في مكان ما داخل مختبر لا يشبه مطلقًا استوديو صانع العطور، فلا عضوًا واحدًا مصفوفًا عليه مئات القوارير البنية، ولا شرائط اختبار تتوزع على مكتب كطاووس ورقي، ولا مئزر جلدي ملطخ معلّق على خطاف خلف الباب، تؤلّف آلة عطرًا. الآلة لا تشم شيئًا. لا أنف لها. ولا رأي لديها في ما إذا كان نجيل الهند ينسجم جيدًا مع الجريب فروت، ولا غريزة لديها لتقرر ما إذا كانت التركيبة تحتاج إلى مزيد من الانتعاش في المقدمة أو مزيد من الدفء في القاعدة. لديها بيانات. لديها نحو أربعمئة ألف تركيبة من القرن الماضي، رُقمنت ووُسمت بدرجات لجان المستهلكين، وأرقام المبيعات، والتفضيلات الإقليمية، والواصفات الجزيئية. ولديها خوارزمية دُرّبت على تحديد الارتباطات الإحصائية بين تركيبات محددة من المكونات ونتائج استهلاكية محددة: نية الشراء، والجودة المتصوَّرة، والارتباط العاطفي، واحتمال إعادة الشراء. وقد طُلب منها إنتاج تركيبة تكون، وفق كل معيار قابل للقياس، مثالية.
11 دقيقة للقراءة
وستنجح. ستحصل التركيبة التي تنتجها على درجات جيدة في لجان المستهلكين. وستلقى تقييمات إيجابية عبر شرائح سكانية متعددة. ولن تسيء إلى أحد. ولن تربك أحدًا. وستحتل منطقة مريحة ومكتظة بالسكان من الفضاء الشمي، ذلك النوع من المناطق الذي تسميه الصناعة "النقطة المثلى التجارية"، والذي يسميه أي شخص يمتلك أنفًا سليمًا "مألوفًا". وستشمّ، في حكم معظم من يلتقون بها، بشكل جيد تمامًا.
والسؤال هو: هل يُعدّ "جيدًا تمامًا" عطرية؟
التعلّم الآلي على نطاق صناعي في العطور
إن تطبيق التعلّم الآلي على تطوير العطور ليس أمرًا افتراضيًا. إنه يحدث الآن، على نطاق صناعي، في أقسام البحث التابعة لأكبر شركات العطور والنكهات في العالم. وتختلف التكنولوجيا في مدى تطورها؛ فبعض الأنظمة نماذج تنبؤية بسيطة نسبيًا تقترح استبدال مكونات استنادًا إلى التكلفة والتوافر، بينما أخرى شبكات عصبية عميقة دُرّبت على عقود من بيانات التركيبات الخاصة، لكن المنطق الأساسي واحد في جميع الحالات. زوّد الآلة بمجموعة كبيرة من التركيبات الموجودة المقترنة ببيانات استجابة المستهلكين. دع الآلة تتعلم العلاقات الإحصائية بين التركيب الجزيئي والتفضيل البشري. ثم اطلب منها توليد تركيبات جديدة تزيد إلى أقصى حد احتمال تحقيق نتيجة استهلاكية مرغوبة.
هذا، في جوهره، تحليل انحدار مطبَّق على العطرية. وليس إبداعًا بأي معنى ذي قيمة.
والتمييز مهم، ولا بد من الدقة في تفسير سببه. تحليل الانحدار، وهو التقنية الرياضية التي تقع في صميم معظم أشكال التعلّم الآلي، يجد خط الملاءمة الأفضل عبر سحابة من نقاط البيانات. إنه يحدد الاتجاه المركزي. ويخبرك أين يقع المتوسط. وهذا مفيد للغاية في تطبيقات كثيرة. فإذا أردت التنبؤ بأسعار المنازل، أو بسلوك المستهلكين، أو بمسارات الأمراض، أو بنتائج الانتخابات، فإن معرفة مكان المتوسط تخبرك بالكثير. لكن العطرية ليست مسألة تنبؤ. إنها، أو كانت تاريخيًا على الأقل، مسألة إبداع. والمسائل الإبداعية لا تُحل بالعثور على المركز. بل تُحل بالعثور على الحافة.
كل عطر غيّر الصناعة حقًا، وكل تركيبة عرّفت حقبة أو فتحت فئة جديدة عند النظر إليها بأثر رجعي، فعل ذلك بالانحراف عن إجماع عصره. فأول عطر فوجير حديث لم يكن ما يتوقعه أحد من رائحة عطر رجالي عام 1882. وأول عطر زهري ألدهيدي عظيم لم يكن ما يتوقعه أحد من رائحة عطر نسائي في عشرينيات القرن العشرين. وأول عطر رجالي منعش قائم على ثنائي هيدروميرسينول وهيـديون لم يكن ما يتوقعه أحد من عطر رجالي في ثمانينيات القرن العشرين. وأول جزيء مسك برائحة البشرة النظيفة لم يكن ما يتوقعه أحد من أي عطر في أوائل الألفية الجديدة. في كل حالة، نجحت التركيبة لا لأنها طابقت التفضيلات القائمة، بل لأنها خلقت تفضيلات جديدة. لم تجد المركز. بل حرّكت المركز.
إن الخوارزمية المدربة على بيانات تاريخية لا تستطيع، بحكم بنيتها، تحريك المركز. لا يمكنها إلا العثور عليه. ويمكنها العثور عليه بدقة جراحية، كما يمكنها توليد تركيبات تحتل النقطة المثلى بكفاءة لا يستطيع أي عطار بشري مجاراتها. لكن احتلال النقطة المثلى ليس ابتكارًا. إنه تحسين. وتوحي لنا تاريخية العطرية بأن التحسين والابتكار ليسا الشيء نفسه، بل قد يكونان متعارضين في الواقع.
العطارون البشر بوصفهم شبكات عصبية بيولوجية
ثمة حجة مضادة، وتستحق النظر الجاد. تقول الحجة المضادة ما يلي: إن العطارين البشر هم أيضًا، بمعنى ما، خوارزميات. إنهم شبكات عصبية بيولوجية دُرّبت على مجموعة من البيانات الشمية، أي كل ما شمّوه، وكل تركيبة درسوها، وكل استجابة للمستهلكين لاحظوها طوال مسيرتهم المهنية. وعملية إبداعهم ليست، كما يحب الرومانسيون أن يتخيلوا، ومضة إلهام تهبط من ربة الشعر. إنها تعرّف على الأنماط، وإعادة تركيب، وصقل تكراري. يجلس العطار أمام العضو، وينتقي المكونات بناءً على الخبرة والحدس، ويمزج تركيبة تجريبية، ويقيّمها، ويعدّلها، ثم يقيّمها من جديد. العملية تجريبية وليست صوفية. فإذا كانت الآلة قادرة على تنفيذ العمليات نفسها بسرعة وبطريقة أكثر منهجية، فما الذي نفقده تحديدًا؟
ما نفقده هو الخطأ.
قد يبدو هذا متناقضًا، لذا دعوني أكن محددًا. العطارون البشر يرتكبون أخطاء. يفرطون في جرعة أحد المكونات، فيكتشفون أن الجرعة الزائدة تخلق تأثيرًا لم يقصدوه ولم يكن بوسعهم التنبؤ به. يلوثون دفعة تجريبية عن طريق الخطأ، فيجدون أن الملوِّث يضيف إليها شيئًا مثيرًا للاهتمام. إن تاريخ الاختراقات الاصطناعية في العطرية حافل بهذه التصادمات السعيدة. ويخطئون في قراءة ملاحظاتهم الخاصة، فيمزجون مكونات لم يقصدوا جمعها، فتكون النتيجة أفضل مما خططوا له. وتاريخ العطرية حافل بهذه الحوادث، بتركيبات تدين بطابعها لا لتصميم متعمد، بل لبعض التصادم غير المخطط له بين مكونات كانت عملية أكثر حرصًا ستمنعه.
الخوارزمية لا ترتكب هذه الأخطاء. فالخوارزمية تفعل تمامًا ما يُطلب منها. إنها تحسّن دالة الهدف. وتتبع التدرّج. ولا تتجول في أرض مجهولة بالصدفة، لأنها لا تتجول أصلًا. بل تتحرك بدقة رياضية نحو الحل الأمثل. والحل الأمثل، كما تحدده بيانات لجان المستهلكين، هو دائمًا المركز. المتوسط. الإجماع.
إن الإمكانات الإبداعية للخطأ ليست وهمًا رومانسيًا. إنها ظاهرة موثقة جيدًا في كل مجال إبداعي. فعالم الأحياء الذي يكتشف البنسلين بسبب طبق بتري ملوث. والفيزيائي الذي يكتشف إشعاع الخلفية الكونية الميكروي بسبب ضوضاء غير مفسرة في هوائي. والموسيقي الذي يكتشف لغة هارمونية جديدة لأن وترًا انقطع أثناء الأداء فأجبره على الارتجال. هذه ليست حكايات ملفقة تُروى لمواساة من يكثرون من ارتكاب الأخطاء. إنها أمثلة موثقة على مبدأ عام: غالبًا ما تنشأ الاختراقات الإبداعية من الانحرافات عن الخطة، والأنظمة المصممة للقضاء على الانحراف ستقضي، بحكم بنيتها، على إمكانية الاختراق أيضًا.
بيانات لجان المستهلكين وطبيعة التفضيل
هناك اعتراض فلسفي ثانٍ على العطرية الحاسوبية، ويتعلق بطبيعة التفضيل نفسها.
تقيس بيانات لجان المستهلكين، وهي البيانات التي تُدرَّب عليها هذه الخوارزميات، التفضيل المعلَن. فهي تسجل ما يقول الناس إنهم يحبونه عندما يُسألون. لكن التفضيل المعلَن والتفضيل الفعلي ليسا الشيء نفسه. فالتفضيل المعلَن محافظ. وعندما يُطلب من معظم الناس، في معظم السياقات، الاختيار بين المألوف وغير المألوف، يختارون المألوف. هذا ليس غباءً. إنه انحياز معرفي موثق جيدًا يُسمى تأثير مجرد التعرّض، وقد وصفه عالم النفس روبرت زايونك أول مرة في بحث بارز نُشر عام 1968 في مجلة الشخصية وعلم النفس الاجتماعي، وهو يعمل بقوة في التقييم الشمي، حيث يجعل غياب مفردات مشتركة من الصعب للغاية على المستهلكين التعبير عن سبب إعجابهم بشيء أو نفورهم منه. وعندما يواجه المستهلك عطرًا جديدًا حقًا، لا يندرج ضمن أي فئة قائمة، ويثير الحيرة والفضول بالقدر نفسه، فإن لجنة المستهلكين ستمنحه، في أغلب الأحيان، درجة منخفضة. ليس لأن العطر سيئ، بل لأن اللجنة تفتقر إلى الإطار اللازم لتقييمه.
وترث الخوارزمية المدربة على بيانات لجان المستهلكين هذا التحفظ. فهي تتعلم أن الجِدّة محفوفة بالمخاطر وأن الألفة آمنة. وتتعلم أن العطور التي يمنحها الناس أعلى التقييمات هي تلك التي تشبه أكثر العطور التي سبق أن منحوها تقييمات عالية. وباختصار، تتعلم الدرس الأساسي في أبحاث المستهلكين: يحب الناس ما يحبونه أصلًا. ثم تعمل على التحسين وفقًا لذلك.
والنتيجة آلة بارعة للغاية في إنتاج ما تسميه الصناعة "رهانات آمنة"، أي عطورًا لن تفشل، وستحقق حدًا أدنى من الجدوى التجارية، ولن تفاجئ أو تزعج أو تتحدى أي شخص يشمها. ستباع هذه العطور. وبعضها سيباع بكثرة. لكنها لن تغيّر الصناعة، لأن تغيير الصناعة يتطلب إنتاج شيء لا تعرف لجان المستهلكين كيف تمنحه درجة. فالتركيبات التي غيّرت العطرية كانت كلها، لحظة ابتكارها، مفاجآت. كانت أشياء لم يطلبها أحد، وأشياء لم تحصل على درجات جيدة في الاختبارات الأولية، وأشياء نجحت لا لأن البيانات قالت إنها ستنجح، بل لأن شخصًا واحدًا، عطارًا أو مديرًا إبداعيًا أو رائد أعمال، آمن بها رغم البيانات.
لا تستطيع الخوارزمية أن تؤمن بشيء رغم البيانات. فالإيمان رغم البيانات هو الشيء الوحيد الذي تعجز الخوارزمية عن فعله بحكم طبيعتها. الخوارزمية تتبع البيانات. وهذه فضيلتها وحدّها في آن واحد. وفي مجال تكون فيه أهم القرارات هي التي تناقض البيانات، حيث إن تاريخ التقدم الإبداعي برمته هو تاريخ أشخاص تجاهلوا الإجماع وثبتت صحة رأيهم، فإن هذا القيد ليس بسيطًا. إنه جوهري.
أين تنتمي الذكاء الاصطناعي وأين لا ينتمي
دعوني أوضح ما لا أجادل فيه. أنا لا أقول إن الذكاء الاصطناعي لا مكان له في العطرية. فلديه تطبيقات واضحة وقيّمة. يمكنه تسريع عملية إعادة الصياغة عندما يفرض تغيير تنظيمي إزالة مكوّن مقيّد. ويمكنه اقتراح بدائل فعالة من حيث التكلفة تحافظ على طابع التركيبة مع خفض سعرها. ويمكنه تحليل مجموعات بيانات كبيرة من ملاحظات المستهلكين وتحديد اتجاهات قد يفوتها المحلل البشري. ويمكنه رسم خريطة للفضاء الواسع والمتعدد الأبعاد لتركيبات المكونات الممكنة، وتسليط الضوء على مناطق لم يستكشفها العطارون البشر بعد، تمامًا كما فكّ الكروماتوغرافيا الغازية ذات يوم شيفرات تركيبات كانت محمية سابقًا بسرية المهنة. هذه وظائف مفيدة. فهي توفر الوقت، وتخفض التكلفة، وتوسّع أدوات العطار. ولا يعترض عليها أي شخص جاد.
ما أجادل فيه هو أن هذه كلها وظائف تحسين. فهي تجعل العمليات القائمة أكثر كفاءة. لكنها لا تبتكر. والتمييز بين التحسين والإبداع ليس دلاليًا. إنه التمييز بين العثور على أفضل طريق عبر مشهد معروف واكتشاف أن المشهد يمتد إلى ما وراء حدوده المعروفة. يتفوق التعلّم الآلي في الأولى. وهو عاجز بنيويًا عن الثانية، لأن الثانية تتطلب، بحكم تعريفها، تجاوز البيانات، بينما التعلّم الآلي هو، بحكم تعريفه، أسلوب لاستخراج الأنماط من البيانات.
وحماس صناعة العطور للأدوات الحاسوبية مفهوم. فاقتصاديات العطرية الحديثة قاسية. وقد انكمش متوسط الجدول الزمني لتطوير عطر تجاري من سنوات إلى أشهر. وأصبحت الموجزات أكثر تقييدًا. والميزانيات أصغر. وتكلفة الفشل أعلى. وفي هذه البيئة، تكون الأداة القادرة على تقليل عدد التكرارات اللازمة للوصول إلى تركيبة مقبولة ذات قيمة هائلة. لكن كلمة "مقبولة" تؤدي عملًا كبيرًا في هذه الجملة. فالتركيبة المقبولة هي التي تستوفي الموجز، وتحصل على درجات كافية في الاختبارات، ولا تتجاوز سقف التكلفة. والتركيبة المقبولة ليست تحفة فنية. بل ليست حتى، في معظم الحالات، مثيرة للاهتمام على نحو خاص. إنها كافية. والكفاية، على نطاق صناعي، عدو الفن.
التقارب نحو المتوسط الإحصائي
هناك اعتبار أخير، ولعله الأكثر إثارة للقلق. فكلما ازداد اعتماد تطوير العطور على الأدوات الخوارزمية المدربة على بيانات المستهلكين، ازداد تقارب إنتاج الصناعة نحو متوسط إحصائي. وستحتل كل تركيبة جديدة محسّنة بالذكاء الاصطناعي، بحكم التصميم، مركز توزيع التفضيلات. ومع مرور الوقت، سيتحرك المركز نفسه، لكنه سيتحرك ببطء، لأن مخرجات الخوارزمية تعزز التفضيلات ذاتها التي دُرّبت عليها. وسيطوّر المستهلكون الذين يتعرضون مرارًا لعطور محسّنة بالذكاء الاصطناعي تفضيلات تشكلها تلك العطور، وستصبح تلك التفضيلات بدورها بيانات التدريب للجيل التالي من الخوارزميات. والنتيجة حلقة تغذية راجعة: تنتج الآلة ما يحبه الناس، ويتعلم الناس أن يحبوا ما تنتجه الآلة، فتنتج الآلة المزيد منه.
هذا ليس سيناريو افتراضيًا. إنه وصف دقيق لما حدث بالفعل في صناعات إبداعية أخرى تبنّت أنظمة التوصية والتوليد الخوارزمية. فقد أنتجت منصات بث الموسيقى، التي تعمل خوارزمياتها على تحسين التفاعل، تقاربًا قابلًا للقياس في الخصائص الصوتية للموسيقى الرائجة: صوت أعلى، ومدد أقصر، وتكرار أكثر، ووصول اللازمة في وقت أبكر، ونطاق ديناميكي أضيق. كما أنتجت منصات التواصل الاجتماعي، التي تعمل خوارزمياتها على تحسين جذب الانتباه، تقاربًا في الخصائص البصرية للمحتوى الرائج: ألوان أكثر تشبعًا، واقتصاص أكبر، وشحنة عاطفية أشد تطرفًا. لا تعمل الخوارزمية على تسطيح المشهد عمدًا. بل تسطّحه بوصف ذلك أثرًا جانبيًا للتحسين من أجل المتوسط.
والعطرية ليست بمنأى عن هذه الديناميكية. فإذا أصبح خط تطوير الصناعة معتمدًا بدرجة متزايدة على أدوات ذكاء اصطناعي تعمل على التحسين من أجل الإجماع، فستكون النتيجة الحتمية تضييق المجال الشمي. ليس تضييقًا إلى رائحة واحدة، فالسوق كبير ومجزأ أكثر من أن يسمح بذلك، بل تضييقًا داخل كل شريحة. ستتقارب العطور الرجالية المنعشة. وستتقارب العطور النسائية الحلوة. وستتقارب عطور العود الشرقية. وستصبح كل فئة أكثر تجانسًا داخليًا، لأن الخوارزمية التي تصمم كل إصدار جديد تُدرّب على البيانات نفسها التي أنتجت الإصدارات القائمة. لن ينكمش المجال إلى نقطة. بل سينكمش إلى عنقود.
ويتوقف مدى أهمية ذلك على ما تظنه عن الغاية من العطرية. فإذا كانت صناعة، أي نشاطًا تجاريًا ينتج سلعًا استهلاكية مصممة لتلبية طلب السوق، فإن التحسين هو الاستراتيجية الصحيحة، والتقارب تكلفة مقبولة. يحصل المستهلكون على ما يريدون. وتجني الشركات المال. ولا يشتكي أحد.
لكن إذا كانت العطرية أيضًا فنًا، أي مجالًا إبداعيًا تتجاوز غايته إرضاء التفضيلات القائمة إلى الكشف عن إمكانات جديدة للتجربة الشمية، فإن التقارب ليس تكلفة. بل كارثة. لأن الفن، بأي تعريف يستحق الدفاع عنه، يتطلب إمكانية المفاجأة. ويتطلب إمكانية أن تكون التركيبة التالية شيئًا لم يشمّه أحد من قبل، شيئًا لم تتنبأ به أي مجموعة بيانات، شيئًا كانت لجنة مستهلكين سترفضه لأنه لا يندرج ضمن أي فئة قائمة.
لا تستطيع الخوارزمية إنتاج ذلك. أما العطار فيستطيع. ليس بانتظام، ولا باستمرار، ولا وفق جدول زمني، ولا ضمن الميزانية. لكن أحيانًا، على نحو غير متوقع، وضد كل منطق تجاري، سيجمع إنسان جالس أمام عضو تحيط به مئات القوارير البنية مكونات بطريقة ما كانت أي آلة لتقترحها، وستكون النتيجة شيئًا جديدًا حقًا. شيئًا يحرّك المركز بدلًا من أن يحتله. شيئًا قالت البيانات إنه لا ينبغي أن ينجح.
تلك اللحظات نادرة. وهي تصبح أندر. وإذا لم تنتبه الصناعة، فسوف تتوقف عن الحدوث تمامًا، ليس لأن التكنولوجيا تمنعها، بل لأن الاقتصاد لم يعد يترك لها مجالًا. ستؤلّف الآلة. وستحسّن الآلة. وستنتج الآلة عطورًا جيدة تمامًا تحصل على درجات جيدة في كل لجنة ولا تسيء إلى أحد.
أما ما إذا كان ذلك يُعدّ عطرية، فهو سؤال لا تملك الآلة الأدوات اللازمة للإجابة عنه. وسيتعين على أنف أن يجيب عنه.
سبعة إكسترا بتركيز 20%، ومجموعة واحدة. تضم مجموعة الاكتشاف العطور السبعة جميعها بحجم 2 مل.
