Las recetas se pueden transmitir de boca en boca, garabateadas en fichas, publicadas en libros de cocina. Pero siempre han tenido una cosa en común: están hechos por personas.
Pocas cosas, de hecho, están tan llenas de humanidad como una receta. Mezclados, doblados y horneados en cada uno están los antecedentes, las historias, los gustos y los sentimientos de sus creadores.
Sin embargo, la gente tiene sus limitaciones. No pueden leer todas las recetas de puré de papa en Internet antes de crear su propia versión. No pueden analizar miles de técnicas en busca de la mejor manera de hacer una masa de pastel.
Estas recetas tienen todos los componentes de sus antepasados hechos a mano: listas de ingredientes, medidas precisas, instrucciones paso a paso y notas introductorias con toques personales (fabricados). Su ventaja, en teoría, es que se basan en una gran cantidad de información en línea sobre comida y cocina.
Pero son buenos? ¿Y pueden mejorar la experiencia culinaria vivida durante milenios?
Como saben los cocineros caseros, los chefs profesionales y los editores de revistas gastronómicas, la prueba definitiva para las recetas es la cena de Acción de Gracias, una variedad amplia y variada que genera grandes expectativas.
Así que decidimos recurrir a la inteligencia artificial, en este caso, una tecnología llamada GPT-3, para diseñar un menú festivo, que luego preparamos y presentamos a un cuerpo de probadores de sabor: cuatro columnistas de cocina del New York Times.
Los resultados dicen mucho sobre el potencial de la tecnología y el propósito mismo de una receta.
Antes de llegar al veredicto, expliquemos la ciencia. Diseñado por OpenAI, uno de los laboratorios de inteligencia artificial más ambiciosos del mundo, GPT-3 es una red neuronal, un sistema matemático que puede aprender habilidades mediante el análisis de enormes cantidades de datos.
Algunos sistemas estudian imágenes; en septiembre, un trabajo generado por IA se llevó el primer premio en un concurso de arte de una feria estatal. GPT-3 analiza texto digital, incluidos libros, artículos de Wikipedia, tweets, registros de chat, programas de computadora y, sí, recetas. Puede identificar miles de millones de patrones distintos en la forma en que las personas conectan palabras, números y símbolos, y luego usar ese conocimiento para generar su propio contenido, como un menú de recetas originales de Acción de Gracias.
La inteligencia artificial está preparada para remodelar varios campos, desde el marketing por correo electrónico hasta la programación informática. La escritura de recetas no es un área de estudio común, pero un puñado de investigadores, incluido un equipo del Instituto de Tecnología de Massachusetts, ha comenzado a explorar si la IA puede dominar la habilidad.
En 2016, Janelle Shane, científica investigadora en óptica que dirige un blog de humor sobre aprendizaje automático llamado AI Weirdness, comenzó a usar sistemas como GPT-3 para crear recetas y luego las publicó. Las primeras versiones de la tecnología, dijo, producían recetas que eran un poco extrañas. Pidieron ingredientes sin sentido como “arroz pelado” o “harina picada”.
Hoy, dijo, muchas recetas de IA pueden parecer indistinguibles de las hechas por humanos.
“Lo que hace realmente bien es que suena plausible”, dijo el Dr. Shane. “Entonces, si no estuvieras prestando atención y alguien simplemente te leyera esta receta en voz alta, dirías: ‘Oh, sí, eso suena como una receta perfectamente normal’”.
Para crear nuestro menú de Acción de Gracias con IA, comenzamos por presentarnos el sistema GPT-3, de una manera sorprendentemente humana.
Mark Chen, un científico investigador de OpenAI, me aconsejó a mí, Priya Krishna, que fuera personal. Cuéntale al sistema sobre ti, dijo: tus antecedentes familiares, qué sabores te gustan, qué ingredientes tiendes a usar con frecuencia.
“Cuantos más detalles proporcione en el aviso”, dijo, “generalmente, mejor se desempeñará el modelo”.
Entonces, después de iniciar sesión en GPT-3 en mi computadora portátil, escribí: “Soy originario de Texas y crecí en un hogar indio estadounidense. Me encantan los sabores picantes, la comida italiana y tailandesa, y los postres que no sean demasiado dulces. Algunos ingredientes con los que cocino con frecuencia son chaat masala, miso, salsa de soya, hierbas y pasta de tomate”.
Luego escribí: “Muéstrame un menú de Acción de Gracias hecho para mí”.
La primera receta que produjo GPT-3 se llamó “chaat de especias de calabaza”. Estaba confundido por el concepto pero impresionado por la inventiva.
Hice preguntas de seguimiento para estimular la creatividad de GPT-3: Muéstrame algunos postres adaptados a mis gustos preferidos. Muéstrame una receta no tradicional de Acción de Gracias. Muéstrame una receta de salsa de arándanos que no sea demasiado dulce y un poco especiada.
Minutos más tarde, tenía un menú completo que parecía a la vez plausible e intrigante: chaat de especias de calabaza, judías verdes con miso y semillas de sésamo, relleno de naan, pavo asado con glaseado de soya y jengibre, salsa de arándanos que no es demasiado dulce y un poco especiada ( sí, ese es el nombre completo de la receta) y pastel de especias de calabaza con glaseado de queso crema y naranja.
Los platos parecían bastante apetitosos. Usamos DALL-E, otro sistema OpenAI que genera imágenes, para crear fotos para cada uno. Y le pedimos a GPT-3 que proporcionara introducciones para cada receta, escritas desde mi punto de vista: “Esta receta de pavo asado está inspirada en los sabores de mi infancia”. (No era.)
Algunas de las listas de ingredientes parecían cuestionables. El relleno naan requería 32 componentes diferentes, incluidas dos tazas de frutos secos. La mayoría de las recetas eran sospechosamente bajas en sal y grasa. Aún así, tenía esperanzas.
Cocinar y probar las recetas casi desvaneció esa esperanza.
El pastel era denso y más sabroso que dulce. El relleno naan sabía a chana masala y un pastel de frutas que se había metido en una pelea de bar. La receta del pavo asado requería un solo diente de ajo para sazonar un ave de 12 libras, y nada de mantequilla ni aceite; el resultado fue seco y sin sabor.
El chaat, mezclado con cilantro y especias para hornear, era una papilla con sabor a hierba. Las judías verdes y la salsa de arándanos eran comestibles pero nada destacables.
Nuestros columnistas de degustación fueron aún menos amables.
“No estamos sin trabajo”, dijo Melissa Clark. “No siento nada al comer esta comida”, agregó Yewande Komolafe.
Genevieve Ko lo resumió mejor: “No hay alma detrás de esto”.
Las recetas proporcionaron pocas pistas sobre lo que los cocineros deberían buscar u oler durante el proceso, y ningún razonamiento de por qué los ingredientes se agregaron en un orden particular.
Incluso antes de la degustación, el Dr. Shane, científico investigador en óptica, sugirió reducir nuestras expectativas. Llamó a los platos generados por IA “la receta equivalente al arte de la habitación de hotel”.
Sin embargo, la tecnología, incluso en esta etapa inicial, puede tener sus usos. El Sr. Chen, el científico de OpenAI, dijo que podría ayudar a proporcionar a los cocineros caseros algo de inspiración básica.
“Tienes algo en mente que quieres hacer, no estás muy seguro de cómo hacerlo, o tienes un conjunto de ingredientes y no estoy muy seguro de cómo combinarlos”, dijo. “Esta podría ser una forma muy rápida de darle muchas ideas diferentes”.
GPT-3 también podría ayudar a personalizar una receta existente al crear una versión que sea menos picante o que incorpore sabores específicos, dijo.
Pero el autor de libros de cocina Nik Sharma, cuyo trabajo entrelaza la comida y la ciencia, se preocupa por los sesgos inherentes de estos programas. Se basan en Internet en inglés, donde predominan las recetas occidentales. Y cuando estos programas sugieren platos no occidentales, agregó, esos pueden ser los más genéricos familiares para los estadounidenses, como el pollo tandoori.
“Como escritores gastronómicos, nuestro objetivo es impulsar a las personas en una nueva dirección, ayudarlos a desafiarlos, ayudarlos a comprender el mundo”, dijo. Con la inteligencia artificial, “¿cómo se hace eso?”
AI ya se ha abierto camino en el acto de cocinar. Los cocineros caseros usan motores de búsqueda para encontrar recetas y piden a asistentes virtuales como Amazon Alexa que conviertan cucharaditas en cucharadas.
Esta tecnología no es un reemplazo para las personas, al menos hasta ahora. Puede empujar a los cocineros en una dirección u otra. Pero sigue siendo la humanidad, con su intuición, narración y calidez, la que impulsa una buena receta.
La persona detrás del plato es tan importante como la receta misma, dijo el Dr. Shane. Es valioso saber que alguien se tomó el tiempo para perfeccionar una versión de pastel, relleno o pavo, y compartirlo.
“Quieres saber que estas recetas significan algo para alguien”, dijo. Eso es algo que la inteligencia artificial nunca podrá proporcionar.