W jednym z odcinków specjalnych kultowego programu motoryzacyjnego Top Gear, prowadzący podejmują się konnej podróży między birmańskimi wioskami. Oczywiście głównie dla rozbawienia widzów, bo żaden z trójki bohaterów nie potrafi jeździć konno, ale pretekstem do wygłupów jest zakup paliwa. Jeremy Clarkson nadaje przy tym swojemu wynajętemu wierzchowcowi imię „Tesco”. Podejrzewam, że spora część międzynarodowej widowni odebrała ten żart w kategoriach purnonsensu, ale w momencie emisji odcinka, to znaczy na początku 2014 roku, był to na Wyspach Brytyjskich dowcip na czasie. Jednym z najgłośniejszych tematów roku poprzedniego była tam bowiem „afera mięsna” z końmi i siecią Tesco w rolach głównych.

Otóż w sprzedawanych w irlandzkich i brytyjskich supermarketach mrożonkach, które według opakowań zawierać powinny wołowinę, wykryto wówczas mięso z konia. W atmosferze wielkiego medialnego skandalu produkty wycofano ze sprzedaży – gigant Tesco szczególnie zapadł wszystkim w pamięć, choć problem dotyczył też sieci Aldi, Lidl i Iceland, a w Irlandii również Dunnes Stores. Popularne utożsamienie skandalu przede wszystkim z Tesco wynikło zapewne tak z rozmiaru sieci, jak i z jej względnej renomy. To taki przyzwoity środek tabeli pośród dostępnych w Wielkiej Brytanii supermarketów; może nie Booths czy Waitrose, ale też nie dyskont w rodzaju Aldiego czy Lidla. Może gdyby konina była tylko w tych ostatnich, skandal byłby mniejszy, bo i mniej osób przyznałoby się w sondzie ulicznej do zakupów tamże.

Ze względu na złożoność europejskich łańcuchów dostaw, sprawa dotyczyła wielu krajów i firm: od Rumunii i Polski, skąd pochodzić miało mięso, przez cypryjskie, holenderskie i francuskie firmy handlowe i koncerny przemysłu spożywczego, na irlandzkich i brytyjskich handlowcach kończąc. Rozwikłanie tej sieci i wskazanie winnych zająć miało lata, a w międzyczasie brytyjskie media zabawiały widzów i czytelników barwnymi spekulacjami. W „The Daily Mail” pisano na przykład o organizującej nielegalny przerzut koniny polskiej mafii. Obwinianie Polaków o niepiękne rzeczy było wszak również tematem na czasie. Ostatecznie w tej „aferze mięsnej” obyło się bez wyroków śmierci – najwyższe wynosiły po kilka lat i spadły na głowy holenderskich, cypryjskich i francuskich pośredników, którzy mieli podmieniać dokumentację sprowadzanej z Europy Środkowo-Wschodniej koniny, między innymi przez zarejestrowaną na Cyprze firmę o bardzo oryginalnej nazwie „Draap Trading” („Draap” to od tyłu „paard”, czyli po holendersku „koń”). Nie wiem, czy w pełni wymierzono w tej sprawie sprawiedliwość, ale też nie o tym chciałem pisać...

Churchillowi przypisuje się czasem maksymę o tym, że nie wolno marnować dobrego kryzysu. Spotkałem się z żartem, że znajduje ona szerokie zastosowanie w środowiskach badawczych. Niezależnie od faktycznych celów badań, dobrze w podaniu o grant nawiązać do nośnych tematów i ważnych (lub uważanych za ważne) problemów, wskazując, jak nasza praca przyczyni się do ich rozwiązania, nawet jeśli w rzeczywistości ten wkład będzie skromny. Zwiększa to bowiem szanse otrzymania pieniędzy. Na marginesie, spotkałem się też z całkiem przeciwną w wydźwięku historią mykologa, który miał zarzucić obiecujące badania nad zastosowaniami pasożytniczych grzybów z rodzaju Cordyceps, po tym, jak popularne stały się gra komputerowa i serial The Last of Us, w którym badania nad tymi grzybami doprowadziły do plagi zombie i nieomal zagłady ludzkości. Nie wiem tylko, w jakim stopniu ów mykolog martwił się o zdanie grantodawców, a w jakim o zdanie młodszych członków rodziny, którzy (jak to ujął) zaczęli dużo ostrożniej mu się przyglądać.

Powyższe autoironiczne żarty są oczywiście dość niesprawiedliwe. Ostatecznie naukowców zajmujących się najróżniejszymi tematami, często bardzo niszowymi, utrzymuje się między innymi po to, by w razie dowolnego kryzysu mieć w zanadrzu ludzi zdolnych do zaproponowania jakichś rozwiązań, choćby cząstkowych – w zależności od potrzeb i do wyboru fundatora badań. Jeśli nawet badacze zmuszeni są do „nagięcia” wcześniejszego profilu badawczego do problemu, to przecież po prostu rozwijają ów profil, dostosowując go do istotnych potrzeb.

Grupa, w której pracuję (formułuję to w ten sposób, lub piszę „moja grupa”, bo sam w bardzo niewielkim stopniu zajmowałem się tą problematyką; chodzi głównie o mojego przełożonego et consortes!), nie zmarnowała kryzysu, który nazwałem we wstępie „aferą mięsną”, a która to afera dała instytucjom brytyjskim i unijnym impuls do fundowania badań nad szeroko pojętym „fałszowaniem żywności”. Szeroko pojętym, bo i nasza grupa zajmuje się dziś na przykład metodami wykrywania tanich syropów, którymi fałszerze rozcieńczają dużo droższe miody. Pozostańmy jednak przy mięsie.

Oczywiście i w 2013 roku istniały metody wykrywania na przykład koniny w wołowinie – bez tego nie byłoby afery. Były i są to jednak metody kosztowne, wymagające wysłania próbek mięsa do specjalistycznego laboratorium, mogącego potwierdzić lub wykluczyć obecność końskiego DNA. Droga od wysłania próbki do uzyskania wyniku mogła w dodatku zająć kilka dni, w którym to czasie mięso, jako towar nietrwały, przebywałoby kolejne etapy łańcucha dostaw. Opóźnione wykrycie fałszerstwa mogłoby sparaliżować cały system, co zresztą miało miejsce w roku 2013.

Stworzyło to popyt na metody tańsze i szybsze, które można by wdrożyć bezpośrednio do łańcucha dostaw. Najlepiej, by badany materiał nie ulegał zniszczeniu – wtedy można by nawet badać całość towaru, a nie tylko pojedyncze próbki wysyłane do laboratorium. Praca mojej grupy skupiała się na metodach multi- i hiperspektralnych oraz na uczeniu maszynowym. Nieco upraszczając: komputerowi pokazywano wysokiej rozdzielczości zdjęcia (obejmujące nie tylko światło widzialne dla człowieka) mięsa niezafałszowanego oraz o różnym stopniu zafałszowania, a on uczył się rozróżniać te kategorie. Jakość wyników zależy od rodzaju mięsa i fałszerstwa – modele budowane przez naszą grupę potrafią na przykład wykryć obecność 10% wieprzowiny w wołowinie. To metoda znacznie mniej czuła od wykrywania obecności DNA, ale odpowiednie czujniki i komputer można po prostu włączyć w linię produkcyjną, na przykład przy pakowaniu towaru.

Wspomniałem o „naginaniu” istniejącego profilu badawczego do nowych problemów, bo i tak było w tym przypadku. Zanim moja grupa zajęła się problemem fałszowania mięsa, stosowała ona podobne metody do badania jakości mięsa, nad czym zresztą również pracuje do dziś. Jakość mięsa to problem bardziej mglisty od jego fałszowania czy bezpieczeństwa. Konina bowiem w wołowinie albo jest, albo jej nie ma. Mięso jest skażone niebezpiecznymi mikroorganizmami albo nie jest. Natomiast mięso wysokiej jakości dobrze wygląda, pachnie i smakuje, a to kwestia subiektywnych odczuć klienta. Mięso może też być zbrązowiałe, oślizłe, może pachnąć nieciekawie i smakować jeszcze gorzej, będąc przy tym wciąż całkiem niegroźnym z czysto obiektywnej, zdrowotnej perspektywy. Klient jednak z pewnością go nie kupi, więc ta „czysto obiektywna” perspektywa jest dla sprzedawcy i producenta w zasadzie bezwartościowa. Liczy się subiektywna perspektywa klientów. Producenci próbują przybliżać tę perspektywę instrukcjami typu „najlepiej spożyć przed” na opakowaniach produktów. Nie jest to w zasadzie termin, po którym spożycie staje się niebezpieczne, a jedynie termin, po którym produkt może już być nieapetyczny.

W interesie producentów i sprzedawców jest zbliżenie swojego rozumienia tak pojmowanej „jakości” do faktycznych odczuć klientów. To ciekawa okazja do zastosowania sztucznej inteligencji – jeśli nauczymy maszynę, by oceniała mięso tak samo jak człowiek (to znaczy: z tymi samymi rezultatami; niekoniecznie tym samym sposobem), może nam ona pomóc w automatyczny sposób ocenić, który towar powinien w pierwszej kolejności znaleźć się na półkach, a który powinien z nich zniknąć, bo już nie nadaje się do sprzedaży. Może też pomóc oszacować, jak długo towar pozostanie „apetyczny”.

Materiałem do uczenia maszyny były subiektywne oceny „panelu sensorycznego”, to znaczy grupy ludzi oceniających jakość mięsa. To samo mięso zarejestrowano czujnikami różnych spektrów promieniowania – czyli maszyna „obejrzała” mięso (podobnie jak panel, choć nie tylko w spektrum światła widzialnego). Zastosowano też czujniki substancji lotnych, tak zwany „elektroniczny nos” – czyli maszyna „obwąchała” mięso (podobnie jak panel, choć czułość i swoistość elektronicznego nosa różni się znacznie od ludzkiego). Smaku maszyna nie rejestrowała – musiała nadrobić lepszym od ludzkiego wzrokiem. Dodam, że ten świetny wzrok okazał się dużo użyteczniejszy od elektronicznego „wąchania” i między innymi dlatego elektroniczny nos nie pojawił się w opisie później prowadzonych badań nad fałszowaniem mięsa. Mimo to myślę, że „wąchanie mięsa” przemawia do wyobraźni i brzmi dużo zabawniej – stąd jego miejsce w tytule notki.

W każdym razie – nie wnikając w technikalia, bo i tak tekst wyszedł za długi – naszej grupie udało się wyszkolić maszynę, by jej ocena jakości mięsa w ponad 90% pokrywała się z oceną dokonaną przez człowieka. Przy tym maszyna nie męczy się, a jej ocena jest w pełni powtarzalna. To skłania mnie do drobnej, końcowej i mało poważnej refleksji nad naturą zagrożeń wynikających z zastosowania sztucznej inteligencji. Jak już kiedyś pisałem, nie sądzę, by faktyczne niebezpieczeństwo miało przypominać to znane ze scenariuszy science fiction. Przynajmniej w ujęciu krótkoterminowym, za główne zagrożenia uważam raczej: przesadną wiarę w rozwiązania podsuwane przez „czarne skrzynki” sztucznej inteligencji, słabe uregulowanie prawne kwestii własności intelektualnej, na której szkoli się maszyny, oraz potencjalny chaos na rynku pracy w dziedzinach zastępowanych przez narzędzia oparte na sztucznej inteligencji. Moja mało poważna refleksja dotyczy ostatniego z tych punktów. Owszem, sztuczna inteligencja może zastąpić człowieka w wielu rodzajach działalności. Ale może też „zastąpić” go w czynnościach, których sam nigdy by nie wykonywał. Nikt nie postawi człowieka przy linii pakującej mielone mięso, by przez cały dzień obwąchiwał każde opakowanie. A wąchającą „po ludzku” maszynę można postawić...

---

tagi: mieso  uczenie maszynowe 

	tomasz-kurowski
	13 września 2023 06:56

49     1749    6 zaloguj sie by polubić