Чайное погружение

Может ли ИИ судить чайный конкурс? Хотелось написать что-то более историческое, но простуда напала на наш дом, и я решил посоветоваться с ИИ по поводу лечения. Каких-то радикально новых методов он не предложил, зато натолкнул меня на вопрос: как ИИ применяют в чайной индустрии? Друзья, оказывается, в Азии ИИ уже вполне при деле: • Судит чайные конкурсы. В финале Golden Leaf India Awards 2026 чай оценивали пять судей: четыре международных дегустатора и модель сингапурской компании ProfilePrint. Чай она, конечно, не пьет, но позволяет по образцу предсказать оценку экспертов. Обучали модель по критериям ассоциации чайных производителей: внешний вид листа, цвет настоя, крепость, вкус и другие параметры. Результат выглядит впечатляюще: среднее расхождение с оценками дегустаторов составило примерно 0,3 балла по десятибалльной шкале. Мощные цифры, хотя эти результаты заявлены самими участниками проекта. • Помогает сохранять опыт мастеров. Меня даже больше заинтересовал другой кейс той же компании. На Шри-Ланке мастера-титестеры готовились к пенсии, и предприятие хотело сохранить накопленный ими опыт. Модели обучили воспроизводить их решения, и получилось что-то вроде цифровой записи того, как мастера оценивают определенные чаи. И вот здесь мне понятна утилитарность. Это как типод, про который писала Юля: засыпал чай, залил водой, нажал кнопку – инженерная мысль избавила от части возни. С ИИ похожая история: можно ускорить проверку партий и сохранить часть профессионального опыта. Ну а что будет дальше? Насколько я понимаю, основная задача (ну или одна из) – решить вопрос взаимодействия ИИ с физическим миром, так сказать, чтобы ИИ смог и сам проявляться в реальности. Ну и если к этому придем, хочешь не хочешь, но все больше производственных чайных задач будут уходить под управление алгоритмов. И не только чая это касается. Хорошо это или плохо, тут уж сами решайте. Но наверняка до этого еще есть время. Все-таки мы склонны переоценивать краткосрочный эффект от появления технологии и недооценивать ее долгосрочное влияние. Ну а я вообще просто люблю пить чай и даже не знаю, какие баллы ему бы присудили эксперты. И вполне возможно, что от условной семерки я получу больше удовольствия, чем от девятки. Так что необходимость сверять собственное удовольствие с оценками модели не очень понимаю. Хотя интересно: если любимому чаю алгоритм поставит четыре из десяти, получится ли пить его дальше без желания немного оправдаться?