Впервые мысль использовать искусственный интеллект в работе над меню появилась у меня, как ни странно, не на кухне. Мы регулярно проводим мастер-классы для сотрудников Сбербанка, и на одном из них меня спросили, использую ли я нейросети при разработке блюд. Тогда это прозвучало почти как проверка на современность. Все говорят об ИИ, все пробуют новые инструменты, а кухня как будто остается в стороне от инноваций. Вопрос оказался правильным. Он заставил меня подумать: если шеф каждый день работает с продуктами, сочетаниями ингредиентов, сезонностью и ожиданиями гостей, почему бы не попробовать подключить к этому процессу еще один источник идей?
Роман Пудиков
Шеф-повар «Кафетера»
ММесяц спустя мы решились на эксперимент. Поскольку «Кафетера» работает в бизнес-центре и кормит сотрудников Сбербанка, то нам логично было использовать разработку Сбера — «ГигаЧат». Работа заняла около четырех недель. Нам помогали специалисты, которые занимаются искусственным интеллектом: мы формулировали запросы, изучали предложения системы, отбирали варианты, спорили с этими решениями и переделывали промты…
Именно тогда я понял, что нейросеть перестает быть игрушкой, когда ты начинаешь получать от нее рабочий материал. Еще недавно к ИИ мы все относились как к модной забаве. А сегодня я воспринимаю его как инструмент, который помогает шефу быстрее пройти первый и самый тяжелый этап — этап поиска. Когда составляешь меню, то держишь в голове десятки условий: сезон, формат заведения, вкусы гостей, доступные продукты, технические возможности кухни и т.д.
В обычном режиме — это утомительный брейншторм одного шеф-повара. Искусственный интеллект позволяет значительно расширить поле идей. Он может предложить название блюда, определенный набор продуктов для блюда, несколько неожиданных сочетаний ингредиентов, а иногда даже составить технологическую карту. Но все это — только начало работы.
В моем случае основа запроса — сезонные и локальные продукты, определенное направление кухни, тип блюда, задача блюда в меню. Например, можно попросить ИИ предложить варианты салатов, супов или горячих блюд для линии здорового питания на неделю. Дальше я сам оцениваю, насколько это применимо к нашей кухне и нашей экономике. При этом качество ответа ИИ напрямую зависит от качества запроса. Если сформулировать задачу слишком широко, то результат не впечатлит. Если задать четкие рамки — сезон, продукт, формат блюда, ограничение по сложности приготовления, — нейросеть работает гораздо точнее...
Но у ИИ есть одно принципиальное ограничение: он не пробует. Да, он может красиво соединить в одном блюде свеклу и апельсин, предложить кускус с запеченной свеклой и вялеными томатами, придумать интересный гарнир или салат. На бумаге это может выглядеть убедительно. В реальности вкус порой не складывается. Продукты по отдельности хороши, их сочетание звучит интересно, а на тарелке появляется то, что я называю «неоправданным ожиданием».
И вот здесь уже начинается работа шеф-повара. Нужно приготовить блюдо по предложенному рецепту, попробовать, убрать лишнее, добавить недостающее, проверить кислоту, соль, сладость, текстуры. Иногда идея сохраняется, но блюдо меняется почти полностью. Иногда от выбранной идеи приходится отказываться и искать новую.
Мне кажется, ИИ особенно уверенно чувствует себя там, где допустима свобода сочетаний: в кухне fusion, в современной азиатской кухне, в блюдах для ЗОЖ. Там можно легко смешивать техники, искать новые сочетания продуктов, предлагать неожиданные решения. С более «классическими» традициями работать сложнее. Высокая французская кухня, региональная русская кухня или, например, кондитерское дело требуют максимальной точности и уважения к канонам.
Профессиональная кухня отличается от домашней тем, что в ней ничего не делается «на глазок». В старых рецептах можно встретить «стакан муки» или «ложку масла», но ресторан так не работает. Особенно это важно в кондитерском деле, где лишние несколько граммов одного ингредиента могут изменить результат. Поэтому ИИ еще предстоит научиться отличать бытовой рецепт от профессиональной технологии. В будущем, уверен, нейросети смогут формировать и коммерчески успешное меню. Уже появляются инструменты, которые позволяют задавать фудкост (доля расходов на ингридиенты) и структуру блюд, создавать технологические карты. Но пока они сыроваты и с ними еще нужно работать...
В нашем эксперименте меня больше всего удивляет скорость работы ИИ. Когда мы делали недельное меню для линии здорового питания, то нейросеть быстро выдала массу вариантов: салаты, супы, горячие блюда, блюда из мяса и рыбы. Мы отобрали те рецепты, которые показались нам жизнеспособными, доработали их и вынесли гостям. Мы специально сообщали, что часть блюд создана при участии искусственного интеллекта. Людям было интересно. Кто-то приходил пробовать из любопытства, кто-то просил продолжения исследований. Да, не все сочетания понравились каждому из гостей, но для эксперимента это нормально...
Если заглянуть на пять-семь лет вперед, то я не думаю, что ИИ заменит шеф-повара. Люди всегда будут хотеть есть, и кормить их все равно будут люди. Но профессия изменится. Важным станет умение шеф-повара ставить задачу, оценивать варианты, отделять сильную идею от случайной и превращать машинную генерацию в живое блюдо.
ИИ действительно меняет ресторанную работу. Сначала он становится помощником, затем — частью профессионального процесса. Но в этом нет угрозы для профессии: это лишь полезный инструмент, который ускоряет поиск, расширяет воображение и помогает повару выйти из рутины. Главное — не перепутать инструмент и автора!
