Khi trí tuệ nhân tạo tạo ra công thức nấu ăn

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang được sử dụng để tạo ra các công thức nấu ăn và thức uống. Tuy nhiên, việc liệu những công thức này có thực sự hữu ích và cải thiện trải nghiệm ẩm thực của con người hay không vẫn là một câu hỏi.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang được sử dụng để tạo ra các công thức nấu ăn và thức uống. Tuy nhiên, việc liệu những công thức này có thực sự hữu ích và cải thiện trải nghiệm ẩm thực của con người hay không vẫn là một câu hỏi.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang được sử dụng để tạo ra các công thức nấu ăn và thức uống. Tuy nhiên, việc liệu những công thức này có thực sự hữu ích và cải thiện trải nghiệm ẩm thực của con người hay không vẫn là một câu hỏi.

Một công thức nấu ăn mang đậm tính nhân văn và thể hiện bối cảnh, câu chuyện, sở thích và cảm xúc của người tạo ra chúng.

Tuy nhiên, có những rào cản mà con người không thể vượt qua: không thể tham khảo mọi công thức trên Internet để tạo ra phiên bản riêng của mình hoặc phân tích hàng nghìn kỹ thuật để tìm ra cách làm vỏ bánh tốt nhất.

Theo Tech Crunch, Yummy - một công ty khởi nghiệp tại Estonia - đã phát minh ra công cụ giúp tạo ra và điều chỉnh các công thức nấu ăn dựa trên khẩu vị của người dùng, bao gồm cả hình ảnh của món ăn.

Karl Paadam, giám đốc thương hiệu của Yummy, chia sẻ đang áp dụng trí tuệ nhân tạo và công nghệ tiên tiến để phát triển kế hoạch ăn uống có thể cá nhân hóa, mua sắm tương xứng với túi tiền, khẩu vị, sức khỏe... và giảm thiểu lãng phí thực phẩm.

Người dùng có thể yêu cầu Yummy tạo ra các công thức theo sở thích cá nhân của họ.

Một phóng viên từ tờ The New York Times đã thử nghiệm nấu một công thức do trí tuệ nhân tạo tạo ra - Ảnh: NYT

Ví dụ như 'tôi muốn có 5 món cá', sau đó nói 'ok, bây giờ hãy chọn giá rẻ hơn' hoặc 'tôi muốn đây là chế độ ăn uống cân đối'. Hiện Yummy đã thu về 3,6 triệu USD với hy vọng trở thành nền tảng hàng đầu trong việc cung cấp và tùy chọn công thức nấu ăn cho khách hàng.

Forbes đưa tin về VEG3, một công ty có trụ sở tại New Zealand, vừa ra mắt phần mềm tạo ra các công thức nấu ăn thuần chay hoàn chỉnh. VEG3 cũng phản ứng trước những phản đối từ cộng đồng ăn chay.

Người dùng yêu cầu và sau đó điều chỉnh để VEG3 đưa ra các giải pháp phù hợp với ba tiêu chí: chính xác và trung thực, tiêu chuẩn hoặc sáng tạo và ít người biết.

Trong đó, lựa chọn 'tiêu chuẩn' được khuyến khích, trong khi tiêu chí 'sáng tạo' gây tranh cãi vì nhiều người cảm thấy không an toàn khi thử món ăn.

Để trải nghiệm trực tiếp các công thức nấu ăn do trí tuệ nhân tạo thiết kế, vào dịp Lễ Tạ ơn, các phóng viên từ The New York Times đã thử áp dụng công nghệ GPT-3 để tạo ra thực đơn cho bữa tối.

GPT-3 phân tích các văn bản kỹ thuật số - bao gồm sách, bài viết trên Wikipedia, Twitter, hội thoại trực tuyến, chương trình máy tính và các công thức nấu ăn.

Công nghệ này có khả năng phân tích hàng tỉ mẫu khác nhau theo cách mà mọi người liên kết từng từ, số và ký hiệu và sử dụng kiến thức đó để tạo ra nội dung mới. Theo cách này, thực đơn Lễ Tạ ơn bao gồm các công thức nấu ăn gốc được GPT-3 kết hợp lại.

(Từ trái qua) Bốn phóng viên từ The New York Times bao gồm Genevieve Ko, Yewande Komolafe, Melissa Clark và Eric Kim sau khi nấu các món theo công thức do trí tuệ nhân tạo tạo ra - Ảnh: NYT

Năm 2016, Janelle Shane - một nhà nghiên cứu quang học, vận hành một trang blog hài hước về trí tuệ nhân tạo mang tên AI Weirdness - đã bắt đầu sử dụng các hệ thống như GPT-3 để tạo ra các công thức nấu ăn.

Cô cho biết những phiên bản đầu tiên của công nghệ đã tạo ra những công thức khá kỳ quặc với các thành phần vô nghĩa như 'gạo không vỏ' hoặc 'bột mì nghiền nhỏ'.

Ngày nay, việc phân biệt giữa công thức của trí tuệ nhân tạo và công thức của con người trở nên khó khăn. 'Nếu không chú ý, bạn có thể nghĩ rằng GPT-3 là một công thức bình thường', Shane nói.

Món 'gà tây nướng' có vẻ đẹp mắt nhưng lại không đem lại hương vị như kỳ vọng - Ảnh: NYT

Để tạo ra thực đơn Lễ Tạ ơn bằng trí tuệ nhân tạo, bốn người chịu trách nhiệm phần nấu ăn của The New York Times đã giới thiệu bản thân cho hệ thống GPT-3. Mark Chen, một nhà khoa học nghiên cứu tại OpenAI, đã gợi ý nhóm thử nghiệm nên tích hợp yếu tố cá nhân vào quá trình này.

'Bài tập' được giao cho GPT-3: 'Tôi sinh ra ở Texas và lớn lên trong một gia đình Mỹ gốc Ấn. Tôi thích vị cay, đồ ăn Ý, Thái Lan và các món tráng miệng không quá ngọt. Các nguyên liệu thường xuyên sử dụng của tôi là gia vị chaat, miso, nước tương, rau thơm và sốt cà chua. Hãy cho tôi xem thực đơn Lễ Tạ ơn của tôi'.

Công thức đầu tiên mà GPT-3 tạo ra được gọi là 'pumpkin spice chaat' (đồ ăn nhẹ gia vị bí ngô), khiến nhóm thử nghiệm vừa ngạc nhiên vừa thán phục trước ý tưởng lạ lùng nhưng sáng tạo.

Tiếp theo, họ yêu cầu: 'Hãy cho tôi thấy một số món tráng miệng phù hợp với khẩu vị của tôi. Chỉ cần một công thức không truyền thống cho Lễ Tạ ơn. Chỉ cần một công thức làm nước sốt việt quất không quá ngọt và không quá gia vị'.

Sau đó, họ sử dụng DALL-E, một hệ thống khác của OpenAI, để tạo ra hình ảnh cho mỗi món và yêu cầu GPT-3 giới thiệu từng công thức.

Một số nguyên liệu trông khá lạ lùng: món 'naan nhồi' có 32 thành phần khác nhau, trong đó có hai cốc trái cây sấy. Hầu hết các công thức nấu ăn đều có muối và chất béo.

Tuy vậy, nhóm thử nghiệm vẫn thực hiện và thử nếm các món ăn. Đó chính là lúc hi vọng của họ về một bữa tiệc Lễ Tạ ơn thịnh soạn bị thất vọng.

Bánh mặn thay vì ngọt. Món 'naan nhồi' có hương vị giống như chana masala - một món chay Ấn Độ, và món bánh trái cây thì có hương vị kinh khủng. Đối với công thức gà tây nướng, GPT-3 đề xuất sử dụng một tép tỏi để ướp 5kg thịt gà, không có bơ hoặc dầu nên rất khô và thiếu hương vị.

Gia vị chaat, kết hợp với ngò và gia vị nướng, tạo ra một hỗn hợp có hương vị giống như cỏ. Đậu xanh và nước sốt việt quất có thể ăn được nhưng không có sức hút. Nhóm thử nghiệm kết luận: 'Không có cảm xúc đằng sau mỗi món ăn'.

Các nhà sản xuất bia luôn tìm kiếm những công thức mới. Tuy nhiên, việc nấu và thử nghiệm các công thức trước khi ra mắt thị trường đòi hỏi nhiều thời gian và công sức.

Dự án do Denham D’Silva dẫn dắt - người đồng sáng lập thương hiệu bia Barossa Valley Brewing, cùng với Tiến sĩ Jaime Sherrah, Tiến sĩ Simon Lucey tại Viện Máy học Úc (AIML) - một trong những viện AI hàng đầu thế giới.

Theo Denham, Deep Liquid cho phép các nhà sản xuất bia phát triển các công thức mới hoặc điều chỉnh các công thức hiện có bằng cách chuyển phản hồi từ khách hàng thành dữ liệu để huấn luyện máy học. Khách hàng quét mã QR trên nhãn chai bia để gửi phản hồi.

Denham D’Silva (phải) cùng đội ngũ sản xuất món bia từ trí tuệ nhân tạo mang tên The Rodney IPA - Ảnh: Đại học Adelaide

Với sức mạnh của học máy, Deep Liquid liên tục phát triển theo thời gian. 'Đánh giá từ khách hàng sẽ liên tục được tích hợp vào mạng nơ-ron để xây dựng và hỗ trợ quy trình phát triển công thức. Càng nhiều dữ liệu càng tốt', anh nói.

Với sự hợp tác của sinh viên tại AIML, dự án bắt đầu khi Barossa Valley ra mắt loại bia đầu tiên sản xuất từ trí tuệ nhân tạo của Úc vào đầu năm nay với tên The Rodney IPA.

Sản phẩm đã nhận được huy chương bạc tại Giải thưởng Bia Quốc tế Úc (AIBA), và Giải thưởng Bia và Rượu Táo Royal Adelaide.

Bia được đặt theo tên của Rodney Brooks - một nhà nghiên cứu robot xuất sắc sinh ra ở Adelaide, từng là giám đốc phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo tại MIT, người ủng hộ dự án.

Sau thành công của The Rodney, Denham, Jaime và Simon quyết định mở rộng dự án, tạo ra một nền tảng độc lập riêng gọi là Deep Liquid.

Hai nhà máy bia ở Mỹ là New Bohemia Brewing và NOLA Brewing cũng sử dụng công nghệ này. Denham tiết lộ về sự hợp tác giữa anh và hai nhà nghiên cứu này sau khi cả ba cùng ngồi uống bia. Jaime và Simon thích trò chuyện với Denham về bia và cách sản xuất thức uống này.

Trong khi thế giới của bia thủ công thường quan tâm đến con người, tính cách và vẻ đẹp của việc tạo ra những thứ mới, Denham cho biết anh coi công cụ này như sự kết hợp giữa nghệ thuật và khoa học.