“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新闻主要来源于视觉、听觉、触觉，嗅觉也是一个有价值的方向，目前科研人员正在研究其在气味传感器和环境保护等行业的应用。

入博会期间，除仿生机器人、自动化生产线等“硬核”智能科技外，ai美妆顾问、虚拟化妆师、人工智能驱动的定制护肤产品也吸引了不少人的眼球。 近年来，在图像、视频、语音识别等行业大放异彩的人工智能也开始渗透到美容领域，市场上显示，人工智能配制的香水得到了顾客的良好反馈。

“香水的配制是一个多而复杂的系统工程，涉及原料、技术、客户、市场等诸多因素，浩如烟海的参数空之间找路方案庞大，光靠人工经验就囊括了所有可行的方案，最受市场和客户欢迎。 ”中国科学院自动化研究所研究员孙哲南在接受科技日报记者采访时做了以下发言。

ai调香不依赖于香味，评价加入香料的顺序

“人工智能系统必须感知的新闻主要来源于视觉、听觉、触觉，嗅觉也是一个有价值的方向，目前科研人员正在研究其在气味传感器、环境保护等行业的应用。 ”。 孙哲南说。

迄今为止，ibm企业制造了体工智能香水的学徒——philyra。 philyra是具有创造性的人工智能，可以研究现有香水的配方，为了分解其成分而研究新香水的配方。 philyra还可以获得香水的性别、年龄和畅销度，结合大数据算法，philyra将输出在预定目标群体中发挥良好效果的新香水配方。

孙哲南解释说，与训练嗅觉需要几十年的调香师不同，人工智能不依赖嗅觉制造香水。 ai调香利用先进的机器学习算法，分解学习香水配方、原料、历史销售数据和领域趋势等新闻，预测人类喜好，创造比较对象群体新的香水配方。

调香大师大卫·阿佩尔和philyra做了实验: philyra完全主导制造的香水是a种，b项以philyra制造为主，调香师作为辅助改编。 c项由调香师主导，philyra辅助。 三种香水完成后，投入测试，结果表明，大部分人选择了人工智能完全主导创造的a种香水。

“与人工制香相比，ai制香不是依靠香气来评价加入香料的顺序，而是通过深度学习算法分解定制调制方法，这是与以前流传下来的调香思维不同的做法。 ai香水不受个人喜好、经验、文化偏见的影响，对嗅觉感觉进行数字化量化，越来越探索创造性成分的组合和处理方式的ai香水凭借其强大的运算能力，更快地计算出最迷恋目标顾客的香料配方，香水的开发周期， ”。 孙哲南指出。

也应用于智能医疗美容、发型设计等场景

据欧和咨询预测，2019—2023年，中国化妆品领域将保持8.3%的复合增速。 为了在不断成长的化妆品中普及市场、科学护肤品、功能护肤品等概念，各大护肤品商家也积极采用人工智能等尖端技术，推出符合顾客个人诉求的定制产品，带来更全面的产品体验。

孙哲南表示，除香水的配制外，人工智能还应用于智能医疗美容、发型设计、虚拟化妆、定制护肤品、皮肤诊断等多个场景。

中国科学院自动化研究所的孙哲南研究员和赫然研究员团队就脸部图像编辑和化妆、医美、娱乐等的应用进行了探索。

例如，他们在2019年ieee国际计算机和模式识别会议上提出了基于小波域的人脸年龄转换技术，可以预测人脸随年龄变化的情况，该技术也可以应用于护肤品产品的个性化推荐。 基于他们去年提出的样品重要性采样的面部属性编辑技术，可以编辑面部肤色、发色、添加或去除眼镜等属性，同时应用于美容整形领域的化妆造型设计，可以为顾客提供多种选择和参考。 年提出的基于参考图像的面部构成编辑技术可以操控面部五官形状，辅助医学美容，通过整形和创伤修复手术术前的预后判断给予医生和患者越来越多的指导，制定更科学的美容方案。

“人工智能美容医生在美的领域的应用技术为公司节约了人力成本，提高了顾客服务的效率，方便顾客选择产品，带来了周到的顾客体验。 ”孙哲南说。

孙哲南认为，从目前的应用来看，个性化定制护肤系统让每个顾客都有专用的护肤美容师，利用面部识别和面部分解技术分解顾客提供的照片，判断肌肤状况，利用推荐算法从现有产品中选择最佳产品， 面部美丽评价系统为医疗美容提供了有价值的方法和工具，辅助医院美容整形，利用检测到的数据与标准美丽模型进行比较，可以为整形者提供各部分改善的最佳方案。 ar智能试妆利用面部识别和虚拟化妆渲染算法，实现不同企业品牌不同颜色产品的面部化妆效果，降低试妆价格，扩展美容零售终端，满足了快时尚的诉求。

相对于审美标准，人与机器相互影响

关于美的认识，仁者见仁智者见智，不太可能量化形成标准，但“爱美之心人皆有之”，社会中蓝色的审美观念还是可以遵循的，比如倾国倾城的美女还是可以得到大部分人的认同的。

“人工智能对美的认知需要大数据的训练，目前人工智能无法给美丽的脸部定义和脸部值加上人类监控数据的标记。 因为人工智能对美的本身没有理解能力，对美的掌握取决于它所学习的面部数据和人为定义，以及量化美的标签数据集。 ”孙哲南说。

大卫·阿佩尔认为，人工智能不是威胁而是合作对象，机器没有多余的感情和偏见，可以提高人类的创造性，提供最新的奇算法。

迄今为止，carto人工智能调香系统由知名香水企业givaudan生产，该系统采用的是ibm企业收集的气味图鉴，希望香料能够在配方中最大化嗅觉性能。

另外，资生堂optune个性化定制护肤系统由高端智能手机应用optune app和专用设备optune zero组成。 optune app通过利用机器学习技术对客户拍摄的照片进行分解来展示客户的肌肤状况(肤质、毛孔、含水量等)，根据算法从现有产品中选择最佳的精华和保湿产品组合，直接从机器中生产。

“为了消除人工智能对人的审美偏好，训练算法中使用的数据必须尽可能全面、多元化，综合多维、多角度的标准进行学习。 但是，也不排除自主进化智能是否监督美丽的人物和事物的发现能力。 例如，机器有可能自动搜索中青关注的明星照片并自主学习审美标准。 ”。 孙哲南说。

孙哲南表示，随着人工智能在美妆领域的应用落地，对于审美标准，人与机器会相互影响。 “另一方面，人类对美的标准广义上有个人偏好，算法专家如果以某美的定义为标准让机器学习，机器就会倾向于该定义的审美标准。 另一方面，如果机器长期推崇医疗美容计划，人工智能系统的顾客审美系统也会受到一定的影响。 ”。 (记者 马爱平)