Искусственный интеллект помогает сделать питание полезнее и дешевле
Искусственный интеллект может помогать людям питаться здоровее не через жесткие диеты и полный отказ от привычной еды, а через маленькие замены в обычных блюдах. К такому выводу пришли исследователи из Калифорнийского университета. Их работа опубликована в научном журнале PLOS Digital Health. Смысл исследования довольно жизненный. Большинство людей примерно понимают, что овощи полезнее колбасы, а бобовые часто лучше обработанных продуктов. Но одно дело знать это в теории, и совсем другое — открыть холодильник вечером, когда устал после работы, и придумать нормальный ужин. Вот здесь обычно и начинается разрыв между красивыми рекомендациями по питанию и реальной тарелкой человека.
Ученые обратили внимание именно на эту проблему. Рекомендации по здоровому рациону давно существуют. Они помогают снижать риск сахарного диабета, болезней сердца и сосудов, лишнего веса и других хронических проблем. Но сами по себе такие рекомендации часто звучат слишком общо. Человеку говорят есть больше полезных продуктов, меньше соли, меньше переработанной еды, следить за балансом белков, жиров и углеводов. Формально все верно. Практически — не всегда понятно, что делать с конкретным завтраком, обедом или ужином. Особенно если человек не хочет резко менять образ жизни, считать каждую калорию и готовить блюда, которые ему не нравятся.
В новой работе исследователи решили проверить, может ли искусственный интеллект переводить такие рекомендации на язык обычной еды. Не в духе полного перестроения рациона, а намного проще: заменить один, два или три ингредиента в уже привычном блюде.
Для этого ученые использовали данные о 135491 приеме пищи. Эти блюда были записаны 55228 людьми в рамках исследования о том, что едят взрослые в повседневной жизни. На основе этих данных специалисты выделили типичные варианты завтраков, обедов и ужинов. И это важный момент. Модель не пыталась фантазировать о каком-то идеальном рационе из рекламной картинки. Она училась на реальных блюдах, которые люди действительно едят.
После этого исследователи обучили генеративную модель создавать похожие по стилю блюда. Она должна была сохранять общую логику еды, вкусовую привычность и примерный тип приема пищи. Грубо говоря, не превращать привычный сэндвич в тарелку киноа с ростками, если человек к такому не готов. В этом и есть главный практический интерес работы. Здоровое питание часто проваливается не потому, что люди ничего не знают. Оно проваливается потому, что советы оказываются слишком далекими от реальности.
Результаты оказались заметными. Созданные моделью блюда были на 47% ближе к целевым показателям питания, которые использует Министерство сельского хозяйства Соединенных Штатов. При этом они оставались похожими на те блюда, которые люди уже привыкли есть. Затем исследователи проверили, что будет, если модель предложит небольшие замены в составе. Оказалось, что замена всего одного, двух или трех продуктов может улучшить питательную ценность блюда примерно на 10%. Еще интереснее, что такие изменения одновременно снижали расчетную стоимость еды. По данным авторов, цена блюда после замен уменьшалась примерно на 22 — 34%. Конечно, это была не проверка в реальном магазине с конкретными скидками и сезонными ценами. Речь идет о расчетной модели. Но сам вывод все равно важен: более полезное питание не обязательно должно быть дороже.
Чаще всего система предлагала добавлять овощи или бобовые. Также она рекомендовала убирать или заменять продукты с высоким содержанием соли и сильно обработанные ингредиенты. И это выглядит вполне логично. Во многих рационах именно такие небольшие шаги дают ощутимый эффект. Не нужно каждый раз начинать новую жизнь с понедельника. Иногда достаточно заменить часть мясной нарезки фасолью, добавить овощи к гарниру или выбрать менее соленый компонент.
Еда может быть не просто способом утолить голод, а частью заботы о здоровье.
Гиппократ
Авторы исследования сравнили свою обученную модель с более общей моделью искусственного интеллекта. Специализированная система лучше подбирала блюда с учетом рекомендаций по основным питательным веществам. Это тоже ожидаемо. Универсальная модель может красиво рассуждать о питании, но для точных практических советов ей часто не хватает настройки на конкретные пищевые данные. В питании мелочи имеют значение: порция, соль, способ обработки продукта, сочетание ингредиентов. Просто сказать человеку есть полезнее — мало. Нужно показать, как именно поменять его обычную тарелку.
При этом исследователи честно подчеркивают ограничение своей работы. Проверка пока была полностью вычислительной. То есть систему не испытывали на реальных людях в быту. Никто еще не доказал, что человек, получив такие подсказки в приложении, действительно начнет им следовать, будет доволен вкусом и сохранит привычку надолго. А это очень важная часть любой идеи о питании. На бумаге рацион может быть прекрасным. Но если он не нравится, неудобен или требует слишком много времени, человек быстро возвращается к старому.
Тем не менее подход выглядит перспективным. Он не давит на человека и не заставляет его отказываться от любимой еды. Напротив, он пытается идти от того, что уже есть. Это похоже на работу хорошего консультанта по питанию, который сначала смотрит не на идеальную таблицу, а на реальную жизнь пациента. Что человек ест утром. Что покупает вечером. Сколько готов потратить. Какие вкусы ему привычны. Какие продукты он точно не будет есть, даже если они очень полезные.
Именно такие мягкие изменения могут оказаться более устойчивыми. Когда человеку предлагают полностью перестроить рацион, он часто воспринимает это как наказание. Возникает ощущение, что теперь нужно отказаться от всего вкусного и перейти на однообразную правильную еду. Но если вместо этого ему показывают две-три понятные замены, задача становится легче. Не надо быть идеальным. Достаточно сделать следующий прием пищи немного лучше. Авторы считают, что подобные системы в будущем могут пригодиться в программах общественного здоровья и в потребительских приложениях. Например, человек мог бы загружать свое обычное меню, а программа подсказывала бы, что можно заменить без потери вкуса и без роста затрат. Для семей с ограниченным бюджетом это особенно важно. Разговор о здоровом питании часто звучит так, будто полезная еда доступна только тем, кто готов платить больше. Новая работа показывает, что при грамотном подборе ингредиентов это не всегда так.
Искусственный интеллект в такой задаче не должен быть строгим надзирателем. Его сила может быть именно в деликатности. Не запретить, не пристыдить, не выдать длинный список нарушений, а предложить небольшой шаг. Например, добавить овощи, уменьшить долю обработанного продукта, заменить соленый ингредиент более простым, выбрать бобовые как часть блюда. Для многих людей такой формат психологически легче. Сами исследователи отмечают, что рекомендации по питанию обычно показывают конечную цель, но не всегда объясняют дорогу к ней от привычного рациона. Их работа как раз пытается построить этот мост. Не от абстрактно правильной тарелки, а от конкретной еды, которую человек уже ест сегодня.
