Tarifler ağızdan ağza aktarılabilir, dizin kartlarına karalanabilir, yemek kitaplarında yayınlanabilir. Ama her zaman ortak bir noktaları olmuştur: İnsanlar tarafından yapılmıştır.
Aslında çok az şey, bir tarif kadar insanlıkla doludur. Her birine karıştırılmış, katlanmış ve fırınlanmış, yaratıcılarının geçmişleri, hikayeleri, zevkleri ve duygularıdır.
Yine de insanların sınırlamaları var. Kendi versiyonlarını bulmadan önce internetteki her patates püresi tarifini okuyamazlar. Pasta kabuğu yapmanın en iyi yolunu bulmak için binlerce tekniği analiz edemezler.
Makineler yapabilir. Yapay zeka tarafından yönlendirilen bilgisayar sistemleri, tweet’ler ve blog gönderileri oluşturabilir, arka plan oluşturabilir, hatta bilgisayar kodu üretebilir. Şimdi de tarif yazmaya başladılar.
Bu tarifler, el yapımı atalarının tüm bileşenlerine sahiptir: içerik listeleri, hassas ölçümler, adım adım talimatlar ve (uydurma) kişisel dokunuşlarla giriş notları. Teorik olarak avantajları, yemek ve yemek pişirme hakkında çok sayıda çevrimiçi bilgi hazinesinden yararlanmalarıdır.
Ama onlar iyi mi? Ve bin yıllık yaşanmış mutfak deneyimini geliştirebilirler mi?
Ev aşçıları, profesyonel şefler ve yemek dergisi editörlerinin bildiği gibi, tarifler için nihai test, yüksek beklentileri davet eden geniş, çeşitli bir yemek olan Şükran Günü yemeğidir.
Bu nedenle, bir tatil menüsü tasarlamak için yapay zekayı (bu durumda GPT-3 adlı bir teknoloji) kullanmaya karar verdik ve ardından bunu hazırlayıp bir lezzet testçileri grubuna sunduk: dört New York Times yemek pişirme köşe yazarı.
Sonuçlar, teknolojinin potansiyeli ve bir tarifin amacı hakkında çok şey söylüyor.
Karara varmadan önce bilimi açıklayalım. Dünyanın en iddialı yapay zeka laboratuvarlarından biri olan OpenAI tarafından tasarlanan GPT-3, muazzam miktarda veriyi analiz ederek becerileri öğrenebilen bir matematik sistemi olan bir sinir ağıdır.
Bazı sistemler görüntüleri inceler; Eylül ayında, yapay zeka tarafından üretilen bir eser, devlet fuarında düzenlenen bir arka yarışmasında birincilik ödülünü aldı. GPT-3, kitaplar, Wikipedia makaleleri, tweet’ler, sohbet günlükleri, bilgisayar programları ve evet, yemek tarifleri dahil olmak üzere dijital metni analiz eder. İnsanların sözcükleri, sayıları ve sembolleri birbirine bağlama biçimindeki milyarlarca farklı modeli tanımlayabilir ve ardından bu bilgiyi, orijinal tariflerden oluşan bir Şükran Günü menüsü gibi kendi içeriğini oluşturmak için kullanabilir.
Yapay zeka, e-posta pazarlamasından bilgisayar programlamaya kadar birçok alanı yeniden şekillendirmeye hazırlanıyor. Tarif yazmak ortak bir çalışma alanı değil, ancak Massachusetts Institute of Technology’deki bir ekip de dahil olmak üzere bir avuç araştırmacı, yapay zekanın bu beceride ustalaşıp ustalaşamayacağını keşfetmeye başladı.
2016 yılında, AI Weirdness adlı bir makine öğrenimi mizah blogu yürüten bir optik araştırma bilimcisi olan Janelle Shane, tarifler oluşturmak için GPT-3 gibi sistemleri kullanmaya başladı ve ardından bunları yayınladı. Teknolojinin ilk versiyonlarının biraz tuhaf tarifler ürettiğini söyledi. “Soyulmuş pirinç” veya “kıyılmış un” gibi saçma sapan malzemeler istediler.
Bugün, birçok AI tarifinin insan yapımı olanlardan ayırt edilemez görünebileceğini söyledi.
Shane, “Gerçekten iyi yaptığı şey kulağa mantıklı geliyor,” dedi. “Yani, dikkat etmiyorsanız ve birisi bu tarifi size yüksek sesle okuyorsa, ‘Ah evet, kulağa tamamen sıradan bir tarif gibi geliyor’ dersiniz.”
AI Şükran Günü menümüzü oluşturmak için, şaşırtıcı derecede insani bir şekilde kendimizi GPT-3 sistemine tanıtarak başladık.
Bir OpenAI araştırma bilimcisi olan Mark Chen, bana, Priya Krishna’ya kişiselleşmemi tavsiye etti. Sisteme kendinizden bahsedin, dedi: aile geçmişiniz, hangi tatları seversiniz, hangi malzemeleri sıklıkla kullanırsınız.
“İstemde ne kadar çok ayrıntı verirseniz,” dedi, “genel olarak, model o kadar iyi performans gösterir.”
Bu yüzden, dizüstü bilgisayarımdan GPT-3’e giriş yaptıktan sonra şunu yazdım: “Aslen Teksaslıyım ve bir Kızılderili Amerikan evinde büyüdüm. Baharatlı tatları, İtalyan ve Tayland yemeklerini ve çok tatlı olmayan tatlıları severim. Sıklıkla yemek pişirdiğim bazı malzemeler chaat masala, miso, soya sosu, otlar ve domates salçası.
Sonra “Bana benim için yapılmış bir Şükran Günü menüsü göster” yazdım.
Üretilen ilk GPT-3 tarifine “balkabağı baharatı chaat” adı verildi. Konsept kafamı karıştırmıştı ama yaratıcılıktan etkilendim.
GPT-3’ün yaratıcılığını teşvik etmek için takip soruları sordum: Bana tat tercihlerime göre hazırlanmış birkaç tatlı göster. Bana geleneksel olmayan bir Şükran Günü tarifi göster. Bana çok tatlı ve biraz baharatlı olmayan bir kızılcık sosu tarifi göster.
Dakikalar sonra, hem makul hem de ilgi çekici görünen eksiksiz bir menüye sahiptim: balkabağı baharatlı chaat, miso ve susamlı yeşil fasulye, naan dolgusu, soya zencefilli sırlı kavrulmuş hindi, çok tatlı olmayan ve biraz baharatlı kızılcık sosu ( evet, tarifin tam adı bu) ve portakallı krem peynir kremalı kabak baharatlı kek.
Yemekler yeterince iştah açıcı görünüyordu. Her biri için fotoğraf oluşturmak üzere görüntüler oluşturan başka bir OpenAI sistemi olan DALL-E’yi kullandık. Ve GPT-3’ten her tarif için benim bakış açıma göre tanıtım yapmasını istedik: “Bu kavrulmuş hindi tarifi, çocukluğumun tatlarından ilham alıyor.” (O değildi.)
İçindekiler listelerinden bazıları sorgulanabilir görünüyordu. Naan dolgusu, iki fincan kuru meyve de dahil olmak üzere 32 farklı bileşen gerektiriyordu. Tariflerin çoğu şüpheli bir şekilde tuz ve yağ konusunda hafifti. Yine de umutluydum.
Tarifleri pişirmek ve tatmak, bu umudu neredeyse yok etti.
Pasta yoğun ve tatlıdan daha lezzetliydi. Naan dolgusunun tadı bir chana masala ve bar kavgasına girmiş bir meyveli kek gibiydi. Kızarmış hindi tarifi, 12 kiloluk bir kuşu baharatlamak için tek bir diş sarımsak gerektiriyordu ve tereyağı veya sıvı yağ yoktu; sonuç kuru ve tatsızdı.
Kişniş ve kabartma baharatlarıyla süslenmiş chaat, çimen aromalı bir lapaydı. Yeşil fasulye ve kızılcık sosu yenilebilirdi ama dikkat çekici değildi.
Lezzet tadımı yapan köşe yazarlarımız daha da az kibardı.
Melissa Clark, “İşsiz kalmadık,” dedi. Yewande Komolafe, “Bu yemeği yerken hiçbir şey hissetmiyorum” diye ekledi.
Genevieve Ko bunu en iyi şekilde özetledi: “Arkasında ruh yok.”
Tarifler, işlem sırasında aşçıların neye bakması veya koklaması gerektiğine dair çok az ipucu sağladı ve malzemelerin neden belirli bir sırada eklendiğine dair hiçbir gerekçe yoktu.
Tadımdan önce bile, optik araştırma bilimcisi Dr. Shane beklentilerimizi düşürmeyi önerdi. Yapay zeka tarafından üretilen yemekleri “otel odası arka tarifi eşdeğeri” olarak adlandırdı.
Yine de teknoloji, bu erken aşamada bile fayda sağlayabilir. OpenAI bilim adamı Bay Chen, bunun ev aşçılarına bazı temel ilhamlar sağlamaya yardımcı olabileceğini söyledi.
“Aklınızda yapmak istediğiniz bir şey var, nasıl yapacağınızı tam olarak mühlet bilmiyorsunuz ya da bir takım malzemeleriniz var ve ben onu nasıl birleştireceğimi tam olarak mühlet edemiyorum” dedi. “Bu size birçok farklı fikir vermenin çok hızlı bir yolu olabilir.”
GPT-3, daha az baharatlı veya belirli tatlar içeren bir versiyon oluşturarak mevcut bir tarifin kişiselleştirilmesine de yardımcı olabilir, dedi.
Ancak çalışmaları gıda ve bilimi iç içe geçiren yemek kitabı yazarı Nik Sharma, bu programların doğasında var olan önyargılardan endişe ediyor. Batılı tariflerin baskın olduğu İngilizce internetten yararlanıyorlar. Ve bu programlar Batı dışı yemekler önerdiğinde, bunların tandır tavuğu gibi Amerikalıların aşina olduğu daha genel olanlar olabileceğini ekledi.
“Yemek yazarları olarak amacımız insanları yeni bir yöne yönlendirmek, onlara meydan okumak, dünyayı anlamalarına yardımcı olmak” dedi. Yapay zeka ile “bunu nasıl yapıyorsun?”
AI zaten yemek yapma eylemine girdi. Ev aşçıları yemek tarifleri bulmak için arama motorlarını kullanır ve Amazon Alexa gibi sanal asistanlardan çay kaşığını yemek kaşığına dönüştürmesini ister.
Bu teknoloji, en azından şimdiye kadar, insanların yerine geçmedi. Aşçıları bir yönde veya başka bir yönde dürtebilir. Ama yine de – sezgisi, hikaye anlatımı ve sıcaklığıyla – iyi bir tarifi yönlendiren insanlıktır.
Shane, yemeğin arkasındaki kişinin tarifin kendisi kadar önemli olduğunu söyledi. Birinin turta, dolma veya hindinin bir versiyonunu mükemmelleştirmek için zaman ayırdığını ve bunu paylaştığını bilmenin değeri vardır.
“Bu tariflerin birisi için bir anlam ifade ettiğini bilmek istiyorsun,” dedi. Bu, yapay zekanın asla sağlayamayacağı bir şey.
Takip et Instagram’da New York Times Yemek Pişirme , Facebook , Youtube , TikTok ve Pinterest . Tarif önerileri, yemek pişirme ipuçları ve alışveriş tavsiyeleri ile New York Times Cooking’ten düzenli güncellemeler alın .