Нейросеть рисует еду? что это такое?
Нейросети стремительно ворвались в повседневную реальность. Еще совсем недавно о них говорили только специалисты, но теперь самые разные люди с их помощью рисуют, пишут дипломные работы, строят, программируют и даже готовят. Нейросети стремительно вошли в повседневную жизнь. Еще совсем недавно о них говорили только специалисты, но теперь самые разные люди с их помощью рисуют, пишут дипломные работы, строят, программируют и даже готовят.
В последнее десятилетие ИИ с разным успехом пытаются применять в ресторанах и кафе по всему миру. Одной из первых стран, где стали внедрять «умные» технологии, стал Китай: экспериментально роботов там начали использовать еще с 2010 года, а в 2018-м в Пекине открылся первый ресторан Haidilao, где они «работали» официантами. Роботы полноценно принимали заказы, привозили к столикам подносы с тарелками, а затем убирали их.
Русская кухня у нейросети, явно ассоциируются с блинами похожими на пиццу
И БОЛЬШЕ БОЛЬШЕ куриных яиц, желательно рядом с церквями
Также, мы кажется заметили что-то похожее на гуляш с пюре, корейская лапша — точно родом не из России, бокал — точно не рюмка водки. Чайничек ромашкового чая и пучок укропа И даже что-то похожее на настоящий суп.
Проблема в том, что пока что мы не можем объяснить нейросети, что такое «вкусно», поскольку это понятие относится к квалиа — непередаваемой информации. Восприятие вкуса субъективно: например, одни обожают оливки, других же выворачивает от одного их запаха. А это значит, что разработчик не сможет даже алгоритмизировать вкусы — например, задав заранее «удачные» и «неудачные» сочетания продуктов.
Как ИИ придумывает рецепты?
Это зависит от того, какой подход использует нейросеть. Некоторые энтузиасты даже тестируют разные ИИ и устраивают своеобразную «битву шефов», сравнивая на вкус блюда, приготовленные по рецепту робота.
На самом деле, у разработчиков кулинарных ИИ есть и более важные задачи, кроме генерации фьюжн-рецептов. Например, в мире до сих пор нет единого стандарта по здоровому питанию, поскольку национальные подходы сильно разнятся, а сами гайды постоянно совершенствуются. Мощный ИИ помог бы не только объединить опыт диетологов из разных стран, но и учесть множество побочных факторов, от средней стоимости продуктов до углеродного следа, который оставляет их производство.
