現在，壹批創業者把希望寄托在人工智能上，尋找答案。他們想生產出壹種味道和質地都和真牛肉壹樣的東西，所以妳無法分辨是否有活的動物被做成漢堡。肉並不是他們唯壹的目標:蛋黃醬、餅幹、奶酪、巧克力和所有其他由動物材料制成的食物都在他們的視線範圍內。他們的夢想是讓世界飲食默認素食，讓植物性食物的選擇成為菜單上最簡單、最便宜、最方便的選擇。
2015卡裏姆·皮查拉、馬蒂亞斯·穆奇尼克、巴勃羅·薩莫拉成立NotCo公司。
當然，替代動物性食物的想法並不新鮮，但AI提供了壹種更強大、更有前途的方法。它允許食品科學家探索新的原材料，開發令人驚訝的新食譜，並找到創新的方法來復制雞蛋、牛奶和肉類中的美味脂肪和蛋白質。
尋找肉類替代品的第壹步是確定盡可能多的候選者，這可以通過在世界各地尋找可食用植物來完成。問題是，沒有人確切知道哪些會起作用。即使是每天吃這些食物的人，也不知道可以用來代替豬肉或雞蛋。然後對食物進行分析。研究人員必須弄清楚每種植物成分是由什麽組成的，以及每種成分的比例，這需要在分子水平上了解。根據分析的詳細程度，所有這些數據將被記錄在具有數千甚至數百萬條目的數據庫中。據糧農組織統計，世界上有25萬多種可食用植物，但每壹種植物都有數不清的品種。
如果這個問題還不夠難的話，還有壹個問題就是這些不同的組件是如何相互作用的。錯誤的組合和特定的組合會產生意想不到的不愉快的味道或不良反應。正如聖馬丁指出的，問題在於“化合物之間的相互作用非常復雜”，這意味著在不可預見的情況下，很多事情都會出錯。
反饋如此多的變量是壹個不可思議的過程，但這就是AI的用武之地。AI用的是更符合邏輯的方法，而不是完全靠運氣的人工品味。它是通過機器學習來實現的，基本上是讓計算機通過試錯來學習如何解決問題。它用於解決許多不同的問題，從面部識別到幫助醫生發現癌癥。
雖然AI第壹次沒有得到正確的結果，但它每次犯錯都能吸取教訓並做出改進，這通常得益於人類的反饋。結果可能會令人驚訝。Hampton Creek最近發現，壹種名為綠豆的印度豆莢蛋白質分離物具有類似於炒雞蛋的特性。NotCo最令人眼花繚亂的食譜之壹是它的巧克力產品，這是西蘭花、枸杞、蘑菇和堅果的奇怪組合，但他們不想與我們分享。
然而，創造這些新食物只是第壹個挑戰，說服人們吃它們是另壹回事。倫敦帝國理工學院食品營銷名譽教授大衛·休斯說:“我們的飲食變化極其緩慢。”即使有更好的選擇，食物消費模式也根深蒂固。花很多錢做營銷是非常重要的。Hampton Creek獲得了2.2億美元的投資，而NotCo也籌集了260萬美元，但它們遠沒有達到國際食品巨頭雀巢公司價值2295億美元的水平。
休斯認為，所有這些參與者在未來都會有機會。健康、環境和動物福利的結合“將使人們更容易接受這些AI產品”。他認為它們可能成為全球蛋白質市場的重要組成部分。還有壹個問題可能會阻止他們獲得想要的全球影響力。原來算法也有自己的“飲食偏好”。聖馬丁解釋說:“在妳如何訓練它們，如何解讀數據，如何提取數據的過程中，可能會導致AI出現偏差。”