Найти в Дзене
Цифровая Переплавка

🍏📸 Почему искусственный интеллект пока не способен заменить здравый смысл в подсчёте калорий?

Оглавление
Неоновый кухонный натюрморт в «киберпанк»-стиле: AR-оверлей выдаёт ложные калории — яблоко подсвечено как жареная курица, салату приписан пончик, а лосось заключён в прозрачный «бокс» с неверными цифрами. Сцена подчёркивает абсурдность ошибок ИИ-счётчиков.
Неоновый кухонный натюрморт в «киберпанк»-стиле: AR-оверлей выдаёт ложные калории — яблоко подсвечено как жареная курица, салату приписан пончик, а лосось заключён в прозрачный «бокс» с неверными цифрами. Сцена подчёркивает абсурдность ошибок ИИ-счётчиков.

Когда речь заходит о правильном питании, приложения, обещающие простоту и точность в подсчёте калорий с помощью искусственного интеллекта (ИИ), кажутся идеальным решением. Просто сделай фото еды — и готово! Но не спешите радоваться: на практике всё оказывается куда печальнее, чем выглядит на рекламных картинках.

Ярким подтверждением служит недавнее исследование журналистки Мередит Дитц, протестировавшей популярные приложения вроде Cal AI, SnapCalorie и Calorie Mama. Результаты оказались настолько плохими, что их можно было бы назвать забавными, если бы не были настолько удручающими.

🤖 Как должен работать ИИ в подсчёте калорий?

Технология на первый взгляд проста и привлекательна:

  • 📱 Фотография блюда — приложение анализирует изображение.
  • 🔎 Распознавание продуктов — ИИ определяет тип и количество ингредиентов.
  • 🧮 Автоматический подсчёт калорий — приложение показывает результат без ручного ввода.

Звучит идеально, правда? Вот только реальность далека от рекламных обещаний.

🍽️ Горькая реальность: ошибки и ещё раз ошибки

Тестирование приложений сразу выявило целый набор серьёзных проблем:

  • 🍎 Ошибка распознавания простых продуктов:
    Например, Cal AI перепутал яблоко с... курицей тикка масала. И это несмотря на чёткую фотографию.
  • 🥗 Неверные оценки сложных блюд:
    Cal AI оценил греческий салат примерно в половину от реальной калорийности. Приложение полностью проигнорировало калорийные ингредиенты вроде оливкового масла и нута, существенно занизив итоговый результат.
  • ⚖️ Проблемы с порциями:
    Все тестируемые приложения демонстрировали серьёзные ошибки при изменении порций, иногда предлагая абсурдные оценки вроде 25% порции, содержащей более половины калорий от полной тарелки.

💸 SnapCalorie: дороже, но ненамного лучше

SnapCalorie оказался точнее в распознавании простых продуктов, но всё равно плохо справился со сложными блюдами. Он потребовал дополнительных уточнений вручную, что полностью свело на нет всю идею экономии времени.

Стоимость годовой подписки в $80 вызывает вопросы: за что именно платит пользователь, если всю основную работу приходится делать вручную?

😐 Calorie Mama: поражение без боя

Calorie Mama поразила тем, что даже не пыталась скрывать своё бессилие. Приложение заставляло пользователя вручную подтверждать все ингредиенты и размеры порций после загрузки фотографии. Таким образом, весь смысл «умного» приложения терялся: пользователь делает ту же работу, что и при традиционном подсчёте калорий.

📉 Философия проблемы: почему ИИ пока не работает?

Главная причина провала всех этих приложений не только техническая, но и концептуальная:

  • 📷 Двумерные фотографии против трёхмерной реальности:
    Фотографии не дают достаточной информации о глубине и плотности еды, особенно если речь идёт о блюдах со смешанными ингредиентами и соусами.
  • 🧠 Отсутствие контекста и здравого смысла:
    Приложения не учитывают нюансов индивидуального питания, способа приготовления и визуальных особенностей блюд. Например, масло, соусы и мелкие добавки легко пропадают из «поля зрения» ИИ, что приводит к грубым просчётам.
  • 🔢 Числа против интуитивного питания:
    Приложения усиливают культ цифр, в то время как диетологи всё чаще говорят о преимуществах интуитивного питания, когда человек слушает своё тело, а не зацикливается на калориях.

💡 Моё личное мнение: ИИ пока далёк от совершенства

Как человек, который лично экспериментировал с аналогичными приложениями, я могу подтвердить, что ситуация близка к той, что описала автор исследования. ИИ действительно пока не в состоянии точно распознавать блюда и калории, особенно в реальной жизни, где еда далеко не всегда выглядит как на идеальном рекламном фото.

Более того, приложения создают ложное чувство контроля, одновременно порождая новые формы неточностей. Пользователи, не знакомые с питанием на профессиональном уровне, могут попасть в ловушку ложных оценок, которые ведут к противоположному эффекту — перееданию или, наоборот, чрезмерному ограничению.

Вместо того, чтобы вкладываться в дорогие и плохо работающие ИИ-решения, возможно, стоит вернуться к проверенным подходам: внимательному выбору продуктов, правильному питанию и периодическому контролю через простые методы (например, взвешивание порций).

📌 Итог и рекомендации

ИИ-приложения обещали революцию в подсчёте калорий, но пока революция откладывается на неопределённый срок. Вот что следует запомнить:

  • 🎯 Если нужна точность — используйте традиционные методы с весами и ручным вводом.
  • 💪 Слушайте своё тело и старайтесь питаться сбалансировано, не зацикливаясь на цифрах.
  • 📵 Будьте осторожны с модными ИИ-приложениями, пока технологии не достигнут нужного уровня точности.

Подробнее о результатах исследования вы можете прочитать здесь:

И помните, иногда старый проверенный способ оказывается лучше новой громкой технологии! 🍽️✨