Khi AI viết công thức nấu ăn

Denham D’Silva (phải) cùng nhóm sản xuất món bia từ AI mang tên The Rodney IPA. Ảnh: The University of Adelaide

Khi AI vào bếp

Một công thức nấu ăn chứa đựng tính nhân văn và gợi nhắc bối cảnh, câu chuyện, sở thích, cảm xúc của người sáng tạo ra chúng. Tuy vậy, có những giới hạn con người không thể vượt qua: không thể đọc mọi công thức có trên Internet để tạo ra phiên bản của riêng mình hay 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 sáng chế công cụ giúp tạo ra và điều chỉnh các công thức nấu ăn dựa trên khẩu vị của người dùng, kể cả hình ảnh của món ăn. 

"Bạn không mất thời gian để quyết định ăn gì, tìm công thức nấu ăn, nghiên cứu thông tin dinh dưỡng và lợi ích sức khỏe. Chúng tôi thay bạn giải quyết vấn đề phức tạp này, dựa trên sở thích của bạn" - Martin Salo, đồng sáng lập kiêm giám đốc điều hành Yummy, chia sẻ.

Karl Paadam, giám đốc thương hiệu của Yummy, cho biết đang sử dụng AI và các công nghệ tiên tiến khác để xây dựng kế hoạch bữa ăn có thể tùy chỉnh, mua sắm hàng tạp hóa hợp với túi tiền, hương vị, sức khỏe… và tránh lãng phí thực phẩm. 

Người dùng có thể lần lượt đưa ra các yêu cầu để Yummy tạo ra công thức theo sở thích. Ví dụ "tôi muốn có 5 món cá", sau đó nói "được rồi, bây giờ hãy chọn mức giá rẻ hơn" hoặc "tôi muốn đây là chế độ ăn uống cân bằng". 

Hiện Yummy đã huy động được 3,6 triệu USD với hy vọng sẽ trở thành nền tảng dẫn đầu trong cung cấp, lựa chọn công thức nấu ăn cho khách hàng.

Forbes cho biết VEG3, công ty có trụ sở tại New Zealand, vừa tung ra phần mềm tạo công thức nấu ăn thuần chay hoàn chỉnh. VEG3 cũng phản hồi những bình luận chống lại người ăn chay trường. 

"VEG3 dựa trên hàng chục nghìn ví dụ về bản sao marketing từ các doanh nghiệp sản xuất thực phẩm thực vật và các tổ chức từ thiện bảo vệ quyền động vật. Vì vậy, công cụ này có khả năng viết nhiều loại nội dung khác nhau" - Sam Tucker, người sáng lập và xây dựng VEG3, cho biết.

Người dùng yêu cầu và sau đó tùy chỉnh để VEG3 đưa ra các đáp án thỏa một trong ba tiêu chí: chính xác và trung thực, tiêu chuẩn hoặc sáng tạo và ít người biết đến. 

Trong đó, "tiêu chuẩn" là lựa chọn được khuyến nghị, trong khi "sáng tạo" là tiêu chí gây tranh cãi bởi nó mang lại cảm giác không an toàn khi nếm thử món ăn.

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

Hình ảnh thực tế của món “bánh gia vị bí ngô với lớp phủ kem phô mai màu cam” khi các phóng viên nấu theo công thức do AI tạo ra. Ảnh: NYT

Được thiết kế bởi OpenAI, một trong những phòng thí nghiệm AI tham vọng nhất thế giới, GPT-3 là một mạng nơ ron và hệ thống toán học có thể học các kỹ năng bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu. GPT-3 phân tích văn bản kỹ thuật số - gồm sách, bài viết trên Wikipedia, Twitter, nhật ký trò chuyện, chương trình máy tính và công thức nấu ăn. 

Công nghệ này có thể xác định hàng tỉ mẫu khác biệt theo cách mọi người kết nối các từ, số và ký hiệu và sử dụng kiến thức đó tạo ra nội dung riêng. Theo nguyên lý này, thực đơn Lễ Tạ ơn bao gồm các công thức nấu ăn nguyên bản được GPT-3 kết hợp lại.

Năm 2016, Janelle Shane - một nhà khoa học nghiên cứu quang học, điều hành một trang blog hài hước về học máy mang tên AI Weirdness - 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 bóc vỏ" hoặc "bột mì băm nhỏ". 

Ngày nay khó phân biệt được công thức AI với công thức do con người tạo ra. "Nếu không chú ý, bạn sẽ nghĩ GPT-3 là một công thức bình thường", Shane nói.

Để tạo thực đơn Lễ Tạ ơn bằng AI, bốn người phụ trách chuyên mục nấu ăn của The New York Times đã giới thiệu bản thân với hệ thống GPT-3. Mark Chen, nhà khoa học nghiên cứu OpenAI, khuyên nhóm thực nghiệm nên lồng ghép yếu tố cá nhân. 

"Hãy nói với hệ thống về bạn, về gia đình, hương vị bạn yêu thích, hay nguyên liệu bạn sử dụng thường xuyên. Cung cấp càng nhiều chi tiết, mô hình này hoạt động càng tốt", ông nói. "Đề bài" được đưa ra cho GPT-3: "Tôi đến từ Texas và lớn lên trong một gia đình người Mỹ gốc Ấn. 

Tôi thích hương vị cay, đồ ăn Ý, Thái Lan và các món tráng miệng không quá ngọt. Một số nguyên liệu tôi thường nấu bao gồm gia vị chaat, miso, nước tương, rau thơm và tương cà chua. Hãy cho xem thực đơn Lễ Tạ ơn của tôi".

Công thức đầu tiên mà GPT-3 tạo ra mang tên "pumpkin spice chaat" (tạm dịch: đồ ăn nhẹ gia vị bí ngô), khiến nhóm thử nghiệm vừa bối rối vừa ấn tượng trước khái niệm lạ lùng nhưng rất sáng tạo. 

Họ tiếp tục yêu cầu: "Cho tôi xem vài món tráng miệng phù hợp khẩu vị của tôi. Chỉ cho tôi một công thức không truyền thống trong Lễ Tạ ơn. Chỉ cho tôi một công thức làm nước sốt nam việt quất không quá ngọt và ít gia vị". 

Vài phút sau, GPT-3 đưa ra một thực đơn hoàn chỉnh vừa hợp lý vừa hấp dẫn, gồm "chaat gia vị bí ngô", "đậu xanh với miso và hạt mè", "naan nhồi", "gà tây nướng với men đậu nành - gừng", "nước sốt nam việt quất không quá ngọt và một chút gia vị" và "bánh gia vị bí ngô với lớp phủ kem phô mai màu cam".

Tiếp đó, họ dùng DALL-E, một hệ thống OpenAI khác, để tạo ảnh cho từng món và yêu cầu GPT-3 giới thiệu cho từng công thức. Một số nguyên liệu trông có vẻ kỳ quặc: món "naan nhồi" có 32 thành phần khác nhau, trong đó có hai cốc trái cây sấy khô. 

Hầu hết các công thức nấu ăn đều có muối và chất béo. Tuy vậy, nhóm thử nghiệm vẫn nấu và nếm thử các món ăn. Đó là lúc hy vọng của họ về một bữa tiệc Lễ Tạ ơn thịnh soạn tan vỡ.

Bánh đặc và mặn thay vì ngọt. Món "naan nhồi" có vị hệt như chana masala - món chay của Ấn Độ, và món bánh trái cây thì có vị khủng khiếp. Với công thức gà tây nướng, GPT-3 đề nghị dùng một tép tỏi để ướp 5kg thịt gà, không có bơ hoặc dầu nên rất khô và không có hương vị. 

Gia vị chaat, trộn với ngò và gia vị nướng, tạo ra hỗn hợp có hương vị như cỏ. Đậu xanh và nước sốt nam việt quất có thể ăn được nhưng không nổi bật. Nhóm thử nghiệm kết luận: "Không có linh hồn đằng sau mỗi món ăn".

Sau khi nhận được yêu cầu “ít calo”, nền tảng Yummy bỏ mì Ý ra khỏi công thức, giữ lại khoai tây và thêm rau củ vào. Ảnh: Tech Crunch

Sản xuất bia với công thức từ AI

Các nhà sản xuất bia liên tục có nhu cầu tìm ra những công thức mới. Tuy vậy, quá trình nấu và thử nghiệm các công thức trước khi tung ra thị trường cần nhiều thời gian, công sức. 

Một thương hiệu trong ngành bia tại Úc và các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực AI đã cùng hợp tác nhằm phát triển các loại bia mới hiệu quả hơn nhờ nền tảng Deep Liquid. 

Dẫn dắt dự án là Denham D’Silva - người đồng sáng lập thương hiệu bia Barossa Valley Brewing, cùng với tiến sĩ Jaime Sherrah, tiến sĩ Simon Lucey ở 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 tinh chỉnh các công thức hiện có bằng cách chuyển phản hồi của khách hàng thành dữ liệu đưa vào học máy. 

Khách truy cập mã QR trên nhãn chai bia để phản hồi. Với thế mạnh của học máy, Deep Liquid liên tục phát triển theo thời gian. "Đánh giá của 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 các sinh viên AIML, dự án bắt đầu khi Barossa Valley tung ra loại bia sản xuất từ AI đầu tiên của Úc vào đầu năm nay mang tên The Rodney IPA. Sản phẩm nhận được huy chương bạc tại Giải thưởng bia quốc tế Úc (AIBA), Giải thưởng bia và rượu táo Royal Adelaide.

Mạng lưới nơ ron đã học hỏi từ hơn 260.000 công thức nấu bia trước khi tự tạo ra hơn 200.000 công thức mới, sau đó giảm còn 20. Số công thức này kết hợp với các yếu tố như IBU (đơn vị độ đắng quốc tế), ABV (nồng độ cồn), nhiệt độ lên men cũng như các thành phần khác nhau và tạo ra The Rodney IPA. 

Bia đặt theo tên Rodney Brooks - thiên tài nghiên cứu robot sinh ra ở Adelaide, từng là giám đốc phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo của 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 là Deep Liquid. Hai nhà máy bia Mỹ là New Bohemia Brewing và NOLA Brewing cũng sử dụng công nghệ này. 

Denham tiết lộ sự hợp tác giữa anh cùng hai nhà nghiên cứu nảy sinh 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 bia thủ công thường xoay quanh con người, tính cách và vẻ đẹp của việc chế tạo ra những thứ mới mẻ, Denham cho biết anh coi công cụ trên là sự pha trộn giữa nghệ thuật và khoa học. ■