Usé las aplicaciones de cálculo de calorías de actuación, y era peor de lo que esperaba
La promesa es tentadora: tome una foto de su comida, y la inteligencia artificial le dirá inmediatamente la cantidad de calorías que consume. No más registro manual aburrido, no más partes de adivinanzas de piezas, no más error humano. ¡Las aplicaciones como Cal AI se reclaman y se pierden!
Pero como una persona que tiene una historia a largo plazo con las calorías cuentan, y se reconoce por ello, en cierta medida Experiencia maldecida en eso– Puedo decirte que las calorías se cuentan con una imagen estúpida tal como parece.
¿Cómo se supone que las calorías funcionan en nombre?
Las aplicaciones de cálculo de calorías son para resolver lo que los desarrolladores afirman ser el mayor problema de seguimiento de calorías: un error humano. El estadio es convincente: ¿por qué pasa tiempo buscando bases de datos y piezas de medición cuando su teléfono puede analizar su plato de inmediato?
Aplicaciones como Tu caballo o Snapcalororie ai Use señales visuales como color, textura y tamaño relativo para conjeturas educadas sobre lo que come y su cantidad.
Afirman que los métodos de inteligencia artificial pueden resolver el problema de la resolución humana en las calorías, que son justas, Es fácil cometer un error. Cal Ai se compra como una de las opciones más avanzadas en este campo, así que decidí verme a mí mismo. La aplicación fue gratuita durante los primeros tres días, luego $ 29.99 al año.
Proceso de configuración: descargue la aplicación, cree una cuenta, ingrese información demográfica básica y establezca sus objetivos. Aquí está el lugar donde enfrentaste el primer científico rojo. La aplicación es divertida de que «la pérdida de 10 libras es un objetivo realista», según la pérdida de 10 libras que ya me empujaría al índice de masa corporal. Este tipo de declaración integral revela que no hay una ligera diferencia en las necesidades de salud individuales.
El proceso de grabación de Cal AI sigue estos pasos:
Tome una imagen clara de su comida, perfectamente sobre un fondo claro.
Asegúrese de que todos los ingredientes sean visibles y bien iluminados.
Incluya un objeto de referencia (como una moneda o su mano) para la escala.
Descargue la imagen y espere el análisis de inteligencia artificial.
Revise y corrija las definiciones de la aplicación y las partes de la pieza.
Mantenga la entrada en su registro diario.
La aplicación proporciona consejos detallados para obtener mejores resultados: use iluminación natural, evite los tonos, mantenga la cámara paralela a la placa y asegúrese de que no haya componentes. Estas pautas parecen razonables en teoría, pero aludieron al desafío principal que enfrenta estas aplicaciones: la complejidad de la alimentación en el mundo real.
La realidad es muy decepcionante
Comencé mi prueba con algo simple: la manzana de una dama rosa que pesaba 222 gramos. Sin duda, esta será una victoria fácil para Amnistía Internacional: los alimentos se encuentran entre los alimentos más filmados en el suelo, con una forma y color distintivos que deben reconocerse de inmediato.
Seleccione Cal AI con la confianza de mi manzana como Tikka Masala.
Maravillosa Tika Masala, ¿sí?
Crédito: Meridith Dietz
Le di otra oportunidad, esta vez, fotografía de Apple al lado del código de barras y sentado en la escala de la cocina, que ofreció su peso exacto. La aplicación se ha dado cuenta de esto como una manzana esta vez, pero lo estimó con 80 calorías cuando es Recuento real Debería haber estado más cerca de 120. Esta es una reducción del 33 %, no exactamente la precisión que desea si está tratando de seguir los ingresos con precisión.
La prueba real llegó con una comida más complicada: un almuerzo actual de tofu frito, cebolla, pepino, tomates, queso feta y garbanzos, todos los cuales usan generosamente en una venganza casera. Este es el tipo de platos mixtos que se supone que muestran la ventaja de la inteligencia artificial en el registro manual: no es necesario buscar componentes individuales o estimar sus cantidades.
Los resultados fueron una maestría excesiva en algoritmo. El tofu tofu dorado aplica a Beni como crutones, que tuve que corregir correctamente. Ella hizo una buena manera de conocer vegetales y Vita, pero se puso completamente en el contenido de aceite. Aunque la ensalada es claramente brillante con la ropa, la aplicación se estimó en 450 calorías.
Esta estimación fue rislantemente baja. Una caja de garbanzos contiene Alrededor de 400 caloríasMi parte incluía esta cantidad además de grandes cantidades de queso feta y varias cucharadas de ropa a base de oliva. El número de calorías realistas para esta comida estaba más cerca de 800 a 900 calorías.
La parte de la aplicación se estimó más problemática que identificar los ingredientes. Cuando fotografié una comida más pequeña, menos de una cuarta parte de la ensalada original, pude inteligencia artificial a 250 calorías. Según la lógica de la aplicación, menos del 25 % de la comida contiene una forma u otra sobre más del 55 % de las calorías. Las matemáticas simplemente no funcionan.
La inteligencia artificial era el camino, muy lejos.
Crédito: Meridith Dietz
Esto resalta la restricción básica de las calorías basadas en fotos: las cámaras toman fotos dos dimensionales de cosas 3D. Sin puntos de referencia consistentes o un análisis de profundidad avanzado, el tamaño estimado de las imágenes sigue adivinando en gran medida. Incluso los humanos están luchando con esta tarea, por lo que los profesionales de la nutrición generalmente recomiendan alimentos para la precisión.
Para una imagen completa de la escena de calorías de Conting AI, también probé otras dos aplicaciones comunes: Snapcalorie y Calorie Mama.
SnapCalorie: mejores números, los mismos problemas
Snapcaloriee ¿Lidió inmediatamente algunas de las dudas al proponer un objetivo de las calorías diarias más razonables, que son 1900 calorías, en comparación con el mensaje de Cal AI. Sin embargo, esta precisión tiene un precio agudo -79.99 dólares por año después de solo una prueba de una semana, por lo que es la opción más cara que experimenté.
La aplicación proporciona una función interesante: la función «Agregar nota» que le permite proporcionar un contexto adicional en los componentes que la cámara no puede ver. En teoría, esto se ocupa de una de las restricciones básicas del seguimiento basado en la imagen.
SnapCalorie tiene una característica de «nota útil» y resultados más precisos.
Crédito: Meridith Dietz
Cuando Snapcalorie se probó con la misma dama rosa Apple, era mucho mejor que Cal AI, y estimó 115 calorías. Pero la prueba de autoridad griega reveló problemas familiares. La estimación inicial de Snapcalorie fue de 257 calorías bajas. Cuando fotografié una parte más pequeña, el mismo subcarrino que había llevado a Cal Ai-Was se estimó en Snapcalorie 184 calorías. Las matemáticas todavía no tuvieron éxito. Esta parte más joven debería haber sido aproximadamente el 25 % de la mayor participación, no del 70 %.
La determinación de darle a la aplicación una instantánea justa, utilicé la función de observación para determinar «un contenedor completo de tofu, queso feta, garbanzos y aceite de oliva». Con esta intervención humana, Snapcalorie colisionó con su estimación a 761 calorías, más razonable y precisa, aunque todavía está en el lado bajo.
Pero esto plantea la pregunta aparente: si necesita ingresar la información del componente escrito a mano para obtener resultados precisos, ¿cuál es la imagen exacta? Principalmente hago una serie de calorías tradicionales a medida que pasan los movimientos de toma de fotos.
¿Qué piensas hasta ahora?
Calorías: cuando ni siquiera intentas inteligencia artificial
Calorie Mama proporcionó la experiencia más frustrante y divertida en las tres aplicaciones. La interfaz se siente primitiva, y el rendimiento de la inteligencia artificial es tan débil que la aplicación renuncia a la hipótesis del análisis de imágenes automatizado.
Después de descargar una imagen, Calorie Mama requiere que confirme los nutrientes manualmente, pero también los tamaños de las piezas. Esto derrota el propósito completo de cortar los árboles en función de las imágenes: haces todo el trabajo que la entrada manual requiere de todos modos.
Cuando descargué la imagen de mi ensalada griega, identifiqué Calorie Mama simplemente como «tofu», donde aclaraba las verduras, el queso feta, los garbanzos y el uso de ropa por completo. Luego, la aplicación me pidió que establezca manualmente el tamaño de la pieza y parece que está considerando iniciar sesión en su totalidad, como si el plato mixto complejo no contenga tofu normal.
Esto no solo fue inexacto; Era inútil. Cal AI y Snapcalorie al menos intentaron identificar múltiples ingredientes, incluso si sus estimaciones de calorías están suspendidas. Calorie Mama parece ser el desafío principal, ya que ha trasladado la inteligencia artificial a más de un sistema de almacenamiento de fotos.
Se ha perdido el conteo de las calorías que trabajan en mi tiempo
La promesa de contar las calorías que funcionan en nombre es la eficiencia-snap y ir, no hay entrada manual requerida. Pero mi experiencia reveló un hecho diferente. Pasé mucho tiempo corrigiendo los ingredientes, ajustando partes de las piezas y adivinando las estimaciones de la aplicación. En muchos casos, tiene prisa por usar el inicio de sesión manual tradicional con una base de datos y buscar una base de datos.
Esto crea un misterio frustrante: si no examina los resultados de Amnistía Internacional, obtendrá datos significativamente inexactos. Pero si verifica cada entrada, pierde el beneficio de ahorrar tiempo que justifica el uso de la tecnología en primer lugar. Es lo peor en ambos mundos: voltaje de seguimiento manual junto con la incertidumbre en las conjeturas automáticas.
Quizás lo más importante es lo que sucede cuando los usuarios posteriores no tienen que aprender sobre estimaciones inexactas. Mis años de experiencia en cálculo de calorías –Un problema porque esta fecha puede ser– Trato con el conocimiento cuando se suspendieron los números de Cal AI. Pero, ¿qué pasa con los usuarios que confían en la tecnología?
La reducción sistemática de las calorías puede ser especialmente perjudicial para las personas que intentan perder peso, ya que puede llevarlos a creer que están comiendo menos de lo que ya son. Por el contrario, puede causar una evaluación abrumadora de restricciones o ansiedad por los alimentos. En ambos casos, los datos inexactos socavan el propósito completo del seguimiento.
El problema principal en Calorie AI no es solo filosófico, es filosófico. Estas herramientas aparecen a partir de la idea de que el seguimiento preciso de calorías es necesaria y beneficiosa para la salud. pero La investigación indica El recuento de calorías obsesivas puede causar más daño a muchas personas.
La alimentación intuitivaQue se centra en el sermón interno del hambre y la saciedad en lugar de las escalas externas, mostró una promesa como un enfoque de salud más sostenible y saludable para la nutrición. Este marco enfatiza el desarrollo de una relación saludable con los alimentos en función de cómo te hace sentir en lugar de alcanzar objetivos digitales específicos.
Para la mayoría de las personas, comprender los principios generales de la nutrición equilibrada que come una gran cantidad de verduras y elige granos integrales en los repetidos, incluidos suficientes resultados a largo plazo de proteínas a largo plazo que el seguimiento preciso de las calorías.
El resultado final
Cálculo de aplicaciones de calorías en nombre de la resolución de errores humanos en el seguimiento de alimentos, pero ofrecen nuevas formas de inexactitud mientras mantienen muchos problemas antiguos. Si su objetivo es simplemente obtener una estimación aproximada de las calorías en los alimentos públicos, estas aplicaciones pueden proporcionar algún valor. Pero para cualquiera que busque precisión en el seguimiento de la entrada, los métodos tradicionales permanecen junto con escalas de alimentos más confiables.
Más importante aún, me preguntaré si la cantidad de calorías finas sirve a sus objetivos de salud. Para muchas personas, desarrollar una relación más fácil con los alimentos, que depende de la satisfacción y la energía integral y los niveles de lujo en lugar de objetivos numéricos para mejorar la salud física y mental. El antiguo enfoque puede funcionar para escuchar nuestros cuerpos mejor que cualquier algoritmo.
