Искусственный интеллект создал несколько рецептов пиццы

Исследователи MIT провели эксперимент по созданию рецептов пиццы искусственным интеллектом. Работая в рамках проекта How To Generate (Almost) Anything, учёные использовали рекуррентную нейронную сеть с открытым исходным кодом textgenrnn. Обучение провели на сотнях авторских рецептов из кулинарных блогов.

Полевые испытания пиццы от ИИ-шефа

Для оценки вкусовых качеств сгенерированных рецептов исследователи обратились за помощью к кулинарам. Помочь в реализации творений искусственного интеллекта согласилась пиццерия Crush Pizza в Бостоне, штат Массачусетс.

Местный шеф-повар отметил, что в некоторых рецептах отсутствуют ключевые ингредиенты блюда — мясной топпинг, соус или сыр. Кроме того, некоторые компоненты довольно сложно найти. В пиццерии и окрестностях не оказалось «измельчённого карамельного сыра» или «фермерской заправки из грецкого ореха».

В результате перорального тестирования опытных образцов (проще говоря, попробовав по кусочку), учёные пришли к выводу, что некоторые рецепты оказались весьма недурны. В топ вошли следующие рецепты пиццы:

• черника, шпинат и сыр фета;
• бекон, авокадо и персик;
• абрикос, груша, клюква и рикотта;
• сладкий картофель, бобы и бри;
• креветки, варенье и ассорти итальянских колбасок.

Последний рецепт пиццы получился настолько удачным, что шеф-повар пиццерии обещал подумать о включении его в основное меню.

О проекте How To Generate (Almost) Anything

В последние годы всё чаще можно услышать опасения, что искусственный интеллект может лишить рабочих мест множество людей. Цель проекта How To Generate (Almost) Anything — показать, что будущее за сотрудничеством людей и машин.

По мнению учёных, нейросети помогут улучшить возможности человека и расширить творческие рамки. Помимо эксперимента с рецептами пиццы, сотрудники проекта опубликовали свои разработки по созданию музыкального дуэта человек-машина, а также коллекцию винтажных платьев, разработанную ИИ на основе выкроек из старых журналов.

Кулинария — дисциплина, полагающаяся на субъективное восприятие вкуса, поэтому её освоение затруднительно для инструментов машинного обучения. Однако попытки применить новые технологии к этой области человеческого знания делаются не впервые. В 2015 году была опубликована книга рецептов, разработанных ИИ Chef Watson. А в середине 2017 года разработчики из МIT продемонстрировали технологию pic2recipe, вычисляющую рецептуру блюда по его изображению.