Вкус: Наука о самом малоизученном человеческом чувстве

Второй подход состоит в том, чтобы изучить уже проверенные сочетания продуктов и определить количество общих для них вкусоароматических соединений. Если для этих комбинаций действительно характерна некоторая химическая общность, это будет доказательством того, что «молекулярные рифмы» действительно обеспечивают лучшие вкусовые сочетания. За данными далеко ходить не надо: в интернете имеется огромная сокровищница рецептов со всевозможными испытанными комбинациями продуктов, а за пару сотен долларов можно подписаться на базу данных, в которой детально указан химический состав любого пищевого продукта. Главная трудность состоит в том, чтобы разобраться в этой головокружительной мешанине рецептов, ингредиентов и вкусоароматических соединений.

Позвольте представить вам Себастьяна Анерта. Днем – физик‑теоретик в Кембриджском университете, а по вечерам – увлеченный повар‑любитель, Анерт обладает необходимым набором знаний, чтобы сугубо по‑научному разрешить вышеуказанную проблему. Несколько лет назад он и его коллеги скачали более 56 000 рецептов с трех онлайновых ресурсов (Epicurious, Allrecipes и корейского ресурса Menupan) и изучили их молекулярные профили. Оказалось, что западноевропейская, североамериканская и латиноамериканская кухня подчиняются правилу совмещения ингредиентов по подобию – такие распространенные в них ингредиенты, как молоко, яйца, масло и пшеница, имеют во многом пересекающиеся вкусоароматические профили. В отличие от них, азиатские кухни, кажется, избегают сочетания подобного – большинство распространенных в них ингредиентов, таких как соевый соус, лук‑шалот, имбирь и рис, почти не имеют пересечений вкусоароматических профилей. Когда же Анерт исключил из анализа наборы самых распространенных ингредиентов, он не нашел никаких доказательств в пользу гипотезы сочетания продуктов на основе «молекулярных рифм».

Исследование Анерта, опубликованное в одном из ведущих научных журналов, вызвало большой резонанс, но ученый на этом не остановился. Рецепты не являются идеальной отправной точкой, поскольку некоторые ингредиенты – такие как мука и яйца – часто включаются не столько ради вкуса, сколько ради создания необходимой текстуры. Поэтому Анерт начал все сначала. На этот раз вместо рецептов он использовал сочетания ингредиентов, рекомендованные известными шеф‑поварами, которые он нашел в бестселлере «Азбука вкуса» Карен Пейдж и Эндрю Дорненбурга. Анализ показал, что рекомендуемые шеф‑поварами сочетания имеют больше общих вкусоароматических соединений, чем случайные пары ингредиентов, и эта закономерность стала еще более очевидной, когда Анерт взял только ключевые вкусоароматические соединения – те, которые отвечают за характерные флейворы продуктов.

Таким образом, гипотеза «молекулярных рифм» может иметь под собой некоторые научные основания. Разумеется, пока это окончательно не доказано, тем более что на момент написания этой книги Анерт еще не опубликовал результаты своих недавних исследований. И в любом случае, даже если хорошо сочетающиеся продукты действительно имеют пересекающиеся вкусоароматические профили, это вовсе не означает, что все продукты с такими пересечениями будут давать отличные сочетания. Подход на основе «молекулярных рифм» может служить не более чем генератором идей, но не жестким принципом.

Чтобы узнать о по‑настоящему высокотехнологичном подходе к поиску необычных вкусовых сочетаний, я решил посетить Исследовательский центр Томаса Уотсона компании IBM, расположенный в Йорктаун‑Хайтс, штат Нью‑Йорк. Компания IBM славится своим стремлением браться за самые дерзкие вызовы в области искусственного интеллекта, и Исследовательский центр Уотсона – то место, где решаются такие задачи. В 1997 году разработанный IBM суперкомпьютер Deep Blue одержал победу над чемпионом мира по шахматам Гарри Каспаровым в матче из шести партий. Затем в 2011 году преемник Deep Blue суперкомпьютер Watson (получивший свое название, как и сам исследовательский центр, в честь Томаса Уотсона – старшего, возглавлявшего компанию в первой половине ХХ века) обыграл двух чемпионов в викторине Jeopardy! (российский аналог – «Своя игра»). После этой громкой победы исследователи IBM начали искать новые области применения для своего супермощного детища. Почему бы не испробовать его возможности на кухне? В конце концов, кулинария – это очень творческий и близкий каждому человеку вид деятельности. Возможно, искусственный интеллект, который способен изучить и проанализировать гораздо больше рецептов, ингредиентов и методов приготовления, чем любой человек, позволит привнести что‑то новое в эту хорошо изученную область. Давайте попробуем, решила команда Watson.