安搭Share：从AI香水到AI美妆算法能否求出审美最优解？

人工智能系统需要感知的信息主要来源于其视觉、听觉、触觉，而嗅觉也是很有价值的方向，目前已经有科研人员在研究气味传感器以及其在环境保护等领域的应用。

在进博会期间，除了仿生机器人、自动化生产线等“硬核”智能科技，AI美妆顾问、虚拟化妆师以及由人工智能驱动的定制护肤品也吸引了不少人的目光。近年来，在图像、影像及语音识别等领域大放异彩的人工智能也开始逐渐渗透到美妆行业，市场显示，由人工智能配制的香水在消费者中获得良好反馈。

配制香水是一个复杂的系统工程，涉及原料、工艺、用户、市场等诸多因素，在浩如烟海的参数空间中搜索对路的方案工作量巨大，仅仅依赖人工经验很难穷举所有可行方案，很可能会错过最受市场和用户欢迎的最佳解。

AI调香不依靠香味判断放香料顺序

“人工智能系统需要感知的信息主要来源于其视觉、听觉、触觉，而嗅觉也是很有价值的方向，目前已经有科研人员在研究气味传感器以及其在环境保护等领域的应用。”孙哲南说。

此前，IBM公司制造了一个人工智能香水学徒——Philyra。Philyra是一个有创造力的人工智能，它能研究现有的香水配方并将其成分对比分析，研究出新的香水配方。Philyra还能获取香水在不同性别、年龄和畅销地的受欢迎程度，结合大数据算法后，Philyra将输出一个新的香水配方，该配方在预定的目标人群中能达到良好的效果。

与需要几十年时间训练嗅觉的调香师不同，人工智能不依靠嗅觉制作香水。AI调香利用先进的机器学习算法，分析和学习香水的配方、原料、历史销售数据和行业趋势等信息来预测人类的喜好，从而创造出针对目标人群的新香水配方。

还应用于智能医疗美容、发型设计等场景

从目前的应用上说，个性化定制护肤系统可以让每个用户拥有专属的护肤美容师，利用人脸识别和人脸分析技术对用户提供的照片进行分析并评估其肌肤状况，再利用推荐算法从现有产品中选出最适合的产品进行推荐；人脸美丽评价系统为医疗美容提供了较有价值的方法和工具，可以辅助医院进行美容整形，利用检测出的数据与标准美丽模型相对比，给整容者提供各部分改进的最佳方案；AR智能试妆利用人脸识别和虚拟妆容渲染算法，实现不同品牌不同颜色的产品在脸上的妆容效果，降低了试妆成本，扩充了美妆零售终端，满足快时尚需求。

对于审美标准，人和机器会相互影响

对于美的认知，仁者见仁智者见智，很难量化和形成标准，但是“爱美之心人皆有之”，社会大众的审美观念还是有章可循，例如倾国倾城的美人还是可以得到几乎所有人的认可。

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编译者/作者：大数据讯息

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