Пробковый спор

Впервые вино «нового поколения» я попробовал в прошлом году. Дело было во время салона-дегустации российских вин в рамках презентации очередного издания ежегодного гида-справочника «Российские вина» Артура Саркисяна. На стенде WINEPARK мне предложили красное, созданное искусственным интеллектом. Основываясь на данных от профессиональных сомелье, он определил, вино каких сортов и в каких пропорциях надо смешивать. Напиток оказался приятным на вкус, с хорошим балансом — не придерешься. Не лучшее из представленных на дегустации, но образец, вне всякого сомнения, достойный.

Подобных кейсов, когда компании прибегают к услугам ИИ, становится все больше. И возникает закономерный вопрос: использование искусственного интеллекта действительно поможет сделать вкус продуктов лучше? Или же это не более чем маркетинговая игра, привлечение внимания потребителя на пике интереса к новым технологиям?

Я попытался найти ответ.

За и против нейрокупажа

Впервые о создании ИИ оригинальной рецептуры алкоголя, запущенной затем в производство, заявили в 2019 году шведы из дистиллерии Mackmyra. Они загрузили в облако данные обо всех своих спиртах, оригинальные рецепты, информацию о предпочтениях потребителей, экспертные рейтинги и тому подобное. Машина сгенерировала 70 миллионов возможных комбинаций и выбрала из них одну — «Рецепт #36». Участие человека здесь ограничилось выбором бочки для выдержки. Полученный виски назвали Mackmyra Intellegens AI. Сегодня это один из главных хитов компании.

Надо признать, что идея применения ИИ для производства купажей крепкого алкоголя и пива выглядит вполне здраво, так как для них можно использовать сырье без привязки к конкретной географической точке. С вином сложнее. Искусственный интеллект может за секунды вычислить наиболее удачное сочетание сортов винограда для купажа, но станет ли это гарантией того, что на выходе получится шедевр и за ним будут стоять очереди? Конечно нет. Вкус винограда одного и того же сорта, выращенного в разных регионах, значительно различается. Даже один и тот же куст в разные годы может давать разный по свойствам виноматериал в зависимости от количества солнечных дней, дождей, срока сбора урожая.

Это не означает, однако, что инструменты ИИ совершенно бесполезны для виноделов. «В Винном парке мы с 2022 года используем искусственный интеллект и роботов-помощников в проектах «AI-лоза» и «AI-вино», а в винотеке гостей обслуживает робот-сомелье, — рассказывает “Снобу” Самвел Саруханян, гендиректор курорта Сбера Mriya Resort & SPA, который включает в себя Winepark. — Роботы собирают информацию о состоянии лоз, их здоровье, степени вызревания винограда. Искусственный интеллект анализирует ее и определяет идеальное время для сбора урожая. Дальше работают люди».

Для молодого российского виноделия использование подобных технологий кажется революционным. Но в больших винодельческих странах они уже доказали свою эффективность. Например, технология Tule Vision от калифорнийской компании Tule Technologies мониторит уровень водного стресса у лоз, рассчитывает время и объем полива. Компания Bouchaine в Калифорнийской долине использует датчики Cisco Systems для сбора данных о температуре, интенсивности освещения и влажности на виноградниках. Проанализировав их, ИИ советует виноделам, как удобрять почву, бороться с вредителями и какой режим орошения выбирать.

Еще один этап производства вина, где применяют ИИ, — процесс брожения. Это особенно важно для крупных компаний, заинтересованных в стабильном качестве и вкусе продукта. А ферментация — тот самый процесс, в котором отклонение в ту или иную сторону может повлиять на результат. Технологии искусственного интеллекта позволяют держать его под контролем, снижая риск ошибок.

Несмотря на очевидную пользу ИИ, в винодельческом сообществе энтузиазм по поводу его использования в отрасли разделяют не все. Все-таки виноделие — очень консервативная сфера, где ценятся традиции, и часто технологии производства не слишком отличаются от тех, которые использовались сотни лет назад. Многие виноделы из тех, с кем мне доводилось общаться, описывают вино как живую субстанцию. Они уверены, что даже самая «умная» машина не заменит опытного специалиста.

Самвел Саруханян разделяет это мнение. «Искусственный интеллект создали люди, и воспринимать его стоит в первую очередь как инструмент, помогающий эффективно решать задачи, — говорит эксперт. — Но он не сделает всю работу за человека. Например, при создании купажа AI-вина все равно потребовались данные, собранные профессиональными сомелье и другими людьми. ИИ подобрал пять вариантов формулы, а тот, который мы в конечном итоге разлили в бутылки, выбрали сомелье».

Разобраться в сортах пива

Так сложилось, что пивовары всегда были близки к науке и охотно использовали ее достижения. Расы дрожжей впервые в истории были выведены на пивоварне Carlsberg. В ее научных лабораториях трудился Мортен Медал, получивший в 2022 году нобелевку по физике. Другой важный научный центр мирового пивоварения — Институт исследований пива в бельгийском Левене. В марте 2024 года его исследователи опубликовали в журнале Nature Communication работу под названием «Прогнозирование и улучшение вкуса пива с помощью машинного обучения». Масштабный научный труд описывал эксперимент, где специально разработанную программу обучали распознавать вкус пива на основании химического и сенсорного анализа 250 его различных сортов. Программа научилась предсказывать восприятие того или иного нового сорта потребителями и давать советы по улучшению рецептуры. Но даже ИИ признал, что создание «идеальных рецептов», которые понравятся значительному большинству покупателей, — сложная задача.

В России центром пивных инноваций и исследований многие годы остается «Балтика». «Эксперименты по применению технологий искусственного интеллекта в отрасли начались достаточно давно, — рассказывает “Снобу” вице-президент компании по маркетингу Евгения Потокина. — Все они сводятся к трем направлениям: автоматизация обработки данных, поиск продуктовых инноваций и маркетинг. Мы уже применяем различные нейросети при разработке маркетинговых мероприятий и пробуем подключать нейросети к созданию новинок. Однако здесь ИИ еще многому нужно поучиться у наших пивоваров».

Потокина признает, что возможности ИИ для создания полноценных новых вкусов ограничены: «К сожалению, сухой математики, анализа и даже синтеза существующих продуктовых профилей недостаточно, чтобы создать что-то по-настоящему достойное с точки зрения органолептики. Здесь нужен профессионал, обладающий опытом, навыками и, безусловно, вкусом».

Винодел Иванов vs R2-D2

Так какую же роль играет искусственный интеллект в производстве алкоголя? Это что-то важное, фундаментальное, без чего через пять — десять лет нельзя будет представить ни одну компанию? Или это очередная новомодная игрушка маркетологов, которая уйдет в небытие, как только все ею наиграются?

Уверен, что справедливыми будут оба утверждения. В конце концов, результат зависит от области применения этих технологий и целей их использования. Маркетинговые ходы вроде сформированного нейросетью идеального бленда или рекламной картинки, сгенерированной «умной» программой, потеряют популярность довольно быстро, как только исчезнет эффект новизны. Такова судьба многих новаций. В 1870-х на рынке впервые появилась водка из спирта, сделанного в ректификационной колонне. Стоила такая водка вдвое дороже, чем на спирте-дистилляте. Ректификационная колонна, очищающая спирт до кристальной чистоты, казалась настоящим чудом света, торжеством технического прогресса. И так продолжалось лет десять. Потом подобные колонны стали чем-то привычным и обыденным, а водка на ректификате — самой дешевой на рынке.

Так и здесь. Сейчас вино, придуманное ИИ, вызывает любопытство и восторг. Через несколько лет такой продукт будет наводить на мысль о попытке компаний сэкономить на профессиональных сотрудниках. Все-таки производство алкогольных напитков, особенно вина, — это такая человеческая, крафтовая история, в которой роль личности всегда остается главной. И люди будут искать вино, сделанное Иваном Ивановым, а не моделью R2-D2.

С другой стороны, ИИ с его умением мгновенно проанализировать огромные массивы данных и способностью к самообучению несомненно станет неотъемлемой частью алкогольного производства. Мы уже видим, как с его помощью передовые винодельческие хозяйства сводят к минимуму брак, определяют лучшее время для сбора урожая, решают, как ухаживать за лозой в конкретный год. И это только начало. Скорее всего, сегодня мы даже не представляем, насколько важным он окажется для рынка и какие новые возможности откроет. И те, кто поверил в перспективность ИИ, получат преимущества уже в ближайшие годы.

Автор: Денис Пузырев