Как нейросети создают вкусы и можно ли сгенерировать уникальный рецепт

Истории компаний и подборка полезных ресурсов.

Очередная область, в которую пришли нейросети, — это кулинария. Разработчики считают, что искусственный интеллект поможет сэкономить на дегустациях и ускорит создание рецептов. Как исследователи учат ИИ «чувствовать» вкус, какие компании уже пользуются услугами «нейрошефов» и с помощью каких ресурсов сгенерировать блюдо — в этой статье.

Содержание:

Российский производитель лимонадов и технологическое сообщество «Техпросвет ВКонтакте» сгенерировали не только вкус для лимитированного напитка, но и дизайн этикетки. В работе они использовали ChatGPT и Midjorney.

ИИ создал колу из будущего (как называют напиток производители) в двух вариантах: с сахаром и без сахара. Лимитированную серию выпустили в конце 2023 года.

И вкус, и дизайн Y3000 сгенерированы нейросетью. Сначала ИИ проанализировал данные о потребителях и их представлениях о будущем, затем вместе с сотрудниками Coca-Cola создал новый вкус. Отзывы о «нейроколе» разнятся: одни чувствуют в ней привкус жвачки, другие — аромат ягод, карамели и ванили.

В дизайне этикетки нейросеть использовала фиолетовые, пурпурные и голубые элементы на футуристичной серебристой основе. Какие именно ИИ-инструменты использовали в компании — в пресс-релизе не уточняется.

На вкусе и дизайне в Coca-Cola не остановились и продолжили удивлять ИИ-решениями — на упаковке разместили QR-код, который ведёт в сервис Creations Hub. На сайте можно наложить фильтр на фотографию и представить, как будет выглядеть мир через тысячу лет.

Руководитель отдела исследований и разработок Mondelez (производитель Oreo и других продуктов питания) Джо Мэнтон сообщил, что компания внедряет в работу нейросети с 2019 года.

К 2024 году Mondelez объявила, что искусственный интеллект создал более 70 новых вкусов. Например, среди сгенерированных и обновлённых вкусов — печенье Chips Ahoy!, которое выпускается с 1963 года.

Нейросети позволяют компании быстрее создавать рецепты и учитывать стоимость ингредиентов, их воздействие на окружающую среду, вкус, аромат и внешний вид продукта. Но без человека в производстве ещё не обойтись — дегустаторы по-прежнему нужны.

Крупные компании создают вкусы не только с помощью ботов генеративного интеллекта вроде ChatGPT, но и используют инструменты машинного обучения. Их можно сравнить с алгоритмами для изобретения и изучения новых лекарств.

Вкусовых рецепторов у нейросетей нет, поэтому разработчики обучают их на основе массивов данных. Исследователи из Копенгагенского университета попросили 256 человек расставить бокалы с вином в зависимости от вкуса: ближе друг к другу — те, которые кажутся похожими, дальше — те, которые кажутся разными. Кроме этого, исследователи «загрузили» в нейросеть этикетки от напитков и отзывы пользователей из приложения Vivino. Чтобы связать изображения с текстом, учёные использовали нейронную сеть CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training), которую разработали в OpenAI.

Так учёные научили ИИ определять похожие вкусы и прогнозировать, какое вино понравится покупателю, а какое — нет. Позже, по утверждениям разработчиков, модель можно будет использовать для прогноза предпочтений в еде, кофе и других напитках.

Исследователям понадобилось более трёх лет на разработку модели машинного обучения, которая анализирует и прогнозирует вкус пива. Для обучения учёные использовали:

В результате исследователи обучили модель предсказывать, каким будет вкус пива и понравится ли он потребителю. Такие данные помогут пивоварам корректировать рецепты, экономить время и деньги на испытаниях.

Некоторые сервисы, например DishGen предупреждают пользователей: сгенерированные рецепты не проверяются людьми, поэтому относиться к ним нужно осторожно. Сочетания могут быть невкусными или даже опасными.

Так, пользователи заметили галлюцинацию у ИИ от Google. Поисковик предложил оригинально решить проблему с сыром, который недостаточно прилипает к пицце, — просто добавить в рецепт клей. Предположительно, такая ошибка произошла из-за шуточного комментария на Reddit, которому на момент генерации неудачного ответа было уже 11 лет.

Интересный факт: в феврале 2024 года Google договорились с Reddit о том, что нейросети компании будут учиться на контенте популярного сайта.

Ещё более опасную галлюцинацию обнаружили в сети супермаркетов в Новой Зеландии. Там планировщик блюд предложил приготовить коктейль из газообразного хлора.

Вкус, как и полноценный рецепт, можно создать в любой нейросети для генерации текста. Одни сервисы справятся с этим лучше, другие — хуже. Главное — не всецело опираться на советы нейросетей, а анализировать их.

А вы бы доверили искусственному интеллекту свой рацион? Делитесь мнением в комментариях.