intelligentx是如何训练酿酒系统的

　　Intelligent Layer 的CEO Hew Leith 说：“你可以从每批次的啤酒中学习，然后再酿造新的一批。基本上，我们酿造的啤酒会随着时间自己调整。”
　　▍IntelligentX是如何训练酿酒系统的呢？
　　
　　假设你买了一瓶他们的淡啤，喝过之后你准备给Facebook Messenger聊天机器人反馈。聊天机器人首先会问你最喜爱的啤酒，来了解你的大致口味。
　　之后它为让你对这瓶啤酒的质量打分（1-10）。所有反馈都汇集到了系统中，而系统生成相应的改善方案。
　　例如，啤酒花太多，那么就缩短醪液的长度，或者使用不同pH值的水。无论解决方案如何，计算机都会生成一个新的酿酒方案。酿酒厂会参考酿酒方案，拒绝到一些不好的提议。
　　该系统听起来有点像IBM Watson，只不过这次Watson戴上了厨师的帽子。更简单点说：IntelligentX将传统的焦点小组测试直接融入到了产品开发周期中，不需要中间的统计学家，直接将反馈应用到生产线。
　　Leith说：“基本上我们在做的是，把所有客户和酿酒商同等对待。我们不相信算法会代替人们的工作。我们相信AI会增强人的技能。我们在做的就是给酿酒商超人能力。”
　　
　　假设技术能力得足够好，IntelligentX听起来很有前景，但存在一个和焦点小组类似的问题：应该考虑所有的用户反馈吗？或者更具体来说，如此多的反馈会不会让IntelligentX不再独特，仅仅成为一个百威的替代品？Leith听过这个批评并肯定这个问题是存在的。
　　他们的解决方案是在在系统中编入“通配卡原料”。
　　AI会在1000种附加原料中选一种加入，例如葡萄柚。这很像Dogfish Head在他们的酿造中添加了龙虾和桃子等成分。IntelligentX可以通过添加新奇的成分来保持创新和惊喜。
　　而新奇成分加上AI让IntelligentX永远不会酿造相同的啤酒两次——一个月后，你就喝不到今天黑啤的味道了。
　　IntelligentX目前每月酿造数千公升啤酒。“我们不是在这里追求完美的啤酒。 我们为用户提供不同的体验，让他们看到啤酒酿造的更多可能性。”
　　Leith说，“我们和大型企业啤酒厂相反，他们想要酿造一件东西，卖掉它。我们则是不断迭代和学习。”
　　Leith将他的产品比作“神奇宝贝”，因为口味都是不长久的，一切都可以收藏。 品牌的的下一个目标是赢得一个主流的啤酒比赛。
　　如果IntelligentX发展的好，Leith认为各种其他产品也可以用AI来创作，包括巧克力、咖啡和香水。
　　▍新应用：用人工智能给啤酒起名字
　　随着手工啤酒的普及，给啤酒起名字越来越难，啤酒厂的诉讼也越来越多。人工智能可以解决这个问题吗？