Levels the Materiality of Taste and Artificial Intelligence
This article presents the main issues to be taken into account when analyzing the taste experience and its relationship with artificial intelligence. For this purpose, I base on a qualitative methodology. Firstly, I understand that to analyze this phenomenon there are different levels of taste and for each “level” there is a “translation” in terms of Lotman (1993). To distinguish the levels, I base on Hjelmslev’s linguistic analysis, understanding what happens at the level of expression and the level of content when we pass from the form to the substance and the matter of the taste experience. As far as artificial intelligence is concerned, I focus on the philosophical issues in this area. To conclude I present how the media discourse of this new mode of taste experience is presented by using the classic storytelling that appears in the gastronomy field.
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1970-7452
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it
Karina Astrid  Abdala Moreira 
E|C
Livelli di materialità del gusto e dell’intelligenza artificiale
Text.Serial.Journal
https://www.mimesisjournals.com/ojs/index.php/ec
Contrasts and Translations
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Karina Astrid  Abdala Moreira 
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Livelli di materialità del gusto e dell’intelligenza artificiale
https://www.mimesisjournals.com/ojs/index.php/ec/article/download/3112/2483
Livelli di materialità del gusto e dell’intelligenza artificiale
Karina Astrid Abdala Moreira



Abstract. This article presents the main issues to be taken into account when analyzing the taste experience and
its relationship with artificial intelligence. For this purpose, I base on a qualitative methodology. Firstly, I
understand that to analyze this phenomenon there are different levels of taste and for each “level” there is a
“translation” in terms of Lotman (1993). To distinguish the levels, I base on Hjelmslev’s linguistic analysis,
understanding what happens at the level of expression and the level of content when we pass from the form to the
substance and the matter of the taste experience. As far as artificial intelligence is concerned, I focus on the
philosophical issues in this area. To conclude I present how the media discourse of this new mode of taste
experience is presented by using the classic storytelling that appears in the gastronomy field.




1. Introduzione

Per analizzare i diversi livelli di materialità del gusto, ci concentreremo innanzitutto sulla definizione di
gusto. Ci sono molti teorici del gusto e del disgusto come Boutaud (2005), Bianciardi (2011), Marrone
(2014, 2016, 2022), Mazzocut-mis (2015), Stano (2017, 2015). Tra le ricerche che stabiliscono i principali
problemi teorici legati al gusto, vale la pena citare il lavoro di Bianciardi (2011, p. 29). L’autore sostiene
che il senso del gusto è sinestetico, quindi nell’analizzarlo è necessario tenere conto di tutti gli altri sensi
nel loro insieme. È per questo motivo che, quando si analizza l’esperienza gustativa, si considerano
anche le dimensioni visive, uditive, olfattive e tattili, che si producono contemporaneamente nel soggetto
degustatore. In quanto alla pluralità sensoriale, secondo Bianciardi (2011) il gusto implica una
degustazione di diversi sapori e che l’individuo possa identificare ognuno di questi sapori; “la matrice
di partenza di ogni forma di «gusto» risiede nella degustazione dei sapori alimentari: nel suo significato
originario, il gusto si presenta innanzitutto come la capacità di discernere i sapori specifici degli alimenti,
la qual cosa implica la preferenza per alcuni di essi” (Bianciardi 2011, p. 31).
Inoltre, ogni esperienza sensibile si configura con il riconoscimento della differenza, pertanto, è grazie
all’esperienza che il soggetto è in grado di classificare i gusti.
Chiaramente, questa classificazione è fortemente segnata dall’aspetto sociale e culturale. La prospettiva
sull’esperienza di Peirce (CP 1.335) 1 è utile in questo senso, poiché è attraverso questa teoria che
possiamo capire come funziona l’esperienza: la userò per spiegare il riconoscimento del gusto. Il soggetto
passa dalla Firstness (CP 1.302), – dove solo nella sua percezione compaiono le sensazioni di quel gusto,
il che implica una gamma di possibilità, dove il soggetto non può conoscere nulla prima dell’assaggio,
tutto è immerso nelle possibilità – alla Secondness che è fortemente legata alle caratteristiche dell’oggetto
assaggiato (temperatura e consistenza, ad esempio) e Thirdness, in cui diviene possibile definire gusti e
sapori. Secondo Peirce, la Firstness implica che “la libertà può manifestarsi solo in modo illimitato e
incontrollato varietà e molteplicità; e così il primo diventa predominante nelle idee di varietà e

1Le citazioni dell’opera di C. S. Peirce sono fatte nel modo consueto: CP [x.xxx] si riferisce al volume e al
paragrafo dell’edizione The Collected Papers of Charles S. Peirce.



        E|C Rivista dell’Associazione Italiana di Studi Semiotici, anno XVII, n. 38, 2023 • Mimesis Edizioni, Milano-Udine
                       ISSN (on line): 1970-7452, ISSN (print): 1973-2716, ISBN: 9788857598321 © 2023 – MIM EDIZIONI SRL
       This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (CC-BY-4.0).
molteplicità smisurate. È l’idea guida della ‘varietà di sensi’” (CP1.302). Il numero di possibilità
all’interno della Firstness dipende chiaramente dalla società dell’individuo, perché questa determina
quali ingredienti è possibile assaggiare. Poi la persona giunge al riconoscimento dell’elemento che
assaggia, e a questo punto del processo siamo di fronte alla Thirdness (CP 1.26), ovvero all’Interpretante,
che permette una semiosi del riconoscimento del gusto.
Questi stadi dell’esperienza coinvolgono diversi livelli di percezione che appaiono istantaneamente
e congiuntamente.
Pertanto, in questo articolo il mio obiettivo è mostrare i diversi passaggi e traduzioni in grado di attivare
diversi sensi che esistono quando questi fenomeni vengono analizzati. Mentre approfondiamo gli studi
di entrambi i campi (intelligenza artificiale e gusto), comprendiamo che in essi compaiono diversi livelli
e il comune denominatore è la percezione e l’esperienza.
In sintesi, è importante analizzare il gusto come sinestetico, poiché tutti i sensi sono attivati nella degustazione.


2. Concettualizzazione e problemi principali dell’Intelligenza Artificiale

Il problema principale che si pone quando si analizza l’intelligenza artificiale è il nome che usiamo per
definirla, che orienta l’interpretazione delle sue funzioni. Secondo Ienca (2019) e Cristianini (2023),
esistono diversi tipi di intelligenza e non devono essere paragonati all’intelligenza degli esseri umani. “È
fuorviante attribuire qualità umane a tutti gli agenti intelligenti, e quando riflettiamo sulle intelligenze
che incontriamo nei nostri browser è più utile compararle alle erbe o alle lumache del giardino che a
noi stessi” (Cristianini 2023, p. 9).
Anche Ienca (2019) sottolinea che la questione dell’intelligenza può essere riscontrata in diversi animali
e non implica che funzioni allo stesso modo degli esseri umani. Ma sottolinea come l’intelligenza umana
sia ugualmente stata nella storia un modello per sviluppare forme di intelligenza artificiale. Fumo (2017)
ha spiegato che la rete neurale artificiale funziona come un modello computazionale basato sul modo
in cui le reti neurali biologiche del cervello umano elaborano le informazioni. L’unità di base della
computazione in una rete neurale è il neurone, chiamato nodo o unità. Riceve input da altri nodi e
calcola un output. “Ogni ingresso ha un peso associato, che viene assegnato in base alla sua importanza
relativa rispetto agli altri ingressi. Il nodo applica una funzione alla somma ponderata dei suoi input”
(Fumo 2017, p. 1). A sua volta, questo sistema neurale ha delle regole, una delle più importanti delle
quali è l’apprendimento, ovvero un algoritmo che modifica i parametri della rete neurale in modo che
un dato input alla rete produca un output favorito.
Pertanto, ci troviamo costantemente di fronte a un’antropomorfizzazione dell’intelligenza artificiale. Non
solo perché essa simula il funzionamento del cervello umano, ma perché a differenza del resto degli
animali o degli esseri intelligenti che possiamo trovare, l’intelligenza artificiale è stata possibile grazie
alla mano dell’essere umano (Cristianini 2023).
D’altra parte, Fry (2018) dopo aver analizzato diversi casi in cui le decisioni sono prese principalmente
dagli algoritmi che sono alla base dell’intelligenza artificiale, ha mostrato il problema dell’autonomia.
Fry spiega che l’algoritmo si limita a seguire le istruzioni “logiche che mostrano, dall’inizio alla fine,
come eseguire un compito. Con questa definizione ampia, una ricetta per una torta è un algoritmo” (Fry
2018, p. 11). Gli algoritmi possono ricevere istruzioni, ma anche fornirne, sulla base dei modelli “che
apprende dai dati, una foresta casuale è descritta come un algoritmo di apprendimento automatico, che
rientra nel più ampio ombrello dell’intelligenza artificiale” (Fry 2018, p. 48).
L’algoritmo di machine learning pone il problema dell’autorità che l’essere umano dà all’algoritmo:
tuttavia, conclude Fry, “forse riconoscendo che gli algoritmi non sono perfetti, non più degli esseri
umani, potrebbe avere solo l’effetto di sminuire qualsiasi assunzione sulla loro autorità” (Fry 2018, p.
153). Come soluzione al problema dell’autorità, si propone che non solo venga fornito un output come


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soluzione a un determinato problema, ma che l’algoritmo fornisca una serie di opzioni, in modo che
l’essere umano possa scegliere tra loro, e togliere la piena autorità alla macchina. Poiché, secondo
l’autrice (Fry 2018, p. 154), è proprio qui che sorgono i problemi, quando ci si fida totalmente del
risultato che appare, senza interrogare, senza considerare che i dati che sono stati dati alla macchina
sono prodotti dell’ambiguità umana.
Tutte queste spiegazioni sul funzionamento dell’intelligenza artificiale sono fondamentali per capire
come questa possa creare suggerimenti per articolare la materialità e creare nuovi gusti, possibili grazie
all’esistenza di un database. Ovvero, l’archivio di una enciclopedia di forme semiotiche che l’intelligenza
artificiale è in grado di riconoscere e produrre (Eco 2007, p. 14).
Nel caso dell’intelligenza artificiale nel gusto, l’opzione della macchina è quella che suggerisce un mix
di ingredienti per produrre una nuova materialità di un nuovo gusto. Ma in che senso la scelta di
ingredienti può essere definita come intelligente?

      Definiremo l’intelligenza in termini di comportamento di un agente, ovvero di qualsiasi sistema in
      grado di agire nel suo ambiente, usando informazioni sensoriali per prendere decisioni. Ci
      interesseremo in particolare agli agenti autonomi, ovvero agenti che prendono decisioni
      internamente senza essere controllati, e agli ambienti che possono essere almeno in parte influenzati
      dalle azioni dell’agente (Cristianini 2023, p. 13).

In questa affermazione appare un elemento fondamentale, ovvero la percezione sensoriale. Gli studi
di Parisi (2019), attraverso un’analisi del rapporto dell’essere umano con la tecnologia, permettono di
delineare il processo di autopoiesi (Maturana, Varela 1980) che esiste con gli esseri umani. Si instaura
quindi un rapporto con la tecnologia che dipende dal nostro corpo. Secondo Parisi (2019) il nostro
corpo limita le nostre azioni, è la base delle nostre sensazioni e soprattutto della nostra percezione. È
qui che si collega a quanto accennato da Cristianini (2023), dove la percezione è la base della
decisione. Ma fino a che punto l’intelligenza artificiale può percepire sensorialmente gli elementi che
appaiono nel suo ambiente?
Uno dei primi casi di studio sulla tecnologia è la simulazione del naso elettronico, che permette la
digitalizzazione dei componenti chimici di ogni ingrediente (Alphus 2009). Questa fase è stata quella
che ha permesso la costruzione di un database, che successivamente, con l’intelligenza artificiale, ha
potuto suggerire una miscela di ingredienti e materializzare nuovi gusti. Parisi (2019, p. 72) sostiene che,
poiché le nostre sensazioni dipendono dal nostro corpo, la tecnologia e l’intelligenza artificiale devono
sviluppare elementi simili, al fine di incrementare nuovi gusti. Questo è uno dei problemi centrali che
troviamo quando si parla di percezione sensoriale, e della prima “traduzione”, nei termini di Lotman
(1993), tra il corpo dell’essere umano e la simulazione del corpo della macchina.
Pensando alla questione dell’esperienza gustativa applicata nel campo dell’intelligenza artificiale, è
proprio Cristianini (2023, pp. 73-74) che fa un confronto tra alcune ricette di cucina per capire il
funzionamento di un algoritmo. Egli sottolinea che ogni cambiamento nella ricetta di cucina può alterare
il risultato. Ma non prende in considerazione i problemi del gusto e della percezione, limitandosi a
descriverli come “ordini dettati”. L’aspetto interessante di questo discorso è che nella ricetta, come
nell’algoritmo, la nozione di esperienza si basa sulle conoscenze maturate in seguito a errori commessi.

      Un cuoco esperto probabilmente ha provato molte variazioni prima di trovare i valori ideali, ma
      probabilmente continua lo stesso a sperimentare ogni volta che lavora in una nuova cucina o usa
      un tipo diverso di farina. In linguaggio matematico queste quantità modificabili della ricetta si
      chiamano parametri [...] Questo è uno dei modi più tipici in cui le macchine imparano, ovvero
      cambiano il proprio comportamento sulla base dell’esperienza, e può essere applicata ai parametri
      numerici che controllano le previsioni (e quindi i comportamenti) di agenti che raccomandano
      (Cristianini 2023, p. 74).


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Pensare alla cucina come a un meccanismo di prova ed errore può essere la base per collegare i due
ambiti, ma è chiaro che se si parte da questa base si tralasciano i livelli di esperienza gustativa, che sono
fondamentali per la creazione della materialità dei nuovi sapori.
Un altro problema che dobbiamo affrontare quando analizziamo questi temi è quello della traduzione
di un mondo percettivo sensoriale, continuo, come quello del gusto, in un mondo “più matematico”
come quello dell’intelligenza artificiale, discontinuo. Questo passaggio non significa che si debba cadere
nella banalità di distinguere i due mondi come opposti naturali e/o artificiali. Perché sappiamo che la
costruzione di un gusto ideale è un elemento chiaramente sociale, culturale, tutt’altro che naturale.
Uno dei problemi che Cristianini (2023) sottolinea è la fiducia che viene data a questi dispositivi: negli
studi che troviamo sull’intelligenza artificiale, compaiono autonomia e fiducia. Elementi che possono
essere migliorati prendendo in considerazione il modo in cui viene creato il database e come viene
pensata la traduzione degli elementi, non trascurando le questioni culturali. Soprattutto, non pensando
da una prospettiva antropocentrica.
Quando mi riferisco alla questione della traduzione, è necessario prendere in considerazione anche la
nozione di immaginario sociale, perché, come già accennato nell’articolo, esso governa sia il gusto che
l’intelligenza artificiale. Nel concetto di immaginario sociale, basato su Castoriadis (1975), troviamo gli
aspetti simbolici e la rappresentazione di un ideale. A questa funzione dell’immaginario sociale sono
associate le istituzioni che lo promuovono (Castoriadis 1975).
Nel caso dell’intelligenza artificiale e del gusto possiamo trovare dispositivi diversi, da quelle del settore
ICT a gastro-alimentare. Entrambi generano un immaginario sociale in ogni area. Per quanto riguarda
il dispositivo dell’intelligenza artificiale, sempre inquadrato in ambito gastronomico, siamo all’interno
dell’immaginario sociale che cerca la perfezione. Ad esempio, quando si dice che l’intelligenza artificiale
può selezionare gli ingredienti in base al miglioramento dell’ambiente. Per quanto riguarda la
gastronomia, esistono i discorsi che fanno gli chef sul gusto nell’area confermano la pervasività di questa
ideologia culturale. Diversi chef menzionano l’importanza dello storytelling che ha luogo prima che
l’individuo assaggi il cibo. Gli chef sanno che questa storia predispone gli aspetti sensoriali al momento
dell’assaggio2. Uso il termine storytelling e non narrazione, perché il modo di spiegare come è stato fatto
un piatto richiede tecniche artistiche profonde che gli chef conoscono per creare una certa atmosfera
quando si assaggiano i loro piatti. Lo storytelling è accompagnato anche dalla decorazione e da tutti gli
elementi che si trovano nel ristorante, che aiutano la credibilità dello stesso. Tutti questi elementi
favoriscono un immaginario sociale che guida la costruzione del piatto e alla qualificazione sensoriale
dell’esperienza gustativa.
La realizzazione di piatti mediante l’uso dell’intelligenza artificiale è oggi uno storytelling centrale nella
cultura gastronomica. Questo storytelling richiede anche l’istituzione dei media, dove si comunica questa
nuova forma di creazione gastronomica enfatizzando certi aspetti.
In questi casi si pone il problema del passaggio dall’immaginario alla materialità del gusto – nei termini di
Peirce, dal simbolico (CP 1.558) all’oggetto dinamico. Ma l’immaginario sociale creerà sempre un Interpretante
(CP 2.228) che sarà irraggiungibile, stabilendo una tendenza che si avvicini all’immaginario sociale.
Per quanto riguarda l’intelligenza artificiale e il gusto, Davidsson (2021) sottolinea che l’intelligenza
artificiale inizi con le reti algoritmiche, ma quando parla di ricette, sostiene che gli esseri umani si basano
sull’esperienza dei sapori per realizzarle:

       L’odore e l’aspetto dei diversi ingredienti. Tutte queste informazioni non sono disponibili per
       l’algoritmo, che può solo vedere come i diversi ingredienti vengono utilizzati insieme. Per inciso,
       questo è un problema comune nell’apprendimento automatico, in cui il modello eredita i pregiudizi

2
 Proprio su questi temi sto concentrando il mio lavoro di tesi dottorale in svolgimento presso l’Università degli
Studi di Torino e l’Université de Lille.

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       dai dati. In questo modo si escludono alcune combinazioni di ingredienti che sono rare a causa delle
       caratteristiche geografiche (Davidsson 2021, p. 1).

In questa citazione emerge l’elemento culturale centrale, dove a seconda del Paese, l’individuo trova il
suggerimento di ogni ingrediente da mescolare. Ci si chiede fino a che punto si possa creare qualcosa
di nuovo. Diversi chef affermano che l’intelligenza artificiale è un modo per sbloccare la creatività e
creare insieme oggetti e ricette.
Davidsson (2021) cita alcuni elementi che un buon pasto dovrebbe avere, come l’equilibrio, la
variazione, la novità e la familiarità. Secondo l’autore, l’equilibrio degli elementi di gusto, la variazione
e la novità, sono facili da comprendere dall’intelligenza artificiale, mentre tutto ciò che riguarda la
familiarità è legato alla memoria gustativa del soggetto. Per quanto riguarda le spezie, sostiene che il
loro abbinamento è dovuto solo ad un aspetto culturale. Le spezie sono legate all’odore e potrebbero
avere “una stretta connessione tra la parte del cervello che elabora gli odori e l’ipotesi che elabora i
ricordi. Ciò significherebbe che le spezie potrebbero essere utilizzate per evocare determinati ricordi”
(Davidsson 2021, p. 2).
Ancora una volta ci troviamo tra la traduzione tra l’essere umano e la macchina, perché ci sono
componenti difficili da replicare dall’intelligenza artificiale, come la memoria del gusto, a cui fa
riferimento Boutaud (2005) e l’altro elemento importante da replicare è la percezione.
Per ricapitolare, per quanto riguarda l’intelligenza artificiale, c’è antropomorfismo, ed il database è frutto
di una costante traduzione tra il corpo umano e la macchina. La traduzione appare nelle percezioni
sensoriali tra gusto e matematica. Ma la percezione neanche è naturale perché entra in gioco la
concezione dell’immaginario sociale, dove troviamo sia il gusto come ideale che come lo storytelling.


3. Livelli del gusto e dell’intelligenza artificiale

Per comprendere i diversi livelli della materialità del gusto, e come ciascun livello venga tradotto nella
sua ri-creazione con l’intelligenza artificiale, possiamo ricorrere alla linguistica di Hjelmslev (1943, p. 52).
Con questa teoria possiamo distinguere in linea di principio due livelli fondamentali, quello del
contenuto e quello dell’espressione. Il piano del contenuto ha un significato arbitrario se viene pensato
in relazione al piano dell’espressione. Sul piano del contenuto si trovano forma, materia e sostanza, così
come sul piano dell’espressione.
Se applichiamo questo modello all’esperienza gustativa dell’intelligenza artificiale, possiamo riconoscere
diverse tipologie di segni: gli output (ricette su schermo, algoritmi, 3D food etc.), che sono anche piani
dell’espressione della stimolazione sensoriale che è l’esperienza gustativa, così come il database, cioè il
paradigma di possibili combinazioni fra ingredienti.
Ad ognuno di questi segni corrisponderà un piano dell’espressione e del contenuto, entrambi suddivisi
in forma, sostanza e materia.
Possiamo affermare che, sul piano dell’espressione, la forma è costituita dall’insieme degli output (ricette,
3D food etc.), a partire da un paradigma, che è il database, di possibili combinazioni; la sostanza sarà
da individuare nell’insieme di tecnologie, ingredienti e piatti che definiscono l’intelligenza artificiale
attuale e che si realizzano nei diversi segni e nelle diverse culture. Il database concerne invece il modo
in cui le combinazioni fra gli ingredienti sono predisposte dall’intelligenza artificiale, cioè contengano
(embedded) stereotipi culturali; la materia, infine, concerne sia il segno realizzato, sia la materialità
plurilinguistica della macchina, così come il livello biologico di stimolazione sensoriale, gustativa, tattile
e olfattiva, o il livello visivo del piatto, e uditivo che accompagna l’esperienza gustativa, e la materialità
del contesto in generale (il luogo in cui si svolge la degustazione).
Corrispondono anche al livello di espressione i segni che compongono lo storytelling, che viene
realizzato nel momento che precede ogni degustazione nello restaurante. Lo storytelling può essere

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presentato sotto forma di immagini o di parole, insieme a tutti gli elementi che fanno parte del contesto
in cui si svolge la degustazione.
A livello del contenuto, saranno da situare tutte le operazioni interpretative e deduttive attuali (da tutti
gli attori umani e non umani) – come fra amaro/dolce/aspro/salato/umami – che intervengono
nell’esperienza gustativa, fino al riconoscimento culturale di gusto e testura, l’orchestrazione sensoriale
e sinestesica, la memoria, il giudizio di gusto (Bourdieu 1979).
Un’altra funzione segnica è la memoria gustativa, che ha il compito di collegare gli elementi che portano
al riconoscimento del piatto. Nella degustazione, l’espressione sarà individuata da un segno tattile perché
attraverso la consistenza (ad esempio la croccantezza del piatto, la morbidezza, la temperatura etc.), il
soggetto può riconoscere il piatto, in base alla sua esperienza gustativa. Infine, tutta questa analisi di
Hjelmslev (1943) mi permette di comprendere i diversi passaggi e traduzioni che avvengono
internamente ed esternamente, nei dispositivi analizzati.


4. Casi d’esperienza gustativa mediati dall’intelligenza artificiale

Uno dei primi esempi che in cui possiamo trovare il collegamento tra intelligenza artificiale e gusto, si
trova nella birra. Secondo Dunshea, Fuentes, Gonzalez e Torrico, (2019) l’uso di algoritmi di
apprendimento automatico in alimenti e bevande “è diventato più popolare negli ultimi anni, poiché
aiutano ad aumentare l’accuratezza, ridurre tempi e costi nei metodi analitici e sensoriali per valutare la
qualità e accettabilità delle bevande” (Dunshea et al. 2019, p. 2). Nel caso della birra è stato verificato
che esistono modelli di intelligenza artificiale in grado di prevedere il gusto al palato, come l’amarezza,
“utilizzando i parametri fisici relativi al colore e alla schiuma, cosa possibile perché i consumatori
possono giudicare la qualità e l’accettabilità di birra basata esclusivamente su attributi visivi” (Dunshea
et al. 2019, p. 8). Ciò implica che esiste una relazione tra schiuma e parametri legati al colore e all’amaro,
poiché il luppolo contribuisce allo sviluppo di aromi e sapori nella birra. Anche questo ci porta a pensare
all’importanza di ogni senso quando si parla di gusto, poiché attraverso il visivo la macchina può
prevedere il sapore più o meno amaro di ciò che è custodito da detta bevanda. Secondo gli autori esiste
un modello di intelligenza artificiale che si basa sulla raccolta di dati attraverso l’utilizzo di un Robobeer
e indaga i video grazie ad algoritmi di visione artificiale. Gli autori sottolineano che tutta questa
tecnologia “offrirà all’industria della birra un processo completamente automatizzato per prevedere il
gusto del consumatore e l’accettabilità delle diverse birre” (Dunshea et al. 2019, p. 8).
Un altro esempio importante è la realizzazione di una ricetta creata dall’intelligenza artificiale ed è un
biscotto 50%, torta 50%, pensato per le feste di Natale. Nel loro blog Markowitz e Robinson (2020),
spiegano come sono arrivati a questo risultato, entrambi sono ingegneri e questo esempio mostra
l’importanza di contestualizzare il luogo in cui viene realizzata la ricetta e il periodo dell’anno. Gli autori
sono americani e spiegano che nel loro paese è comune mangiare torte e biscotti a Natale: questi
elementi sono importanti quando l’intelligenza artificiale crea la loro nuova ricetta. Secondo Markowitz
e Robinson (2020) prendendo i valori per le nuove ricette da una rete neurale, “ti mostreremo come
creare un modello di apprendimento automatico spiegabile che analizzi le ricette di cottura e persino
usarlo per creare le nostre nuove ricette, senza dati competenza scientifica richiesta” (Markowitz,
Robinson 2020, p. 1). Il risultato ottenuto è un impasto ibrido tra biscotti e pane, in cui sono stati inseriti
solo 16 ingredienti selezionati dall’intelligenza artificiale, ma includendo ingredienti che influenzano la
consistenza dell’impasto. Da quanto approfondito in questo blog si capisce che il risultato della nuova
ricetta dipende esclusivamente dai dati forniti al motore di ricerca, utilizzando ad esempio la parola
biscotto o torta, ottenendo così un grafico che determina gli ingredienti comuni per entrambi ricette sia
come farina, uova etc. La cosa importante di questo esperimento è capire cosa accadrà all’esperienza
gustativa. Questo esempio ci fa anche riflettere su cosa può succedere con le ricette considerate
tradizionali in un certo paese, cosa accadrà con l’unione tra piatti tradizionali e l’intelligenza artificiale.

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               Fig. 1– Biscotto torta esterna.          Fig. 2 – Biscotto torta interno.




               Fig. 3 – Torta biscotto esterna.         Fig. 4 – Torta biscotto interno.



5. Analisi del discorso: presentazione di Flavor Graph

Flavor graph, una delle principali applicazioni ideate da Sony nell’ambito di un progetto dell’Università
della Corea, esegue, come suggerisce il nome, la “mappatura dei sapori”. In questa applicazione viene
visualizzata la composizione chimica di ogni ingrediente, che si trova all’interno del database, e poi
vengono visualizzati i nomi degli ingredienti che corrispondono a ciascuna composizione chimica.
Infine, l’algoritmo “rischia” di suggerire all’individuo che utilizza l’applicazione le possibili combinazioni
di determinati ingredienti. Vengono visualizzate le combinazioni già realizzate, quelle che non è
consigliabile realizzare e quelle che sono consigliabili ma non sono mai state realizzate. Nei casi in cui
gli elementi suggeriti dall’intelligenza artificiale non vengono mai creati, si distingue la creazione da
parte degli algoritmi, anche se gli chef che ho intervistato nella mia ricerca di dottorato affermano che
le creazioni passano sempre attraverso l’essere umano, e ciò che l’intelligenza artificiale può fare è
sbloccare la mente del creatore per ispirare nuove ricette. Comprendo che il suggerimento sia dato
dall’intelligenza artificiale e che il risultato dipenda sempre dalle capacità dell’essere umano che prepara
il piatto, ma la creazione del nuovo gusto è opera della macchina. In questi casi, si stabilisce sempre che
si tratta di una realizzazione congiunta, perché senza la macchina non saremmo sicuri se quella
combinazione esisterebbe o meno. La figura 5 mostra la costruzione della mappa dei sapori disegnata
dall’applicazione Flavor Graph.




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                        Fig. 5 – Design della mappa dei sapori a cura di Flavor Graph.

Un’intervista di Gifford e Marcus (2022) allo chef Hajime Yoneda, disponibile sul sito web
dell’applicazione Sony, lo chef spiega di aver collaborato alla creazione del database dell’applicazione,
fornendo tutte le sue ricette. L’intervista è divisa sul sito in tre parti, dove nella prima troviamo un intero
discorso che punta al sentimentale, dove la cucina diventa fonte di emozioni e pensa all’unione tra uomo
e macchina, avvicinandola alle emozioni. Sebbene nell’immaginario sociale (Castoriadis 1975)
l’intelligenza artificiale sia associata a qualcosa di “freddo” (ad esempio è sempre disegnata con il colore
blu), in questo caso, si cerca di dare emozioni a qualcosa che per sua natura non le ha, e siamo ancora
una volta di fronte a un’antropomorfizzazione. Questa analisi discorsiva tiene sempre conto del fatto che
siamo di fronte a un’azienda che intende vendere e posizionare il proprio discorso, ma questa analisi va
oltre le leggi del marketing. Uno degli elementi utilizzati per alludere alle emozioni è l’immagine che
possiamo vedere nella figura 6, dove viene fatto un gioco di parole tra AI (intelligenza artificiale in
inglese) e la parola amore, che in giapponese è AI.




                 Fig. 6 – Rappresentazione delle emozioni tra uomo e l’intelligenza artificiale.

Si può notare, in particolare nella seconda parte dell’intervista, un cambiamento radicale del discorso,
che mira a modificare gli oggetti, in questo caso gli ingredienti, fino alla perfezione. Lo chef menziona
la necessità di tagliare con precisione ogni ingrediente perché, anche il più piccolo dettaglio, ne
cambierebbe il sapore. Allo stesso tempo, cita la necessità di inserire nel suo ristorante dei robot che
controllino la temperatura, il suono e le altre variabili ambientali, come i livelli di dopamina dei
commensali, per rendere la loro esperienza gustativa il più appropriata possibile. Alla luce di queste
affermazioni, ritengo impossibile replicare i suoi piatti al di là dell’utilizzo dell’applicazione Flavor
Graph. Questa serie di interviste si conclude con l’immaginario sociale della democratizzazione, che
implica che tutti possano cucinare come uno chef grazie all’applicazione, cosa che, come abbiamo già
visto nella seconda parte dell’intervista, è praticamente impossibile. Perché stare a tavola, come segnala


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Boutaud (2005), implica una serie di parametri non replicabili tra l’ambiente del ristorante e quello
privato. Tutta questa analisi discorsiva richiede la semiotica peirceana, poiché si passa dalle emozioni della
prima parte, ovvero Firstness (CP 1.302), alla Secondness (CP 1.325), attraverso la manipolazione diretta
degli oggetti, e la costante ricerca di aspetti indessicali (CP 2.281) (l’aumento di dopamina da commensali,
reazioni non controllate dal soggetto). Per poi, infine, passare attraverso la Thirdness (CP 1.26), quando si
parla dell’ideale di democratizzazione che implica chiaramente l’aspetto simbolico sociale.
Insomma, vorrei evidenziare il ruolo del discorso mediatico, che mette in luce il nuovo storytelling che
l’intelligenza artificiale e la gastronomia implicano. Nell’analisi dell’intervista, emerge la necessità di
affrontare entrambi gli elementi in modo sensibile, per poi mostrare una precisione grazie all’aspetto
più matematico della macchina. Una ricerca di aspetti indessicali, ovvero l’autenticità del piacere del
piatto per il commensale, con la finalità di raggiungere un’accettazione sociale.




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