葡萄酒酿造学给我的关于人工智能的知识

就像交织在一起的葡萄树一样，葡萄酒的故事贯穿整个历史记载，其历史可追溯到公元前7000年的中国。据说埃及的法老王有品味。它是古罗马文化的核心部分。

人工智能(AI)的历史可以追溯到1950年代的艾伦·图灵(Alan Turing)和达特茅斯夏季研究项目(Dartmouth Summer Research Project)，直到最近几年，它才成为一种技术，有望在消除整个工作领域方面与工业革命相提并论。作为卡车司机。最大的问题是它将创造出尽可能多的新工作。

您不会认为一个人与另一个人有什么关系，但是作为一个AI企业家和一个狂热的业余酿酒师，我有时会发现自己对自己的两种激情如何相互关联产生了困惑。因此，请允许我举起玻璃杯(这是众所周知的，因为它是在工作日中间)，并分享一些观察结果。

葡萄酒酿造与AI完美结合

AI至少有我一生无法做的许多事情-制作出色的音乐，执行有趣的站立程序或撰写本文(仅举几例)，但实际上它可以充当虚拟葡萄酒商。

与统计数据如何改变棒球比赛类似，酿酒是一种数据密集型企业，位于AI的小巷旁。天气，葡萄谱系，土壤质量，发酵过程以及许多其他变量都在起作用。 AI算法可以识别并学习的数据量很大。

我对最近在全球范围内不断涌现的一些与葡萄酒相关的AI应用程序着迷。其中包括人工智能驱动的无人机和其他可帮助土壤管理和农药使用的机器，基于温度和库存等因素规定最佳行动方案的软件程序，试图预测葡萄酒得分的应用程序以及能够侍酒的虚拟侍酒师建议搭配某些菜品饮用合适的葡萄酒。

作为我每年在湾区的家中生产一桶(60加仑)赤霞珠和西拉葡萄的制造商，我没有足够的容量来使用这些应用程序，但是我看到有一天它们会变得更便宜像我这样的小种植户都能接触到。

而且，谁知道，也许人工智能最终会解决葡萄酒中最大的谜团之一：为什么您可以去法国，意大利或西班牙便宜地买到好酒?人工智能会帮助我们寻找那瓶特殊的葡萄酒吗?

建立一个AI驱动的系统就像酿酒

我不确定有多少葡萄酒饮用者掌握将红色或白色长生不老药从藤蔓到酒杯的步骤的复杂性。有很多运动部件，而所有这些部件都很重要–天气，土壤养分，采摘葡萄时的pH值，白利糖度或°Bx，通过确定葡萄酒中的糖分来衡量葡萄酒的潜在酒精含量。葡萄，桶的质量等等。

同样，建立一个由AI驱动的无线网络(这是我的日常工作)，必须考虑所有决定移动设备用户体验良好或体验不良的网络功能。您可以说，在当今办公室，商店，酒店，大学校园始终连接的世界中，如果人们无法管理这些网络并手动确保快速，可靠的连接，这将变得非常低效。

因此，就像AI可以在决定酒的可饮用性的多方面过程中提供帮助一样，其自动化和自学习功能对于塑造IT的可用性也非常宝贵。

我必须补充：幸运的是，制作优质的葡萄酒要比建立优质的无线网络困难。

人工智能将科学带入艺术

酿酒通常被描述为一门艺术，但从根本上讲它也是一门科学。 (您为什么认为他们称其为酿酒学?)AI只是以新颖的创新方式增加了科学部分。

一个很好的类比是，美国职业棒球大联盟采用数据科学技术，如《金钱球》(Moneyball)所述。2003年出版的书籍和2011年的电影介绍了奥克兰A的总经理比利·比恩(Billy Beane)，以及尽管球员薪水有限，但他建立一支获胜球队的分析方法。以前，棒球被认为是一门艺术，团队根据本能和直觉来组建花名册。

同样，人工智能可以为酿酒师的技能和知识提供他们自己无法获得的见解。对于IT领域的AI来说，情况也是如此，我认为，AI不必用来代替人类，而可以让他们摆脱日常工作，使他们可以专注于更具创造性和战略性的活动。

因此，正如您所看到的，葡萄酒，无线和AI之间的关系比您想象的要多。干杯，我的朋友们!