にオープンする。
店内のカメラで客の動きを把握し、購入額を自動で算出する。
開発元のTOUCH TO GO（TTG）は、同駅を皮切りに、小売店や飲食店などにこの仕組みを提供する計画だ。

無人決済店舗「TOUCH TO GO」が高輪ゲートウェイ駅構内に3月23日にオープンする

（出典 image.itmedia.co.jp）


（出典 image.itmedia.co.jp）


店内のカメラ映像などを基に、客が手に取った商品を認識。
出口付近の決済ゾーンで、壁掛けディスプレイに商品名と合計金額を表示する。
客が決済すると、出口のゲートが開く仕組みだ。

営業時間は午前6時～午前0時まで。
弁当や総菜、菓子、飲料など600種類の商品を取り扱う。
決済方法は交通系ICカードのみだが、クレジットカードやその他の電子マネーにも順次対応していく。


（出典 image.itmedia.co.jp）


開発元のTTGは、JR東日本スタートアップとサインポスト（中央区）が共同で設立。
2017年に大宮駅（埼玉県さいたま市）、18年に赤羽駅（東京都北区）で無人決済店舗の実証実験を実施していた。

今後は、開発したシステムを小売店や飲食店向けにも展開する計画だ。
提供時期は未定だが、数人程度の人件費相当で使える月額制のサービスにするという。
TTGは「多くの小売企業が抱える労働力不足や、地域店舗の維持などの解消を目指す」としている。

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2003/05/news138.html

ほとんどの高レベルAI研究の最終的な目標は、一般的な人工知能（GAI）の開発です。
本質的に、私たちが望んでいるのは、人間が同じような能力の物理的な容器に入れられた場合と同じように機能できる総合的な心です。

すべてではありませんが、ほとんどの専門家は、私たちがこのような技術の確立は数十年先のことだと信じています。

核融合やハッブル定数の再調整など、他の信じられないほど複雑な問題とは異なり、GAIが実際にどのように見えるかはまだ誰も理解していません。

ディープラーニングは人間のように考えるマシンへの道だと考える研究者もいれば、必要な「マスターアルゴリズム」を作成するにはまったく新しい計算が必要だと考える研究者もいれば、GAIはおそらく不可能だと考える研究者もいます。

しかし、問題の事実は、科学者が人間の脳に関連するインテリジェンスや、何かに関連する意識を真に理解していないことです。人間の脳に知性と意識がどのように出現するかを理解するということになると、私たちは灰白質の表面を引っ掻いているだけです。

AIに関する限り、GAIの代わりに、パッチワークニューラルネットワークと巧妙なアルゴリズムしかありません。現代のAIが人間の知性を持つことは間違いなく、実際のロボットの意識への道を示すことはさらに困難です。しかし、それは不可能ではありません。

実際、AIはすでに意識しているかもしれません。

数学者のヨハネスクライナーと物理学者のショーントゥルは最近、意識の性質に関する研究論文を発表しました。これは、数学的に言えば、宇宙とその中のすべてが物理的な意識に満ちていることを示しているようです。

基本的に、デュオの論文は、意識の統合情報理論（ITT）と呼ばれる一般的な理論の背後にある数学の一部を整理しています。全宇宙のすべてがある程度意識の特徴を示すと言われています。

これは興味深い理論です。なぜなら、意識は身体の状態の結果として現れるという考えに裏付けられているからです。物事を「体験」する能力のために、あなたは意識しています。たとえば、木は太陽の光を「感知」し、木に向かって曲がることができるため、意識的です。アリはアリのものを経験するので意識的であり、それが続く。

アリなどの生き物から岩やスプーンなどの無生物に飛躍するのは少し難しいです。しかし、あなたがそれについて考えるならば、ネオがマトリックスで学んだように、スプーンがないので、それらのことは意識的であるかもしれません。代わりに、スプーンの形成で一緒に束になった分子の束があります。近づいていくと、最終的には宇宙に物理的に存在するすべてのものが共有する素粒子にたどり着きます。木や蟻、岩やスプーンは文字通りまったく同じものでできています。

では、これはAIとどのように関連しているのでしょうか。普遍的な意識は、環境刺激に応じて行動し反応する独立した能力を表す、巨視的レベルと微視的レベルの両方の個々のシステムとして定義できます。

意識が共有現実の兆候であるならば、それは知性を必要とせず、存在を経験する能力だけを必要とします。つまり、AIはすでにスプーンや岩に比較的高いレベルの意識を示しています。もちろん、数学が潜在的な普遍的な意識をサポートしていると仮定します。

google翻訳一部割愛。続きはリンク先へ。
https://thenextweb.com/neural/2020/05/01/is-ai-already-conscious/amp/

（出典 cdn0.tnwcdn.com）