Нейросети против человеческого интеллекта: у сомелье появился свой Скайнет

Кто бы мог подумать, что мы начнем верить дегустационным заметкам ботов. Сегодня нейросети легко анализируют винные описания, прогнозируют вкусовые профили, подбирают гастропары и в некоторых задачах начинают показывать результаты, сопоставимые с экспертами.

Это не просто маркетинговые эксперименты стартапов, а вполне серьезная научная работа.

Вино неожиданно оказалось одной из новых площадок для экспериментов с искусственным интеллектом и сформировало целый исследовательский пласт. Университеты и AI-лаборатории начали обучать модели на сотнях тысяч дегустационных заметок, рейтингов и визуальных данных. 

Например, система Somm Bench оценивает сомелье-компетенции языковых моделей и насколько хорошо они ориентируются в винной тематике. Исследователи проверяли, как ИИ справляется с теоретическими вопросами о вине, описанием вкусовых характеристик и подбором гастросочетаний.

Неожиданно

В теоретических вопросах лучшие модели уже приближаются к уровню профессионального винного образования. Намного сложнее для ИИ оказалось работать с самой дегустацией и описанием ощущений. Одно дело — знать, что Совиньон Блан пахнет маракуйей, другое — точно описывать, как конкретное вино воспринимается на вкус и аромат.

Пока этот момент остается главным ограничением искусственного интеллекта. Нейросеть не чувствует вкус физически. Она работает через огромный массив текстовых описаний и статистических связей.

Но проблема в том, что большая часть современной винной экспертизы тоже давно существует в виде текста.

Модели обучают на сотнях тысяч рецензий Vivino, Wine Spectator, Cellar Tracker и профессиональных дегустационных баз. В одном из проектов исследователи собрали почти 900 тысяч изображений этикеток и более 800 тысяч винных отзывов, пытаясь связать визуальное восприятие, язык и вкусовой профиль вина. 

Фактически ИИ уже умеет замечать закономерности, которые человеку трудно обработать вручную.

Например, системы могут предсказывать вероятность высокого рейтинга по региону, сорту, цене, стилю описания и даже дизайну этикетки. Некоторые системы анализируют тысячи сочетаний еды и вина, сопоставляя ароматические и вкусовые характеристики продуктов. Часть моделей уже умеет подбирать пары, анализируя, какие вкусы и ароматы лучше работают вместе.

Для индустрии это поднимает довольно неудобный вопрос: насколько объективной вообще была винная дегустация?

Профессиональный мир вина десятилетиями строился вокруг идеи исключительного человеческого вкуса. Но исследования показывают, насколько дегустация зависит от контекста. Освещение, музыка, цена, форма бокала и даже ожидания дегустатора меняют восприятие.

ИИ выглядит пугающе честным

У него нет плохого настроения, усталости рецепторов или симпатии к конкретному шато. При этом нейросети уже начинают менять повседневное потребление вина гораздо сильнее, чем кажется.

Системы рекомендаций в приложениях, алгоритмы Vivino, AI-подборки вин по вкусам пользователя — все это уже стало частью рынка.

Следующий этап — персонализированная дегустация. Исследователи активно работают над моделями, которые смогут переводить сложный винный язык в более понятные эмоциональные описания под конкретного пользователя. 

И здесь возникает любопытный парадокс

Возможно, искусственный интеллект не заменит сомелье потому, что современному потребителю все меньше нужна идеальная экспертность. Людям нужен не экзаменатор, а переводчик сложной культуры на понятный человеческий язык.

Скорее всего, будущее не в войне машин против сомелье, а в новой роли самого сомелье. Менее авторитарной и более эмоциональной.

ИИ уже может подсказать, какое вино подойдет к пасте с трюфелем. Но создать атмосферу вечера, вовлечь в историю проекта или проникнуться настроением пока способен только человек.

Хотя еще пару лет назад и это казалось невозможным.