Fotoğraflı bir kalori takip uygulaması yapıyoruz, "sihir gibi" desek şaşırmazdın. Ama değil. İşte bu kategorideki çoğu uygulamanın pazarlamasında sessizce atladığı dürüst rakamlar.
Bir fotoğraf uygulamasına güvenmeden önce herkesin sorduğu şey
Kameranı bir tabak makarnaya doğrultuyorsun, uygulama "620 kcal" diyor ve ilk aklına gelen şu oluyor: kim söylüyor bunu? Haklısın. Sayı yarı yarıya yanlışsa, bu alışkanlığın hiçbir anlamı kalmaz. O yüzden gerçek soru şu: yapay zeka kalori sayaçları doğru mu? Fotoğraf yapay zekasının gerçekten iyi olduğu yerlerle hâlâ tahmin yürüttüğü yerleri birbirinden ayıralım.
Çözülmüş olan: tabaktaki yemeği tanımak
Ne yediğini tanımak artık büyük ölçüde çözülmüş bir problem. Modern görüntü modelleri, yaygın yemekleri yaklaşık %85-95 oranında doğru tanıyor. Izgara tavuk, burrito bowl, çırpılmış yumurta — model bunları biliyor. Lose It'in "Snap It" özelliğiyle ilgili bağımsız incelemeler, yemek tanımasını yaklaşık %70 civarında bulmuş; Cal AI incelemeleri ise basit, tamamen görünür yemeklerde yaklaşık %10 sapmayla sonuçlanıyor. Tanıma hataları artık kural değil, istisna.
Çözülmemiş olan: porsiyonlar, gizli yağlar ve karışık yemekler
Asıl hata payı porsiyon tahmininde yaşanıyor. Fotoğraf, 3 boyutlu bir tabağın düz 2 boyutlu görüntüsü — model pirincini tartamıyor. Görüntüden porsiyon tahminleri genelde ±%15-30 sapıyor ve görüntü tabanlı yöntemleri altın standart ölçümlerle karşılaştıran çalışmalar, alım miktarının ortalama %20 civarında düşük tahmin edildiğini gösteriyor.
Üç şey durumu daha da zorlaştırıyor:
- Gizli kaloriler. Tavadaki bir yemek kaşığı zeytinyağı, sosun içindeki tereyağı. Fotoğrafta görünmez, tartıda çok görünür. Cal AI'yı test eden incelemeler, kaçırılan yağları ve gizli malzemeleri sürekli işaret ediyor.
- Karışık ve sarma yemekler. Güveçler, kapama yemekler, burritolar — katmanlı olan her şey. Aynı Cal AI incelemeleri, karışık veya sarma yemeklerde %25 veya daha fazla hata bildirdi — basit yemeklerdeki ~%10'a karşılık.
- Derinlik belirsizliği. Sığ geniş bir kase ile derin dar bir kase, neredeyse aynı görünüp çok farklı miktarlar içerebilir.
Yani dürüst hata bütçesi şöyle: tanıma az pay alır, porsiyon büyük payı alır.
Kimsenin bahsetmediği mutfak önyargısı
Yemek yapay zekası için eğitim verilerinin çoğu ağırlıklı olarak Batı mutfağına dayanıyor. Bir cheeseburger, bir tabak menemen, plov ya da ev yapımı bir Türk yahnisine göre daha dar bir tahmin alıyor — bu yemekler daha zor olduğu için değil, model bunları daha az gördüğü için. Batı mutfağı dışında yemek yiyorsan (kullanıcılarımızın çoğu böyle — Kalo İngilizce, Türkçe ve Rusça dillerinde), daha geniş hata payı bekle ve daha sık düzelt. Biz de bu önyargıdan muaf değiliz; şu an kimse değil.
±%20 neden yine de yeterli — hızlı düzeltip her gün kaydedersen
İşte kaçamak gibi görünen ama araştırmaya dayanan kısım: tutarlılık, hassasiyetten önemlidir. "Sık Kaydet, Daha Çok Kaybet" araştırması (Obesity, 2019), kilo kaybının önemli göstergesinin doğruluk değil, kayıt sıklığı olduğunu bulmuş; insanlar alıştıkça takip için harcanan süre günde ~23 dakikadan ~15 dakikaya inmiş. Diğer çalışmalar da en iyi uyum göstergesinin, günde en az iki öğün kaydettiğin gün sayısı olduğunu gösteriyor.
Her gün gerçekten kaydettiğin ±%20'lik bir tahmin, iki hafta sonra bıraktığın gram-mükemmel bir kayıttan daha iyidir. Üstelik hatalar kısmen birbirini götürür: öğle yemeğinde fazla tahmin et, akşam yemeğinde az tahmin et — önemli olan sayı, yani haftalık trendin, yine de anlamlı kalır.
İki dürüst uyarı var. Klinik hassasiyete ihtiyacın varsa (tıbbi durumlar, vücut geliştirme yarışması), bir mutfak tartısı ve MyFitnessPal gibi büyük, doğrulanmış bir veritabanı hâlâ daha iyi araç — bu gerçekten onların güçlü yanı, restoran kapsamıyla birlikte, ama artık Premium için yılda 79,99 dolar tutuyor ve kullanıcı katkılı veritabanının kendi tekrar-kayıt sorunları var. En ucuz büyük isimli premium'u istiyorsan, yılda 39,99 dolarla Lose It zor geçilir, portion tahmini testlerde tutarsız olsa da.
Kalo belirsizlikle nasıl başa çıkıyor: gör, iki dokunuşla düzelt
Porsiyon hatası kaçınılmaz olduğuna göre, asıl soru şu: uygulama bu konuda ne yapıyor?
Kalo, kesinlik numarası yapmak yerine güven düzeyini sana gösteriyor — sallantılı bir tahmin, sallantılı görünür. Ve düzeltme, beş ekranlık bir düzenleme menüsünde kaybolmak değil, sonuç kartı üzerinde iki dokunuşluk bir işlem. Çek, bak, porsiyonu ayarla, bitti. Düzeltme ne kadar hızlıysa, o kadar sık yapılır ve gerçek dünya doğruluğun o kadar sıkılaşır.
Diğer yarısı ise Kalo'yu neden arkadaşların etrafında kurduğumuzla ilgili. En fazla 5 arkadaş ekleyebilir, herkesin gününü yan yana görebilir, tepki verip dürtebilir, birlikte seri (streak) oluşturabilirsin — çünkü araştırmalar, seninle birlikte değişen bir partnerin elindeki en büyük kaldıraç olduğunu söylüyor (JAMA Internal Medicine'de yaklaşık 3.700 çiftle yapılan bir çalışmada, partneri aynı anda sigarayı bırakan sigara içicilerin bırakma şansı yaklaşık %8'den neredeyse %50'ye çıkmış — aynı örüntü egzersiz ve kilo kaybı için de geçerli olmuş). Doğruluk sayıyı dürüst tutar; arkadaşlık ise alışkanlığı canlı tutar. Bir arkadaşını partner olarak yıldızlayabilir ve Premium'unu paylaşabilirsin.
Hata payı konusunda dürüst ve düzeltmesi kolay bir takip uygulaması istiyorsan — üstelik yanında sevdiklerinle daha eğlenceli olsun istiyorsan — Kalo iOS ve Android'de.