人工智能如何突破屏幕的限制，成为我们可以触摸和互动的实体？这是麻省理工学院（MIT）课程4.043/4.044“交互智能”（Interaction Intelligence）的核心问题。该课程致力于设计一种新型的AI驱动交互物体，被称为大型语言物体（Large Language Objects，LLOs），它们将大型语言模型扩展到现实世界中。LLOs能够针对特定用户或应用生成定制化行为，交互方式也能从简单逐步演进为复杂，既能支持新手，也能满足专家的需求。

“我意识到，尽管这些新型智能非常强大，但它们对语言之外的世界仍然知之甚少，”MIT建筑系实践副教授、设计智能实验室（Design Intelligence Lab）负责人Marcelo Coelho表示。“它们缺乏对物理环境、身体体验和社会关系的实时、情境理解，难以称得上真正的智能。相比之下，LLOs具备物理定位，能够与环境实时互动。我们的课程正是试图弥补这一空白，打造适应AI时代的新设计学科。”

在设计一个他们希望拥有的互动设备的任务中，学生Jacob Payne和Ayah Mahmoud将目光投向了厨房。两人都喜欢烹饪和烘焙，他们的灵感来源于1969年由Neiman Marcus推销的首款家用电脑——Honeywell 316厨房电脑，售价高达1万美元，但据记录并未售出一台。

“这是一款雄心勃勃但不切实际的早期家用厨房电脑，”建筑研究生Payne说，“它为我们的项目提供了有趣的历史参考。”

“作为一个喜欢学习烹饪的大学本科生，我希望设计一款能让没有烹饪基础的人也能轻松做出美味佳肴的设备，这成为了我的出发点，”设计专业大四学生Mahmoud说。

“我们考虑了冰箱或储藏室中剩余的食材，思考AI如何帮助你为这些可能被丢弃的食材找到新的创意用法，”Payne补充道。

创意烹饪

他们设计的设备名为Kitchen Cosmo，定位为“菜谱生成器”。一大挑战是让大型语言模型持续考虑现实烹饪的参数，如加热、时间和温度。另一个难点是让模型准确识别全球各地的风味和香料，以支持多样化的菜系。调试过程中，他们还亲自试做Kitchen Cosmo生成的菜谱，发现并非每道菜都令人满意。

“AI在概念理解上有很多细节需要改进，”Mahmoud说，“大型语言模型必须从根本上理解人的味觉，才能做出美味的菜肴。”

他们对设备进行了微调，适应人们准备餐食的多样方式：早餐、午餐、晚餐还是零食？烹饪水平如何？准备时间有多长？需要做几人份？还加入了饮食偏好和情绪氛围的选择——怀旧还是庆祝？设备上有相应的调节旋钮。

“这些选择是设备的核心，我们很好奇大型语言模型如何将主观形容词作为输入，进而改变菜谱输出的类型，”Payne说。

与大多数隐形的AI交互不同，Payne和Mahmoud希望Kitchen Cosmo成为厨房中的“伙伴”。他们设计了触觉界面，结构化交互，让用户能通过实体控制调节AI的响应。

“虽然我之前有电子和硬件经验，但这个项目让我将组件整合得更精细，更接近产品级别，”Payne谈及课程体验时说。

复古红色设计

完成电子部分后，学生们用纸板制作了多个模型，最终确定了“复古”风格的外观。机身通过3D建模软件设计并打印，向原版Honeywell电脑致敬，涂成了红色。

Kitchen Cosmo是一款约18英寸高的细长矩形设备，配备可开启的摄像头，用于扫描放在台面上的食材。它能将这些食材转化为考虑了常见香料和调味品的菜谱。内置热敏打印机打印菜谱，用户可撕下保存，菜谱则存放在底座的塑料收纳槽中。

Kitchen Cosmo在设计杂志中引起了一定关注，学生们也对未来版本充满期待。

Payne希望设备能“利用厨房中大量数据，作为AI中介，实时提供烹饪改进建议。”

Mahmoud计划将Kitchen Cosmo作为毕业论文的研究对象。她的同学们提出了升级建议，比如支持多人协作完成菜谱任务，或开发“学习模式”，让厨房工具（如削皮刀）放在设备前，设备则指导如何使用。她还在研究食品科学史。

“我希望能更好地训练AI，全面理解食物，从而为用户量身定制菜谱，”她说。

Mahmoud最初在MIT学习地质学，转向设计后感到豁然开朗。每门设计课都激励着她。Coelho的课程是她首次接触AI设计。她用“从消防水龙头喝水”来形容MIT的学习强度，而这门课让她找到了一条清晰的设计之路。

“那是我第一次感觉自己能充分吸收知识而不被淹没。我看到自己会长期从事设计，这在以前谈论技术时我从未想过。”