- Аукцион
- Бренд
- Великие
- Вино и...
- Выставка
- Год
- Дегустация
- Исследование
- Лайфстайл
- Личность
- Любопытно
- Место
- Новый Свет
- Обучение
- Рейтинг
- Русское
- Рынок
- Сорт
- Старый Свет
- Технология
Искусственный дегустатор
Насколько субъективны оценки вина человеком? Не лучше ли поручить оценку вин техническим устройствам? Но смогут ли когда-нибудь изобрести «дегустационную машину», которая заменит человека?
Машины постепенно заменяют человека в различных отраслях деятельности, но смогут ли создать такой механизм, который бы точно иммитировал его чувства, восприятие, умение распозновать и давать оценки? Еще относительно недавно скептики утверждали, что машина никогда не сможет победить живого шахматиста. Но когда компьютерная програма под названием Deep Blue обыграла Гарри Каспарова, их голоса поутихли. Но шахматы - это игра с определенным набором правил и в принципе побеждает тот, кто быстрее может просчитать плюсы и минусы различных возможных комбинаций на доске и на основе их принять верное решение. Если же мы перейдем в область винных дегустаций, то здесь уже необходимо восприятие и интеграция, понимание, многокомпонентный анализ. Построить соответствующую машину удастся лишь тогда, когда точно может быть определено, насколько человеческие вкусы индивидуальны.
Когда мы пробуем вино, то сразу активируется три типа фоторецепторов в глазах, пять типов вкусовых чувствительных нервных окончаний на нашем языке и тысячи рецепторов запаха в нашем носу. Вроде бы можно создать устройства, которые смогли бы иммитировать все эти чувствительные нервные окончания, и тогда машина сможет делать дегустационные описания даже лучше человека.
Первое впечатление о вине складывается при оценке его физических характеристик. Цвет может многое сказать о его стиле и возрасте. В этой области машина сможет оценивать лучше человека. Хотя бы потому, что спектрометр работает более эффективно, чем человеческий глаз.
Измерение химических свойств остаточного сахара и кислотности покажет машине вино сухое или сладкое, мягкое или кислое. Но уже на этом этапе мы сталкиваемся с первой трудностью. Высокая кислотность может маскировать сладость вина и наоборот. Надо также принимать во внимание, что алкоголь усиливает ощущение сладости вина. Сумеет ли машина все это учесть и распознать?
Есть вина крепостью не более 12,5%, но они легкотельные и этот уровень алкоголя будет выбиваться из общего баланса вина. Оно будет оставлять неприятное ощущение. Но есть вина с 14% крепости, и если при этом алкоголь будет хорошо интергирован в структуру вина, то не будет заметен его высокий уровень. Сможет ли машина почувствовать это?
Ароматические рецепторы человека более развиты, чем вкусовые, хотя бы потому, что у человека есть несколько тысяч различных рецепторов запаха, а вкусовые рецепторы распознают только пять основных характеристик: сладкое, кислое, соленое, горькое и умами. Когда человек пытается определить сортовой состав вина, он анализирует сотни летучих соединений в отличие от пяти параметров вкуса. Человеческий нос хорошо распознает сорта винограда с выраженным ароматом: каберне совиньон и совиньон блан узнаются по запаху methoxypyrazine, рислинг по керосиновому аромату, гевюрцтраминер по тонам личи и т.д. Куда сложнее идентифицировать сорта со слабым ароматом, например, треббиано. Машина в принципе может иметь более высокую чувствительность на ароматы.
А существуют ли машины для распознования других напитков? Определенных успехов удалось достичь в кофейной индустрии. Электронный нос различает кофе-эспрессо по его аромату. Для кофе это несколько легче, чем для вина, поскольку в кофе 32 соединения представляют 95% всех летучих веществ. Машина может различать восемь различных типов кофе, сделанных из зерен, отличающихся по месту происхождения, но она не может сказать, какое из них предпочтет конкретный потребитель.
Для красных вин критическим аспектом их оценки является взаимодействие между сладостью фруктов и горечью танинов.
В чем действительно может хорошо продвинуться «искусственный дегустатор», так это в определении недостатков и пороков вина, которые определяются по чрезмерному присутствию в нем специфических соединений. Здесь машина может легко превзойти человека. Восприятие человеческим носом вещества ТСА, ответственного за «корковую» болезнь вин, разнится от человека к человеку, но в программе для машины можно точно установить то пороговое значение после которого вино может считаться непригодным для употребления. Аналогично может быть дано машине и максимально возможное содержание фенольного вещества 4-Ethylguaiacol, вызывающего размножение дрожжей Brettanomyces, которые в свою очередь провоцируют появление в вине неприятных запахов. Окисление вина будет легко определить по уровню уксусной кислоты в нем.
Машина возможно будет способна проаналировать, какие типы вин любит конкретный человек и дать рекомендации, какие другие вина ему могут понравится, исходя из параметров тех, которые ему уже нравятся. Особенно хорошо это может работать для новичков, которые порой привыкают к какому-то одному вину и боятся переключиться на другие, чтобы не разочароваться.
Вино - комплексный продукт и его очень сложно порой разложить на отдельные слои ароматов и вкуса. Что мы имеем в виду говоря, что вино сбалансированное, что оно имеет полноту вкусового ощущения? Как правило это происходит тогда, когда существует баланс между терпкостью танинов и восприятием жирности из-за присутствия глицерина. Когда мы говорим, что вино «богатое», мы исходим из концентрации фруктового вкуса или концентрации глицерина или каких-то других параметров? Терпкость в вине появляется от недостатка глицерина или от присутствия чего-нибудь еще? Что машина должна измерять? И что мы подразумеваем под понятиями текстура, структура, баланс или утонченность. Все эти факторы объединяются в конценцию качества вина и его долгоживучести. Но ведь качество вина для человека включает и культурный подтекст. Как его сможет учитывать искусственный интелект?
Машина должна описывать вина таким образом, чтобы человек по этим описания мог быстро определить понравится это вино ему или нет? Машина должна определять вина по их месту происхождения и сортовому составу, типичность вин. Причем, если для специалистов устраивают слепые дегустации, чтобы избежать заведомого предубеждения оценщиков, то машина точно не будет обладать симпатиями или антипатиями к каким-то видам вин. Они все будут равны для нее и изначально находиться в одинаковых условиях. А чтобы откалибровать машину должным образом, она должна пройти тесты, чем-то похожие на те, что сдают сегодня претенденты на почетное звание Master of Wine. Я даже готов предложить денежный приз для разработчиков такой компьютерной программы, которая сможет пройти подобный тест. По аналогии с шахматной программой я бы назвал ее Deep Red.
Следующим этапом после того, как машина сможет точно и объективно определять стиль и качественные характеристики вина, станет возможность создания вин с нужными характеристиками: с наиболее популярным в данный момент у потребителей уровнем алкоголя или для того, чтобы получить максимум баллов у Роберта Паркера, если к тому времени он еще будут также силен, как сегодня и т.д.
Если смешать знаменитые аксиомы Френсиса Бекона и Лорда Актона: «Знание - сила» и «Абсолютная власть коррумпирует абсолютно», то возникает естественный вопрос: «Что абсолютные знания смогут сделать с миром вина?»
|
|
Автор: Михаил Бабинский
Комментарии
Только авторизованные пользователи данного сайта могут оставлять свои комментарии.
Если Вы хотите добавить комментарий, то Вам нужно ВОЙТИ используя Ваш логин и пароль.
Если у Вас нет логина и пароля, то для их получения Вам необходимо ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ на этом сайте.