Abstract
When working to bring a recipe to perfection, a cook is clearly not in a world as simple as that of arithmetic, where 2+2 always equals 4. How can a scientific method help him to formulate a new recipe, that is to guess what will be preferred by our sensory system? A usable representation of sensations implies building a specific language permitting a very restricted optimization.
Resume
Quand on cherche à parfaire une recette de cuisine, on n’est pas dans un monde aussi simple que celui de l’arithmétique, où 2+2, quoi qu’on fasse, égale 4. Quel peut être l’apport de méthodes scientifiques au jeu de trouver la préparation qui sera préférée au travers de nos sensations gustatives ? Une représentation correcte et manipulable des sensations passe par la construction d’un langage, et permet d’optimiser dans un sens très atténué.
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Douzal, V. (1996). Human Dimension in Artificial Intelligence. Taste, Preference, Choice — Beyond Classical Optimization. In: Dubois, JE., Gershon, N. (eds) Industrial Information and Design Issues. Data and Knowledge in a Changing World. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-80286-7_6
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