你还记得最喜欢的牛肉汉堡是啥味道吗？试着在你的头脑中唤起它丰富而多汁的味道，以及它那嚼起来柔软而脆脆的质地。试着回忆一下，当你咬一口时，鲜美的味道是如何充斥在你口腔中的。记住这个味道，记住它是多么令人感到满足。现在想想，如果汉堡中没有肉，它会是什么味道？制作牛肉汉堡对全球环境造成了巨大的影响，但是你会对素食者喜欢的素肉感到满意吗？如果有其他方法可以重现汉堡带来的感官盛宴呢？
现在，一群企业家正寄希望于人工智能来寻找答案。他们想要生产与真牛肉的味道和质地相同的东西，这样你就不可能分辨出是否有活生生的动物被制作成了汉堡。肉类并非他们唯一的目标：蛋黄酱、曲奇饼、奶酪、巧克力，以及其他所有使用动物原料生产的食品都在他们的视线范围之内。他们的梦想是在默认情况下让世界饮食都变成素食，使植物性食物选择成为菜单上最简单、最便宜、最方便的选择。
2015年，卡利姆·皮查拉（Karim Pichara）、马蒂亚斯·穆奇尼克（Matias Muchnick）和帕布罗·萨莫拉（Pablo Zamora）创办了NotCo公司
当然，取代动物性食物的想法并不新鲜，但AI提供了一种更有力、更有前途的方法。它允许食品科学家探索新的原料，开发令人惊讶的新食谱，并寻找创新的方法来复制鸡蛋、牛奶和肉类中的美味脂肪和蛋白质。
疯狂的食物
食品初创企业Hampton Creek的创始人兼首席执行官乔希·蒂特里克（Josh Tetrick）就是利用AI开发新食品的人之一，他说：“我们今天的饮食方式大多是令人感到疯狂的，60亿人正吃着糟糕的食物。”尽管严格的素食主义者更喜欢甘蓝沙拉而不是松饼，但蒂特里克坚信，如今“健康和可持续的食物只适用于一小部分人”。他想象未来，选择素食或成为严格的素食主义者的人不只是希望社会变得更好的人，他更想接触那些没有选择的人。
蒂特里克的追求以一种非常不成熟的方式开始：他只是寻找植物性食物，并将它们添加到基本的数据库中。他说：“我不知道机器学习是什么，也不知道计算生物学的概念。”随后，有朋友向他介绍了AI。强大的机器学习算法允许他系统性地寻找新的成分或配方，以替代动物性产品。
蒂特里克并不是唯一一个在从事这些工作的人。在智利的圣地亚哥，卡利姆·皮查拉（Karim Pichara）、马蒂亚斯·穆奇尼克（Matias Muchnick）以及帕布罗·萨莫拉（Pablo Zamora）正在尝试利用他们的新公司NotCo开发类似的东西。他们希望人们以更有营养、更环保的方式进食。
人类审查员正在测试人工智能提出的建议
穆奇尼克表示：“如果我们必须故意用最坏的方法来养活自己，那就是我们今天在做的事情。”动物性食物对我们星球上的资源造成了巨大损失。正如BBC Future的文章所述，从人类饮食中剔除肉类将会减少60%的与食物有关的温室气体排放，并节约大量饲养牲畜所用的淡水和农业用地资源。
围绕着大型肉类加工厂还有许多伦理、劳动力、土地和垃圾处理问题。《肉的问题》（What’s the Matter with Meat）一书作者凯蒂·基弗（Katy Keiffer）说：“人类付出的代价是巨大的，那些为人类生产肉类的公司最终可能会让人们饿死。”
尽管如此，随着人口和经济的增长，世界上的肉类需求依然在增加。联合国粮农组织（FAO）的数据显示，全球肉类产量从1986年的1.59亿吨增加到2014年的近3.18亿吨。即使在并不富裕的国家，肉类消费也居高不下。据估计，在美国和英国，素食者（更不用说严格素食者）的比例仅为个位数。
正如基弗所说：“很难告诉那些没有吃过肉的人或者是刚开始吃肉的人：吃肉可能带来问题，他们不应该吃肉。”所以，不管用什么代替肉，蒂特里克和穆奇尼克都需要首先尝尝，感受下它们是否像肉。但这些替代品也必须是可扩大规模的，易于获得的，而且有发展前途、且更健康。那么AI如何帮助实现这个目标？
构建基础
对于像蒂特里克和穆奇尼克这样的人来说，开始的方式是改变看待食物视角。他们对松饼的看法与一般人大不相同。蒂特里克解释说：“松饼需要呈圆形、棕色，要有自己的纹理，并有个保质期。”然而，他并没有提到它到底有多好吃。他们的目标是找到一种方法让松饼满足这些条件，但使用不同的原料。
加州大学伯克利分校的另类肉类实验室（Alternative Meat Lab）客座教授里卡多·圣·马丁（Ricardo San Martin）说，解决这个问题是“非常困难的”。一方面，体验的每个方面（从口感和质地到食物加热时的变化）都是特定分子或微成分的产物，比如蛋白质或脂肪。在我们目前的饮食中，很多都来自于动物成分。
这两家公司都建立并使用了数千种植物成分的数据库
寻找肉类替代品的第一步是确定尽可能多的候选物，这可以通过在世界各地搜寻食用植物来完成。问题是，没有人确切知道哪些会起作用。即使是每天吃这些食物的人，也不知道可以用它们来代替猪肉或鸡蛋。然后是对食物进行分析。研究人员必须弄清楚每种植物成分是由什么组成的，以及每种成分的比例，这需要从分子水平上进行了解。所有这些数据都将被记录到拥有数千甚至数百万个条目的数据库中，这取决于分析的详细程度。联合国粮农组织统计发现，世界上有25万多种可食用植物，而每种植物的变体则无法计数。
如果这个问题还不够难，还有一个问题就是这些不同的成分是如何相互作用的。错误组合和特定组合会产生意想不到和不愉快的味道或不理想的反应。正如圣·马丁指出的那样，问题在于“化合物之间的相互作用非常复杂”，这意味着许多事情会在无法预见的情况下出错。
反馈如此多变量是个令人难以置信的过程，但这正是AI的用处所在。AI用的是更合乎逻辑的方法，而不是完全靠碰运气的人工品尝。它是通过机器学习来实现的，这一技术基本上允许计算机学会如何通过尝试和失败来解决问题。它被用于解决许多不同的问题，从面部识别到帮助医生发现癌症等。
虽然AI在第一次没有得到正确的结果，但它在每次犯错时都能吸取教训并进行改善，这通常得益于人类的反馈。结果可能令人感到惊讶。Hampton Creek最近发现，一种叫做绿豆的印度豆荚分离蛋白具有类似炒鸡蛋的特性。NotCo公司最令人眼花缭乱的配方之一是它的巧克力产品，一个使用西兰花、枸杞、蘑菇和坚果的奇异组合，但他们不愿与我们分享。
人工智能还允许这些公司将他们的许多流程自动化
到目前为止，这些公司使用了以AI为主导的方法来制造乳剂，即像蛋黄酱、炒蛋替代品或曲奇饼等液体食品。模仿生产固体食物更复杂。正如圣·马丁所说，这需要“缓慢释放分子”，这就像在解决3D难题而不是2D难题。
不过NotCo公司有个计划，萨莫拉说：“我们正在制造一种牛奶，就像真的牛奶一样。它不仅有与牛奶有相似或更好的营养成分，而且具有相同的功能结构。”萨莫拉的意思是，它可以像现在的牛奶那样被使用，比如用于饮用、烹饪或作为制作奶酪、酸奶或冰淇淋的原料，而它却是一种素食产品。
然而，更大的目标是取代肉类，这两家初创公司都在用不同的方法解决这个肌肉问题。Hampton Creek正在实验室培育肌肉和脂肪细胞，并正在研究如何用植物性营养来喂养这些细胞。NotCo公司正在寻找只用植物性成分再造肉类的方法。NotCo公司的AI Giuseppe是以文艺复兴时期画家朱塞佩·阿尔钦博托（Giuseppe Arcimboldo）的名字命名的，后者擅长用水果和蔬菜塑造人像。穆奇尼克解释称：“对我们来说，动物成分绝不是一种选择。”
NotCo公司的AI是以文艺复兴时期画家朱塞佩·阿尔钦博托（Giuseppe Arcimboldo）的名字命名的，这位画家用水果和蔬菜塑造人像
但即使有了AI，Hampton Creek与NotCo取得的进步也是非常缓慢。圣·马丁解释说，任何一件小事情都可能毁掉它，这有点儿像盖房子或教堂。
未来的挑战
然而，创造这些新食物只是第一个挑战，说服人们吃它们则是另一回事。伦敦帝国理工学院食品营销名誉教授大卫·休斯（David Hughes）表示：“我们的饮食变化极其缓慢。”即使有更好的选择，食品消费模式也是根深蒂固的。在市场营销花大笔的钱至关重要。Hampton Creek已经收到2.2亿美元投资，而NotCo公司也融资260万美元，但它们还远未达到国际食品巨头的Nestlé程度，这家世界上最大的食品公司价值2295亿美元。
休斯相信，未来所有这些参与者都会有机会。健康、环境和动物福利的结合“将促使人们更容易接受这些AI产品”。他相信，它们可能会成为全球蛋白质市场的重要组成部分。还有一个问题可能会阻碍它们获得渴望的全球影响力。事实证明，算法也有自己的“饮食偏好”。圣·马丁解释说：“在你如何训练它们、如何解读数据以及如何提取数据的过程中，可能导致AI出现偏见。”
人工智能对搜索和理解大数据集特别有用
问题是，食物偏好严重依赖文化偏好。举例来说，美国人和中国人对食物的偏好就不太一样。如果这些新食品只是为了迎合那些操作AI的西方人口味而制定的，那么它们注定会失败。蒂特里克坚持说，他正在试图通过雇佣来自世界各地的团队来解决这个问题。
虽然这些公司还没有与国家卫生部门就其产品的安全性问题进行接触，但如果他们使用以前未被用作食品的任何原料，这也可能造成问题。但也许最棘手的问题是机器可能永远无法解决的问题。不管这些AI找到了什么奇怪的组合来代替肉、奶酪或鸡蛋，它们很可能会产生一种以前没人吃过的混合物。然而人类旧习难改。
