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Dec 12, 2023

인공지능이 만든 향수

코는 과대평가됐다: 6월에는 컴퓨터 시스템으로 만든 향수가

코는 과대평가되었습니다. 6월에는 컴퓨터 시스템으로 만든 향수가 브라질 시장에 출시될 예정입니다. 인공 지능은 대부분의 인간이 생각할 수 없는 방식으로 성분을 결합했습니다.

인공 지능은 'Philyra'라고 불리며 개발자와 사용자는 한 가지에 동의합니다. 그것은 여성입니다. 조향사 David Apel은 농담으로 "나는 그녀와 많은 시간을 보냈고 프로그램을 '그녀'로 보기 때문에 작업이 더 쉬워졌습니다"라고 말했습니다.

하지만 물론 인공지능에는 의식도 없고 성별도 없습니다. 이는 대량의 데이터를 저장, 처리 및 재결합하기 위해 만들어진 인공 뉴런 네트워크인 컴퓨터 시스템일 뿐입니다. 공기 중의 향기를 냄새 맡거나 분석할 수 없습니다. 그럼에도 불구하고 Philyra는 뉴욕에 있는 향수 제조업체인 Symrise의 신입 사원입니다.

39년 동안 조향사로 일해 온 Apel은 "내가 그녀를 훈련시켰고 이제 그녀도 나를 훈련시키고 있습니다"라고 말합니다. Philyra의 인공지능은 Symrise와 IBM Research의 협력을 통해 개발되었습니다.

브라질 발렌타인 데이인 6월 12일 Dia dos Namorados에서 Philyra의 첫 작품이 시장에 출시되었습니다. 이 향수는 1980년대나 1990년대에 태어난 밀레니얼 세대를 겨냥해 만들어졌다.

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향기 도서관

향수를 섞는 것은 요리를 요리하는 것과 매우 유사합니다. Apel에 따르면 향기 구성 요소라고도 알려진 약 1300가지 기본 물질을 조향사가 사용할 수 있습니다.

부분적으로는 합성 향료이고 부분적으로는 꽃, 과일, 이끼 및 향신료에서 추출됩니다. 조향사는 여러 가지 성분을 결합하고 새롭고 기분 좋은 향이 나올 때까지 제조법을 조정합니다.

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Philyra는 약 170만 개의 향수 구성이 포함된 데이터베이스를 기반으로 지식을 보유하고 있습니다. 그녀는 또한 어떤 국가, 연령층, 성별에서 향수가 특히 잘 팔렸는지 알고 있습니다. "이 모든 창조물들 사이에서 그녀는 공간, 즉 아직 누구도 지치지 않은 가능성을 발견합니다"라고 Apel은 설명합니다.

버튼을 누르면 컴퓨터 시스템이 특정 대상 그룹에 맞는 새로운 향수 공식을 내뿜습니다. Apel과 같은 조향사는 이러한 공식을 더욱 개선할 수 있습니다.

Apel은 Philyra가 자신의 직업을 빼앗길 것을 두려워하지 않습니다. 그는 이를 인간과 기계의 협력으로 봅니다. Apel은 "나 자신이 생각해본 적도 없는 향수 공식을 볼 수 있는 기회를 얻었습니다."라고 말합니다. 지식과 경험은 창의성을 제한하는 경우가 많기 때문입니다. "나는 특정 재료를 선호하는 경향이 있고 매우 특정한 종류의 향을 만들고 싶어합니다."라고 그는 인정합니다.

Philyra는 접근 방식에서 더 공정합니다. Achim Daub는 “그것은 보편적입니다.”라고 설명합니다. 그는 Symrise의 Scent & Care 이사회 회원입니다. "반면에 데이브는 백인 미국인 남성이며 프랑스에서 살았고 현재는 뉴욕에 살고 있으며 문화적 선호가 종종 방해가 됩니다."

더욱 놀랍게도 향수 사업에서는 후각이 그다지 중요하지 않다고 Daub는 말합니다. "저를 훈련시킨 조향사는 '향수 성분을 알면 그 향수의 향을 알 수 있습니다'라고 말했습니다. 그것이 바로 Philyra가 하는 일입니다."

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인간 대 기계

도르트문트 공과대학 인공지능 교수 카타리나 모리크는 "이것은 머신러닝 없이는 불가능할 것"이라고 말했다. 몇 년 전까지만 해도 컴퓨터는 제공된 지식만큼만 영리했습니다.

사람은 그들을 프로그래밍하고, 규칙을 정하고, 기본적으로 무엇을 해야 할지 말해 주어야 했습니다. 머신러닝, 특히 딥러닝을 통해 컴퓨터 시스템은 이제 갑자기 경험 자체로부터 지식을 생성하고, 사례의 법칙을 인식하고, 이러한 사례를 보다 일반적인 규칙으로 바꿀 수 있습니다.

Philyra의 개발에 참여한 IBM Research의 과학자인 Joana Maria는 Philyra가 자신의 데이터베이스를 기반으로 기계 학습을 사용하여 향수의 다양한 성분이 어떻게 결합될 수 있는지 알아낸다고 말합니다. "그녀는 무엇이 잘 작동하는지, 어떤 물질을 어떤 물질로 대체할 수 있는지, 미국이나 아시아 사람들이 어떤 조합을 더 잘 인식하는지를 배웠습니다."라고 그녀는 말합니다.