Lợi nhuận:
- Có khả năng hiểu các khái niệm đánh giá cảm quan (vị, mùi, kết cấu, hình thức) và bảng vị và sử dụng trí tuệ nhân tạo cho mẫu thử nghiệm và bản phân tích.
- Khả năng tổng hợp kết quả kiểm tra hương vị và biến chúng thành quyết định cải tiến công thức với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo
- Hiểu rằng trí tuệ nhân tạo không thể trải nghiệm hương vị, sự phê duyệt giác quan cuối cùng luôn thuộc về con người và khẩu vị của đầu bếp
Có lẽ chúng ta đã đến bài học quan trọng nhất của học phần này. Bởi vì tất cả các tính toán, kế hoạch, hình ảnh và văn bản của nhà bếp chỉ phục vụ một mục đích duy nhất: hương vị trên đĩa. Và hương vị tồn tại ở một nơi mà trí tuệ nhân tạo không thể chạm tới - trên vòm miệng, trên mũi, trên lưỡi của con người. Trong phần này, chúng ta sẽ đề cập đến việc đánh giá cảm quan (đánh giá một cách khoa học và có hệ thống về mùi vị, mùi, kết cấu, hình thức, âm thanh) và bảng cảm nhận vị giác; Chúng tôi sẽ sử dụng AI để phân tích biểu mẫu và kết quả kiểm tra. Nhưng chúng tôi viết câu rõ ràng nhất ở đây: Trí tuệ nhân tạo không thể nếm, ngửi hay nhai. Sự phê duyệt cảm quan cuối cùng luôn nằm ở vị giác của con người và khẩu vị của người đầu bếp. Đây là một bước đi của con người không thể bỏ qua trong bất kỳ trường hợp nào.
Đánh giá cảm quan đo lường điều gì?
Cả năm giác quan đều hoạt động khi trải nghiệm một chiếc đĩa. Hình thức (màu sắc, độ bóng, cách trình bày), mùi/mùi thơm (ngọt vào mũi), vị (ngọt, mặn, chua, đắng, umami - vị cơ bản thứ năm, hương vị trọn vẹn của nước dùng và nấm), kết cấu/cảm giác trong miệng (độ giòn, kem, độ chắc) và thậm chí cả âm thanh (âm thanh của lớp vỏ giòn). Đánh giá cảm quan cố gắng loại bỏ những điều này khỏi tính chủ quan và đo lường chúng một cách có hệ thống: cho điểm, so sánh, mô tả.
Có hai loại đánh giá. Phân tích (khách quan): một hội đồng đã được đào tạo sẽ đo lường các đặc điểm nhất định (độ mặn, độ giòn). Cảm xúc/hưởng lạc (chủ quan): người tiêu dùng bình thường đánh giá mức độ thích (tôi thích nó đến mức nào). Một nhà hàng sử dụng cả hai: đội ngũ bếp đánh giá kỹ thuật, khách hàng xác định hương vị. AI cũng không thể trải nghiệm; nhưng nó giúp tổ chức và tóm tắt xếp hạng và nhận xét của mọi người.
Vai trò của AI: hình thức và phân tích, không phải hương vị
AI hoạt động theo hai cách trong việc thử nghiệm hương vị. Đầu tiên là thiết kế thử nghiệm: chuẩn bị biểu mẫu đánh giá cho hội đồng hương vị - thuộc tính nào cần cho điểm (muối, kết cấu, mùi thơm, sở thích tổng thể), thang điểm (1-5, 1-9), câu hỏi gì. Hình thức tốt làm cho bài kiểm tra có hiệu quả. Thứ hai, phân tích kết quả: tóm tắt điểm số và nhận xét của các tham luận viên - điểm trung bình, nhận xét thường xuyên nhất (“quá mặn” 4 người), tín hiệu để cải thiện.
Nhưng hãy cẩn thận: bản tóm tắt của AI sắp xếp dữ liệu do con người cung cấp; Anh ta không thêm phán đoán khẩu vị của riêng mình. AI không thể trả lời câu hỏi "Công thức này có ngon không?" nó chỉ hiển thị dữ liệu của con người, chẳng hạn như "6 trong số 8 người tham gia hội thảo nhận thấy có quá nhiều muối." Quyết định vẫn là ở mỗi người.
Mẹo: Khi có mẫu thử hương vị do AI chuẩn bị, hãy chỉ định có bao nhiêu tính năng, tỷ lệ và khu vực nhận xét miễn phí mà bạn muốn. Một số ít tính năng rõ ràng (4-6) và điểm "tổng số lượt thích" là đủ và có thể áp dụng cho hầu hết các bài kiểm tra nhà bếp.
Kiểm tra mù và sai lệch
Bí quyết để thử hương vị đáng tin cậy là thử mù: người tham gia hội thảo không biết mình đang nếm thử phiên bản nào. Từ đâu? Bởi vì những thông tin như “công thức mới của đầu bếp này” hay “nguyên liệu đắt tiền này” đã bóp méo hương vị. Việc dán nhãn mì ống với hai loại nước sốt là A và B và nếm thử chúng mà không cho biết nước sốt nào mới cho thấy sở thích thực sự của người ăn. AI giúp thiết kế giao thức thử nghiệm mù (viết mã như thế nào, bao nhiêu người, thứ tự ra sao); Nhưng chính con người là người đặt ra bài kiểm tra, chuẩn bị các món ăn và nếm thử.
Chú ý: Đừng hỏi AI “công thức nào ngon hơn” và hãy quyết định theo đó. AI không biết mùi vị; Nó tạo ra một câu trả lời có vẻ hợp lý, nhưng đó chỉ là sự phỏng đoán chứ không phải là hương vị. Người thật phải nếm đĩa thật để đánh giá mùi vị.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Bài kiểm tra theo mẫu quy định. Một đầu bếp đang phát triển một loại nước sốt mới, nhưng phản hồi của nhóm không đồng đều ("ngon", "không", "không biết"). Anh ấy yêu cầu AI cung cấp một dạng hương vị có cấu trúc: thang đo 1-5 + diễn giải miễn phí về muối, axit, kết cấu, mùi thơm và sở thích tổng thể. Một đội gồm 8 người điền vào mẫu đơn; kết quả được tóm tắt bởi YZ: điểm axit thấp, cân bằng muối. Đầu bếp thêm chanh, và sự đánh giá cao đã tăng lên ở vòng thứ hai. AI cung cấp biểu mẫu và bản tóm tắt; quyết định vòm miệng.
Trường hợp 2 - Thử nghiệm mù bất ngờ. Một nhà hàng đang cân nhắc việc thay thế một nguyên liệu bằng một nguyên liệu thay thế rẻ hơn về mặt chi phí. Thay vì cho rằng "sự khác biệt là không thể nhận thấy", họ đã thực hiện thử nghiệm mù: hai phiên bản được mã hóa A/B, 12 tham luận viên đã nếm thử chúng. Kết quả được AI tóm tắt; Hầu hết những người tham gia hội thảo đều phân biệt phiên bản rẻ hơn với kết cấu của nó và ít thích nó hơn. Sự thay đổi đã bị bỏ rơi. Thử nghiệm mù quáng và khẩu vị của con người đã quyết định chi phí.
Trường hợp 3 - Lỗi yêu cầu AI cung cấp hương vị. Một người quản lý hỏi AI: "Công thức này có ngon không?" mà không cần làm món tráng miệng mới, và anh ấy trả lời "vâng, nó sẽ rất tuyệt" và đưa nó vào thực đơn. Món tráng miệng không được yêu thích trong dịch vụ; Kết cấu rất nặng. Bài học: AI không thể nếm được. Sản phẩm tiếp theo lần đầu tiên được làm trong nhà bếp, trình bày trước hội đồng hương vị, cải tiến trong hai vòng rồi đưa vào thực đơn. Sự chấp thuận cuối cùng được thông qua vòm miệng.
Bốn mẫu có thể sao chép
1) Hình thức nếm thử:
Vai trò của bạn: trợ lý kiểm tra cảm quan. Chuẩn bị một mẫu đánh giá cho hội đồng hương vị. Sản phẩm: [món/nước sốt]. Các đặc tính cần đánh giá: muối, độ chua/chua, kết cấu, mùi thơm, hương vị tổng thể. Thang điểm từ 1-5 cho mỗi thang điểm và một khu vực bình luận ngắn miễn phí. Có biểu mẫu điền nhanh không yêu cầu ID của người tham gia hội thảo.
2) Quy trình kiểm tra mù:
Thiết kế một quy trình thử nghiệm hương vị mù quáng trong đó tôi sẽ so sánh hai phiên bản công thức (A và B): có bao nhiêu người tham gia hội thảo, các món ăn được mã hóa như thế nào, chúng được phục vụ theo thứ tự nào, những gì được thực hiện để giảm sai lệch, dữ liệu nào được thu thập. Tôi sẽ chạy thử với đĩa thật.
3) Tóm tắt kết quả bảng:
Dưới đây là dữ liệu về biểu mẫu hương vị mà các tham luận viên đã điền vào (một tham luận viên, điểm thuộc tính và nhận xét trên mỗi hàng). Trích xuất điểm trung bình, tóm tắt tính năng được đánh giá thấp nhất và những bình luận thường xuyên nhất. Đây là TÓM TẮT; Tôi sẽ quyết định hương vị. Dữ liệu: [bảng].
4) Đề xuất cải tiến (dựa trên dữ liệu của con người):
Theo kết quả bảng mùi vị, [axit thấp, muối cân bằng, kết cấu nặng]. Dựa trên phản hồi này, đề xuất 3 điều chỉnh (nguyên liệu/kỹ thuật) để thử trong công thức. Chỉ ra rằng mỗi cách sắp xếp nên được kiểm tra và nếm lại trong nhà bếp.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
yếu:
Công thức này có ngon không?
AI không thể nếm được; đưa ra câu trả lời hợp lý nhưng vô căn cứ, làm sai lệch quyết định.
Mạnh mẽ:
Vai trò của bạn: trợ lý kiểm tra cảm quan. Mình sẽ đánh giá món nước sốt này theo bảng hương vị của 8 người. Chuẩn bị mẫu 1-5 cốc cho muối, axit, độ đặc, mùi thơm và hương vị chung. Sau đó, tôi sẽ tóm tắt kết quả của bảng cho bạn và lấy ý tưởng để cải thiện. Hội đồng và tôi sẽ đưa ra quyết định về hương vị.
Vai trò đánh giá cảm quan (bảng)
Sân khấu
Nội dung
Đóng góp của AI
vai trò con người
thiết kế mẫu
Tính năng + quy mô
Tạo mẫu
Lựa chọn những gì để đo lường
kiểm tra mù
So sánh khách quan
dự thảo giao thức
Chuẩn bị đĩa + nếm thử
nếm thử
Trải nghiệm cảm giác thực sự
không có
hoàn toàn là con người
Phân tích kết quả
Tóm tắt xếp hạng/đánh giá
tóm tắt
Phiên dịch
quyết định
Thay đổi/xác nhận công thức
Đề xuất
Phê duyệt cuối cùng (vòm miệng)
Những lỗi thường gặp
- Làm cho AI hỏi về hương vị. AI không thể nếm được; Quyết định về hương vị thuộc về con người.
- Không thực hiện thử nghiệm mù. Biết ai làm ra nó/giá của nó làm méo mó khẩu vị.
- Phản hồi không có cấu trúc. "Điều tốt" không có tác dụng; Đo lường bằng hình thức.
- Dựa vào sự phán xét của một người. Một bảng điều khiển đáng tin cậy hơn một hạt duy nhất.
- Bỏ qua bài kiểm tra và đưa nó vào menu. Nếu không có sự chấp thuận của giác quan, chiếc đĩa sẽ không thể hoạt động được.
Tóm lại
Đánh giá cảm quan là nơi thử nghiệm mọi nỗ lực của nhà bếp: hương vị. AI là một trợ lý hữu ích trong việc thiết kế mẫu thử hương vị, thiết lập quy trình thử nghiệm mù và tóm tắt kết quả của bảng. Nhưng AI không thể nếm, ngửi hoặc nhai; Anh ta không có sự phán xét về khẩu vị của chính mình. Sự chấp thuận cảm quan cuối cùng luôn thuộc về hội đồng và khẩu vị của đầu bếp, nơi những người thực sự nếm thử những đĩa thực sự. Bước này là quy tắc kiên quyết nhất của mô-đun này.
Nhiệm vụ ứng dụng
Chọn một món ăn hoặc nước sốt. Yêu cầu AI chuẩn bị một mẫu thử nghiệm hương vị với 5 tính năng. Sau đó đưa ra quy trình thử nghiệm mù (hai phiên bản, số lượng tham luận viên, mã hóa) và viết các bước thực hiện. Tạo kết quả bảng điều khiển tưởng tượng (hoặc thực), tóm tắt chúng cho AI và nhận ba ý tưởng cải tiến cho tính năng yếu nhất. Nêu rõ trong một câu ai sẽ đưa ra quyết định cuối cùng về sở thích và cách thức.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi để lại quyết định về hương vị cho con người chứ không phải cho AI.
- [ ] Mẫu thử hương vị bao gồm các thông số kỹ thuật và thang đo rõ ràng.
- [ ] Tôi sử dụng thử nghiệm mù cho những so sánh quan trọng.
- [ ] Tôi thu thập phản hồi thông qua biểu mẫu có cấu trúc.
- [ ] Tôi dựa vào ý kiến của hội đồng hơn là ý kiến riêng lẻ.
- [ ] Tôi không thêm bất kỳ đĩa nào vào thực đơn mà không có sự chấp thuận của giác quan.