Наверняка вы видели рекламу различных программ, на основе Искусственного Интеллекта, куда фотографируешь еду, и получаешь точный расчёт калорий и БЖУ. Звучит как мечта лентяя и кошмар диетолога. Сфотографировал тарелку макарон по-флотски – и вот уже получаешь точный расчёт. Но стоит ли доверять такому цифровому диетологу, в виде бездушной нейросети, или это как знакомство в соцсетях – на фотках одно, в жизни – страшилище заморское?
Учёные устроили трём топовым нейросетям (ChatGPT-4o, Claude 3.5 Sonnet и Gemini 1.5 Pro) жёсткий экзамен [1]. Им показали 52 фотографии еды – от простых продуктов до сложных блюд в трёх размерах порций. Задача была проста: используя вилку и тарелку на фото как линейку, определить точный вес, калории и состав макронутриентов (БЖУ).
Результаты «шо капец».
1. Погрешность в 36% – это как стрелять из базуки по воробьям. Лучшие модели, ChatGPT и Claude, ошиблись в оценке веса и калорийности в среднем на 36-37%. На практике это значит, что ваша порция на 500 ккал в глазах ИИ может «весить» где угодно – от 315 до 685 ккал. Хотя чаще отклонение было в сторону занижения калорий, особенно на больших порциях.
2. Позорный провал Gemini от Google. Пока ChatGPT и Claude хотя бы пытались изобразить бурную деятельность, Gemini просто сходила с ума. Её ошибки взлетели до 64-110%. Это уже даже не погрешность – это диагноз. Если ваш ИИ-помощник не может отличить нут от говядины, о какой точности может идти речь? С оценкой БЖУ там вообще дыра полная.
3. Систематическая ложь. ИИ патологически занижает данные. Чем больше порция, тем сильнее ИИ ей недооценивает. Эта систематическая ошибка означает, что если вы на диете и едите маленькие порции, ИИ вам солжёт «всего» на 20-30%. Но если вы атлет на массе или просто любите поесть, вас ждёт полноценный н*ёб. Большая порция на 800 ккал может быть оценена в 500. Потом удивляемся, почему прогресс стоит на месте.
4. Абсурд вместо анализа. У ИИ, видимо, проблемы не только с математикой, но и со зрением. В ходе теста Claude спутал яичницу-болтунью с пастой и насчитал лишних 1788% углеводов. Видимо, алгоритм увидел в яйцах «спагетти природного происхождения». Это яркий пример того, что ИИ не понимает еду, а просто угадывает, опираясь на картинки из интернета.
Так можно ли им пользоваться? Грубо – да. Точно – никогда.
Ирония в том, что лучшие ИИ по точности догнали обычного человека, который на глаз записывает еду в дневник питания (погрешность таких дневников – те же 20-50%). По факту, мы заменяем одного ненадёжного свидетеля на другого, но с приставкой «искусственный» – можно жЫ. Да и как бы, виноваты уже не мы… Но, увы, он такой же ленивый…
Выводы:
- НЕ доверяйте ИИ, если вам нужна точность: вы спортсмен на сушке/наборе, работаете с диетологом над лечением, считаете каждый грамм белка.
- Можно глянуть на ИИ-оценку, если вам нужна общая картина: вы новичок и хотите примерно понимать, из чего состоит ваша тарелка – белки, жиры или углеводы.
- База неизменна: кухонные весы + проверенные базы данных (вроде тех, что в приложении FatSecret). Тут погрешность будет в разы меньше.
- ИИ не понимает логику еды. Он не знает, что под соусом может скрываться рис, не видит разницы между куриной грудкой и тофу и сливается перед любым сложным блюдом. Поэтому для подсчёта калорий – это не более, чем цифровой шут, который просто будет вас развлекать рандомными цифрами. Это как планировать свой бюджет по гороскопу.
Пиши в комментариях – пробовал такие проги?
Грамотные программы тренировок - https://vk.cc/bZSiV7
Вкуснейшие планы питания - https://vk.cc/aCzw5O
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🔹 VK - https://vk.com/sportivnye_sovety
🔹 Instagram - https://www.instagram.com/ig_molot/
🔹 Telegram - https://t.me/sportivnye_sovety
🔹 YouTube - https://www.youtube.com/c/Спортивныесоветы/
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Материалы и исследования:
1) pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41081011/ (Jonatan Fridolfsson et al. «Performance Evaluation of 3 Large Language Models for Nutritional Content Estimation from Food Images»)
#ИгорьМолот #спортивныесоветы #диета #ПП #похудение #калории #ИИ #ЗОЖ #научныйподход #правильноепитание