Lasin tehisintellektil mu õhtusööki hinnata ja sellel olid tugevad arvamused: õppetunnid toidujälgimise rakendustest

On omamoodi alandav kogemus pildistada oma kurba teisipäeva õhtust ube röstsaial ja lasta algoritmil külma digitaalse kindlusega teada anda, et oled tarbinud 487 kalorit ning peaksid tõenäoliselt kaaluma köögivilja lisamist. Tere tulemast tehisintellektiga toidujälgimise rakenduste maailma, kus su telefon muutub toitumisnõustajaks, kes ei maga kunagi, ei võta kunagi vaba päeva ning ei lase sul kunagi unustada seda kolmandat küpsist.

Veetsin mitu nädalat toidujälgimise rakendusi testides, et näha, kas need suudavad tõeliselt aidata mul oma toitumist paremini mõista. Lühike vastus: jah, suudavad. Pikem vastus hõlmab keerulist suhet numbritega, mõningaid tõelisi üllatusi selle kohta, mida ma tegelikult sõin, ning aeg-ajalt esinevat ärevushoogu, mis pani mind soovima oma telefoni merre visata.

Pildista, Hinda, Korda: Kuidas tehisintellekti toidujälgimine töötab

Põhimõte on petlikult lihtne. Teed oma toidust pildi ja tehisintellekt tuvastab, mis su taldrikul on, ning hindab kaloreid ja toitainete jaotust. Rakendused nagu Cal AI, SnapCalorie ja MyFitnessPal on kõik selle tehnoloogia kasutusele võtnud, kasutades arvutinägemist, et muuta su lõunasöök tabeliks.

Turg on tohutult suur. Globaalne toitumisrakenduste sektor oli 2023. aastal väärt ligikaudu 5 miljardit USD, prognooside kohaselt jõuab see 2033. aastaks 14 miljardi dollarini. MyFitnessPalil on üle 200 miljoni allalaadimise ning andmebaas 18 kuni 20 miljoni toiduainega. Kui ettevõte omandas Cal AI märtsis 2026 (idufirma, mis oli kogunud 15 miljonit allalaadimist ja üle 30 miljoni dollari aastase tulu, asutatud teismeliste poolt), oli selge, et see tehnoloogia ei kao kuhugi.

SnapCalorie läheb veelgi kaugemale, kasutades su telefoni sügavusandureid portsjonite suuruse mahuliseks hindamiseks. See kõlab nagu ulme, kuid on tõeliselt nutikas lahendus, saavutades umbes 16-protsendise veamäära.

Mida numbrid mulle tegelikult õpetasid

Siin on see, mis mind üllattas: arvasin, et mul on oma toitumisest mõistlik ülevaade. Söön üsna hästi, ütlesin endale kellele iseloomuliku enesekindlusega, kes pole kunagi tegelikult kontrollinud. Selgus, et enesekindlus ja täpsus pole sama asi.

Toidujälgimine paljastas pimealad, millest ma ei teadnud. Eelkõige portsjonite järkjärguline suurenemine. See "väike peotäis" pähkleid? Pigem 300 kalorit kui 150, mida ma oli vabakäeliselt hinnanud. Oliiviõli, mida ma salatile "tilgutasin", oli tegelikult rohkem kui helde valamine, lisades sadu kaloreid, mida ma polnud kunagi arvestanud. Mu proteiinisisaldus oli madalam, kui eeldasin, samal ajal kui suupistete kalorid olid, ütleme nii, märkimisväärsemad, kui tahtsin tunnistada.

Uuringud kinnitavad seda. 2022. aasta ülevaade 10 uuringust, mis hõlmasid üle 1500 osalejat, leidis, et kuues kümnest uuringust näitasid mõõdetavaid parandusi toidu jälgijate toitumiskvaliteedis. Eraldi 2021. aasta uuring 90 tervishoiutöötajaga leidis, et järjepidev logimisse oli otseselt seotud suurema kaalulangusega. Selgub, et tähelepanu pööramine muudab tegelikult käitumist. Kes oleks arvanud?

Täpsuseproblem (ehk: miks tehisintellekt võitleb su vanaema karriiga)

Enne kui annad oma kogu toitumusliku tuleviku algoritmile üle, on üsna oluline hoiatus. Tehisintellekti toidutuvastus on hea, kuid kaugel täiuslikust.

Sõltumatud testid viitavad sellele, et tehisintellekti kalorite jälgimine saavutab lihtsate toitude puhul umbes 87 protsendi täpsuse (mõtle banaanile või lihtsale kanafileele), kuid langeb segaeine puhul ligikaudu 62 protsendile ja koduste või kultuuriliselt mitmekesiste roogade puhul isegi 50 protsendini. Sydney Ülikooli uuring, mida juhtis dr Juliana Chen ja avaldati ajakirjas Nutrients 2024. aastal, hindas 18 rakendust pärast 800 sõelumist ning leidis murettekitavaid lahknevusi. Veise pho kalorite hinnang oli 49 protsenti kõrgem, samal ajal pärlpiimatea oma hinnati kuni 76 protsenti madalamaks.

Sama uuring leidis, et need rakendused kalduvad lääne dieetides energiat keskmiselt 1040 kilodžuuli võrra üle hindama, samal ajal alahindades Aasia dieete 1520 kilodžuuli võrra. Treeningandmetesse on selgelt sisse ehitatud kultuuriline eelarvamus ja kui su toitumine ei keskendu kanale, riisile ja brokkolile, pead tõenäoliselt rohkem käsitsi korrigeerima.

Käsitsi logimine säilitab võrdluses täpsuse üle 95 protsendi. Vähem glamuurne kui kaamera suunamine taldrikule, kindlasti, kuid märkimisväärselt usaldusväärsem.

Ärevus, millest keegi ei hoiata

Siin muutuvad asjad keeruliseks ja kus ma kahtlustan, et paljud inimesed loobuvad vaikselt nendest rakendustest ilma kunagi rääkimata, miks.

Iga toidupala jälgimine loob omapärase vaimse seisundi. Algne uudishimu võib aeglaselt muutuda obsessiooniks. Leidsin end vaimselt kaloreid arvutamas enne, kui olin isegi otsustanud, mida süüa, muutes iga söögikorra matemaatikaülesandeks mitte millekski, mida nautida. Spontaanne lõunasöök sõpradega pubis muutus hinnangu ärevuse harjutamiseks. Sünnipäevakook tekitas kummalise süütunde, millel polnud midagi pistmist koogiga ise, vaid kõik seondus numbri ekraanil ülespoole liikumise jälgimisega.

Statistika räägib sarnast lugu teisest vaatenurgast: ligikaudu 70 protsenti kasutajatest loobub toidujälgimise rakendustest kahe nädala jooksul, kui liides on liiga keeruline. Kuid väidan, et keerukus pole ainus põhjus, miks inimesed loobuvad. Mõne jaoks muutub pidev numbriline kontroll lihtsalt liiga koormavaks. Teadliku söömise ja häiritud mõtlemise vahel on õhuke piir ning need rakendused võivad sind selle piiri lähedale tõugata, kui sa pole ettevaatlik.

See pole ühe konkreetse rakenduse puudus. See on sisse ehitatud kontseptsiooni endasse, mis taandab toidu andmepunktideks. Toitumine on oluline, kuid toit on ka kultuur, lohutus ja ühendus. Ükski rakendus ei suuda tabada su ema praadimise väärtust kilodžoulides.

Kas see oli väärt?

Ausalt? Jah, kuid märkuste rohkusega, mis täidaks kokaraamatu.

Toidujälgimise rakendused õpetasid mulle asju, mida ma tõeliselt ei teadnud oma söömisharjumuste kohta. Portsjonisuuruste avastused olid üksi eksperimendi väärt. Mõistmine, kust mu proteiin ja kiudained tegelikult tulid (ja kust mitte), aitas mul teha väikseid, praktilisi muutusi, mis püsisid. Söön nüüd rohkem kaunvilju. Mõõdan oma toiduõli. Olen vastumeelselt aktsepteerinud, et mu eelmine "pasta portsjoni" definitsioon oli mis tahes mõistliku standardi järgi kaks portsjonit.

Kuid sain ka teada, et ma ei suuda lõputult jälgida ilma, et see mõjutaks mu suhet toiduga. Minu jaoks oli parim kasutada neid rakendusi lühiajalise hariduslike vahendina, mitte püsiva toitumisnõustajana. Mõni nädal jälgimist andis mulle vajaliku teadmise. Pärast seda panin rakendused kõrvale ja usaldasin ennast rakendama õpitut.

Kui kaalud mõne rakenduse proovimist, on minu nõuanne järgmine: sea selged, ajaliselt piiratud eesmärgid. Kasuta andmeid õppimiseks, mitte enda karistamiseks. Ja kui leiad, et numbrid muudavad söögikordade ajal stressi tekitavaks pigem kui informatiivseks, anna endale luba rakendus kustutada ja süüa oma röstsaia rahus.

Tehisintellekt on muljetavaldav. Teadmised on tõelised. Kuid parim toitumisvahend, mis sul on, on endiselt võime kuulata oma keha, kaamerat pole vaja.

Loe originaalartiklit allikast.