로봇이 꿈꾸는 크리스마스 메뉴

우리는 AI에게 크리스마스 식사가 끝날 때 남은 칠면조, 속을 채우고 푸딩을 위한 창의적인 요리법을 제안하도록 요청했습니다. 이것은 우리가 요리했을 때 일어난 일입니다. 그러나 매년 전 세계적으로 버려지 는 13억 톤의 음식( 연간 생산되는 음식의 3분의 1)에 남은 음식을 추가하는 대신 , 또 다른 옵션은 여분의 칠면조를 꺼내 냉장고에 하루 더 채우는 것입니다. 우리 대부분에게 크리스마스 남은 음식을 다 쓴다는 것은 새해를 앞둔 며칠 동안 칠면조 샌드위치와 브뤼셀 스프라우트 카레를 끝없이 먹는 것을 의미합니다. 그래서 올해 남은 음식에 창의성을 불어넣는 데 도움을 주기 위해 인공 지능을 활용하여 요리를 지원했습니다.

전 세계의 많은 연구팀이 기존 레시피에서 학습한 다음 자체 레시피를 개발할 수 있는 AI 시스템을 개발하고 있습니다. 우리는 AI가 크리스마스 음식에 대해 어떻게 생각하는지 알아보기 위해 두 가지 혁신적인 알고리즘 뒤에 있는 연구원들에게 질문했습니다. 

 

스탠포드 대학의 컴퓨터 과학자들이 개발한 하나 는 냉장고 에 남아 있는 모든 음식 을 해당 재료를 기반으로 한 독특한 레시피로 바꿀 수 있습니다 . 일리노이 대학의 AI 연구원이 만든 다른 하나 는 한 국가의 요리를 다른 요리 스타일 로 만들어 식사에 문화적 변형을 가 합니다 .

Forage라는 첫 번째 알고리즘은 인간의 두뇌가 작동하는 방식을 복제하려고 시도하는 심층 신경망으로 알려진 AI 유형을 사용합니다. 이와 같은 네트워크는 복잡한 데이터와 관련된 문제를 처리할 수 있으며 자율 주행 자동차를 제어하고 건강 스캔에서 암의 초기 징후를 인식하는 것과 같은 다양한 작업을 해결하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다.

메인 식사가 끝난 후 크리스마스 남은 음식을 사용하는 것은 일반적으로 칠면조 샌드위치를 ​​끝없이 먹는 것과 관련이 있습니다(Credit: Getty Images)

Stanford 대학의 대학원생인 Angelica Willis는 60,000개 이상의 요리법을 신경망에 제공하여(말 그대로 기계는 여전히 음식을 맛볼 수 없음) 연구원 팀을 이끌고 도마와 같은 요리의 기본 개념을 배울 수 있도록 했습니다. , 베이킹 또는 튀김 재료.

"또한 우리는 모델의 창의성에 보상을 하여 학습된 레시피를 암송하는 법을 배울 뿐만 아니라 이전에 볼 수 없었던 독창적인 레시피를 제시했습니다."라고 Willis는 말합니다. "레시피마다 눈에 잘 띄는 제목도 붙습니다."

그런 다음 팀은 휴일 남은 음식을 주요 재료로 사용하여 몇 가지 레시피를 생성하도록 알고리즘에 요청했습니다. 우리는 그것이 떠오른 것을 요리하기로 결정했습니다(주로 당신은 그렇게 할 필요가 없습니다):

 

칠면조 고로케

남은 음식: 칠면조, 스터핑, 브뤼셀 콩나물, 그레이비, 크랜베리 ​​소스

단계: 마지막 4가지 재료에 물을 넣고 잘 섞습니다. 소금과 버터, 1/4 tsp를 추가하십시오. 밀가루 2컵을 조금씩 넣어주세요. 칠면조를 추가합니다. 깨끗한 칼로 조심스럽게 껍질을 벗기고 1/4인치 두께의 원으로 세로로 자릅니다. 그 위에 속을 채우십시오. 그 사이에 작은 프라이팬이나 깊은 프라이팬에 약간의 기름을 가열하고 황금빛 갈색이 될 때까지 볶습니다.

AI가 추가한 추가 재료: 계란, 밀가루, 버터, 소금, 식물성 기름

칠면조, 스터핑, 브뤼셀 콩나물, 크랜베리 ​​소스 및 먹지 않은 그레이비를 이상한 반죽으로 결합한 후 튀기기 전에 우리의 미각 테스터 사이에서 의견이 분분합니다(제공: Richard Gray).

물을 얼마나 넣어야 할지 모른 채 추측해 보니 반죽보다 반죽이 더 많이 붙어서 튀기고 나면 튀김옷처럼 보이기도 했다. 우리가 정확히 무엇을 그렇게 조심스럽게 껍질을 벗기고 있는지 아는 것도 당혹스러웠습니다. 결과로 나온 "고로케"는 먹기에 나쁘지는 않았지만 우리의 미각 테스트에서 확실히 싹이 튼 밑색을 지나치기는 어려웠습니다.

 

스페인 감자 캐서롤

남은 음식 : 빵 소스, 담요에 돼지 고기 (소시지를 베이컨으로 감싼 것), 적양배추, 감자

단계: 냄비에 버터를 적당히 약한 불로 녹입니다. 먼저 얇게 썬 감자를 요리하십시오. 배추에 식용유와 간장을 넣고 돼지고기를 넣고 버무린다. 당근, 피망, 파, 치즈 및 소금을 첨가하십시오. 잘게 썬 고수와 고추로 간을 하고 슬라이스합니다. 나머지 빵 소스를 즉시 장식에 바르고 25 분 동안 굽습니다.

AI 추가 재료: 당근, 피망, 파, 치즈(남은 스틸톤 사용), 소금, 오일, 고수풀, 고추

AI는 남은 소시지를 베이컨, 빵 소스, 적양배추로 감싼 것을 섞어 "스페인 감자 캐서롤"을 만들었습니다. (Credit: Richard Gray)

이것은 아마도 따라하기 쉽고 이해하기 쉬운 레시피였을 것입니다. 맛을 볼 만큼 용감한 사람들에게 꽤 좋은 평가를 받았습니다. 그러나 우리 스페인 동료는 이것이 그의 고국에서 향토 요리로 전달될 수 있는지에 대해 회의적이었습니다.

 

자발리오네 브라운 브레드

남은 음식: 크리스마스 푸딩, 브랜디 버터, 크림

단계: 크림 치즈와 밀가루 1/4컵을 볼에 다른 재료와 함께 부드러워질 때까지 섞습니다. 푸드 프로세서에 썰기. 피칸, 육두구 및 브랜디 버터를 함께 섞습니다. 잘 섞일 때까지 기름을 섞는다. 기름칠한 쿠키 시트에 1인분을 비틀어 올려 놓습니다. 빵이 갈색이 될 때까지 굽습니다(약 10분). 오븐에서 꺼냅니다. 잼과 설탕 층을 추가하십시오. 덮개를 제거하고 뒤집어서 5분 동안 요리하십시오. 팬에서 제거하고 측면을 벗겨냅니다. 따뜻하게 하거나 초콜릿이나 페이스트리와 함께 런천이나 브런치로 제공하고 슈가파우더를 뿌립니다.

AI가 추가한 추가 재료: 피칸, 육두구, 잼, 설탕

크리미한 이탈리안 디저트와 닮지 않았지만 AI의 자발리오네 빵은 우리의 맛 테스트에서 좋은 평가를 받았다(Credit: Richard Gray)

우리는 이 요리 이름에 커스터드 같은 이탈리안 디저트가 언급되어 상당히 흥분했지만, 레시피를 따르면 우리가 바라던 가볍고 크림 같은 요리가 아닌 짙은 갈색 벽돌이 되었습니다. AI도 방식에 크림 대신 크림치즈를 추가해 스스로를 혼란에 빠트린 것으로 보인다. 그러나 놀랍게도 이것은 아마도 맛 테스트에서 가장 높은 평가를 받은 혼합물이었을 것입니다.

 

매운 사과 껍질

남은 음식: 크리스마스 케이크, 다진 파이, 셰리, 마지판

단계: 냄비에 설탕 혼합물과 함께 재료를 잘 섞습니다. 사과, 바닐라, 버번 혼합 [ 어떤 이유로 AI는 버번을 셰리로 대체 ]. 큰 사발에, 부스러기와 계피와 함께 휘젓. 밀가루, 이스트, 설탕, 소금을 섞어 반죽의 맛과 향을 냅니다. 베이킹 팬에 3분의 2를 채웁니다. 밀가루 1/2 컵을 체로 치고 뜨거운 꿀을 반죽의 첫 번째 층에 바르십시오. 버터, 계란 흰자, 크림, 다진 호두, 사과 주스와 나머지 밀가루 한 스푼을 중간 속도로 치십시오. M&M과 밀가루 1/3컵을 섞는다. 밀가루를 뿌린 표면에 반죽을 펴서 밀가루를 뿌린 베이킹 시트에 올린 다음 원하는 경우 약간의 가루 또는 빻은 아몬드를 윗면에 바르십시오. 375도에서 35~40분간 굽는다.

AI가 추가한 추가 재료: 사과, 바닐라, 버번(셰리 대신 선택 가능), 밀가루, 꿀, 계란, 호두, 효모, 설탕, 사과 주스, 소금, 버터, M&M's

이것은 아마도 AI가 생각해 낸 요리 중 가장 논란의 여지가 많았을 뿐만 아니라 모든 요리 지침 중 가장 당황스러웠습니다. 설명에 나와 있는 방법을 따르면 페이스트리 대신 반죽이 만들어지므로 결국 요크셔 푸딩에 사탕이 박힌 무언가를 얹었습니다. 신선할 때는 꽤 마음에 들었지만, 시간이 지나면 금새 골판지로 변했습니다.

 

매운 해산물 캐서롤

남은 음식: 훈제 연어, 치즈, 견과류, 새우 칵테일

단계: 프라이팬에 기름을 두르고 월계수 잎과 양파를 넣습니다. 부드러워질 때까지 양파와 후추를 볶습니다. 잘게 썬 연어를 부수고 양파와 후추를 넣고 섞습니다. 연어가 부드러워질 때까지 뚜껑을 덮고 약한 불로 요리하십시오. 입맛에 맞게 간을 합니다. 굴 팬에 새우와 치즈를 넣고 불을 줄입니다. 치즈 그레이비 소스를 충분히 만들어 줍니다.

모델별 추가 재료: 칠리 페퍼, 고수, 양파, 오일, 월계수 잎

우리는 이것을 요리하지 않기로 결정했습니다. 그것은 우리가 얻을 준비가 된 식중독에 가까운 것처럼 보였습니다. 그러나 이상한 맛이 나는 것이라면 적어도 캐서롤처럼 보이는 결과를 상상할 수 있습니다.

그러나 Willis와 그녀의 동료에 따르면 시간이 지남에 따라 기계 학습 모델은 시간이 지남에 따라 개선될 것입니다. 그들은 약 1년 동안 이 기술을 연구하고 있습니다. 그리고 전문 요리사가 재료와 풍미를 결합하는 기술을 배우는 데 수년을 보낸다는 사실을 기억할 가치가 있습니다. Forage가 꿈꾸던 레시피는 학생이 집을 나간 직후에 만들 수 있는 것과 비슷했습니다.

또한 Forage 알고리즘은 원래 다른 요리의 남은 음식이 아닌 기본 재료로 작동하도록 설계되었으며, 이로 인해 일부 요리가 요리하거나 먹기 쉽지 않은 이유도 설명될 수 있습니다.

요리할 때 재료나 온도, 즉 많은 케이크와 패스트리와 같이 미세 조정된 화학 작용에 의존하는 요리에 중요한 요소에 대한 특정 측정을 제공하지 않는 경우가 많습니다. 

훈련 초기 단계의 모든 기계 학습 모델과 마찬가지로 때때로 혼란스러워집니다. – Angelica Willis

“새로운 날이 밝아오고 있습니다.”라고 Willis는 말합니다. “슈퍼컴퓨터가 분석력 이상의 힘을 발휘할 수 있는 분야입니다. 그들은 요리 전문 지식을 포함하여 창의적인 천재의 본보기가 될 수 있습니다. 그러나 훈련 초기 단계의 다른 머신 러닝 모델과 마찬가지로 때때로 혼란스럽습니다.”

이것의 좋은 예는 크리스마스 이후 몇 주 동안 종종 남아있는 끈질긴 성가신 귤, 토피 및 mulled 와인을 사용하는 레시피를 요청했을 때입니다.

남은 칠면조는 매년 휴가 기간 동안 쓰레기통에 긁힌 산처럼 쌓여있는 음식에 기여합니다(Credit: Getty Images)

"모델은 토피가 무엇인지 또는 어떻게 사용하는지 잘 모릅니다."라고 Willis는 말합니다. "어째서인지 토피와 치킨, 파스타를 결합하는 데 정말 관심이 많았습니다."

아래의 조리법은 그것이 그것에 부여된 당황스러운 이름과 함께 그것이 생각해 낸 것의 한 예입니다. 스튜어트가 누군지, 토피를 스파게티와 함께 ​​제공하는 것이 좋은 생각인 이유를 아는 사람은 아무도 없습니다.

 

스튜어트 포 라이프 스파게티

남은 음식: 귤, mulled wine, 토피

단계: 국수와 다음 재료를 토피에 넣고 잘 섞은 다음 스파게티 위에 붓습니다. 치즈 1/2컵으로 후추 버섯을 계속 겹칩니다. 익힌 닭고기를 얹는다. 450도에서 30~45분간 굽는다. 오븐에서 꺼냅니다.

우리가 사용한 두 번째 알고리즘은 일리노이 대학의 Lav Varshney와 그의 팀이 개발했습니다. 그것은 의미론적 추론을 적용하여 특정 재료를 다른 요리와 동등하다고 간주되는 재료로 대체할 수 있는 시스템을 사용하여 20개국에서 거의 40,000개에 달하는 레시피에 대해 훈련되었습니다.

Varshney와 그의 팀은 프랑스 니스에서 레스토랑을 운영하는 미슐랭 스타 셰프인 Keisuke Matsushima가 요리한 고전적인 크리스마스 요리법을 위한 인도 요리법을 생성하도록 알고리즘에 요청했습니다.

원래 일본 도쿄 출신인 마쓰시마는 "AI를 사용하면 완전히 새로운 곳으로 이동할 수 있어 매우 흥미로웠습니다."라고 말합니다. "모든 풍미와 맛이 어떻게 결합될지 모르기 때문에 AI가 새로운 경험을 만들어 낼 것입니다."

전통적인 재료를 장미 꽃잎, 카다몬, 버터 기름으로 바꾸면 고전적인 크리스마스 푸딩이 인도풍의 요리로 바뀌었습니다. (Credit: Keisuke Matsushima)

AI의 인도식 크리스마스 푸딩은 아마도 사과와 설탕에 절인 껍질을 요리하는 대신 장미 꽃잎과 호로파 잎과 같은 미묘한 맛을 추가하여 만든 요리 중 가장 흥미로웠을 것입니다. 아몬드는 캐슈넛으로, 육두구는 카다멈으로 대체했습니다. 버터는 버터로 대체되었고 커민이 추가되었습니다.

그러나 마쓰시마가 가장 좋아하는 것은 가람 마살라, 소시지 고기, 버섯, 빵가루, 캐슈넛, 호로파 잎, 강황으로 속을 채운 인도식 칠면조 구이였습니다.

"이것은 만들기가 매우 쉬웠고 잘 작동했습니다."라고 그는 말합니다.

전통적인 말뚝 파이를 변형하면 다진 고기가 붉은 렌즈콩으로 바뀌고 장미 꽃잎과 호로파 향이 나는 반면 버터 기름으로 만든 페이스트리를 볼 수 있습니다.

처음 한 입에 맛보기 쉽지 않고 맛이 특이하고 맛이 좋지 않았지만 세 번째 맛부터 사람들이 좋아하기 시작했습니다 - 마쓰시마 케이스케

마츠시마는 "이 요리는 항상 먹을 수 있는 것이 아니었습니다."라고 말합니다. “첫 한 입에 맛보기가 쉽지 않고 맛이 특이하고 좋지는 않지만 세 번째 맛에는 사람들이 좋아하기 시작했습니다.”

그러나 그가 그의 레스토랑에서 우리의 크리스마스 요리법을 제공할까요?

"이것이 내가 내 식당에 제공할 수 있는 것인지 잘 모르겠습니다."라고 그는 말합니다. “새로운 경험과 실험을 하기에는 좋은데 이걸 먹고 싶진 않아요.”

그럼에도 불구하고 Matshushima는 현재 Varshney와 그의 팀과 함께 최근에 발견된 "제5의 미각"을 활용할 수 있는 프랑스 및 이탈리아 요리를 개발하기 위해 일본의 풍미 있는 맛 우마미의 대체품을 찾는 프로젝트에 참여하고 있습니다.

윌리스는 “로봇 셰프가 이끄는 5성급 레스토랑이 탄생하려면 아직 갈 길이 멀다”고 덧붙였다. "그러나 이것은 인간의 요구를 충족시키기 위해 기술을 활용하는 흥미로운 방법입니다."