Mới đây, cộng đồng mạng rộ lên một ứng dụng đo lượng calo tiêu thụ trong một ngày (theo dõi calo thức ăn) được ứng dụng trí tuệ nhân tạo, đạt về thành công tới mức đem về tới 1 triệu Đô mỗi tháng hay 12 triệu Đô (307 tỷ Đồng) một năm cho nhà sáng lập Zach Yadegari – hiện mới chỉ 17 tuổi.

Thực chất, ứng dụng theo dõi lượng calo trong một ngày không phải là mới, đây đã là công cụ quá quen thuộc với những người đang có ý định ăn uống điều độ để giảm cân, hoặc trong chế độ luyện tập để lên cơ. Nhưng điểm khác biệt nằm ở việc tích hợp AI, khiến nó đạt về nhiều thành công đến vậy. Hãy cùng tải về dùng thử xem nó có thực sự ‘thần kỳ’ như lời đồn hay không?

Ứng dụng này có mặt trên kho ứng dụng của cả Android lẫn iOS, với tên chính xác là “Cal AI – Food Calorie Tracker” . Tại thời điểm viết bài ứng dụng này có tới hơn 1 triệu lượt tải về, 81 nghìn lượt đánh giá với 4.9 / 5 sao, khá triển vọng!

Khi mới tải về, điều đầu tiên người dùng cần làm là cung cấp những thông tin cá nhân liên quan đến số đo cơ thể và khẩu phần: Giới tính, luyện tập một tuần bao nhiêu lần, sinh năm bao nhiêu, chiều cao, cân nặng, mục tiêu mong muốn (tăng, giảm cân hay giữ nguyên), có ăn theo khẩu phần đặc biệt nào không (ăn chay, chỉ ăn cá, ăn đầy đủ) và thời gian ăn từng bữa mỗi ngày.

Từ những thông tin này, ứng dụng sẽ đưa ra một định mức ăn uống cho một ngày, bao gồm số calo, lượng tinh bột, lượng protein và lượng chất béo. Ứng dụng chỉ định tôi cần nạp khoảng 2019 calo trong một ngày, một mức tiêu chuẩn cho nam giới ở mức chiều cao và cân nặng của tôi.

Và đây là lý do tại sao người đứng sau ứng dụng này lại thu về số tiền ‘khủng’ đến thế: Ứng dụng chỉ cho phép sử dụng thử nghiệm trong 3 ngày, sau đó sẽ tính phí 253.000 Đồng / tháng hoặc 764.000 Đồng / năm. Đây là mức phí không phải rẻ, ta sẽ cùng tìm hiểu xem nó có đáng không!

Giao diện chính của ứng dụng nhìn chung là đơn giản và không khác quá nhiều so với các ứng dụng theo dõi lượng calo khác. Ta có lịch các ngày trong tuần, với một vòng tròn hiển thị lượng calo đã nạp vào có tương ứng với số đã chỉ định trước đó hay không, các chỉ số protein, tinh bột và chất béo cũng được đo tương tự.

Nhấn nút dấu cộng ở góc màn hình, ứng dụng sẽ hiện ra các nút bao gồm Thêm hoạt động thể dục, Những món ăn đã lưu, Kho thức ăn (Kho dữ liệu các loại thức ăn có sẵn của ứng dụng) và nút bấm quan trọng nhất: “Quét thức ăn”.

Khi nhấn “Quét thức ăn”, ứng dụng sẽ mở camera để người dùng chụp món ăn đang sử dụng. Thay vì phải điền bằng tay các thông số như đó là món gì, lượng calo, đạm, tinh bột, chất béo bao nhiêu thì Cal AI sẽ sử dụng trí tuệ nhân tạo để tự động nhận diện món ăn và điền các thông số này.

Các thông số vẫn có thể sửa lại bằng tay, trong đó có một lựa chọn sửa lại toàn bộ bằng cách miêu tả món ăn bằng chữ cho AI. Tuy vậy với một lý do nào đó mà tính năng sửa toàn bộ không hoạt động, hoặc trong ví dụ trên AI không hiểu “Phở” là gì!

Tuy vậy thì việc thêm các bài tập thể dục thể thao bằng cách miêu tả bằng chữ lại hoạt động. Ví dụ ngày hôm đó tôi đi đánh cầu lông trong 2 tiếng, thì đánh nguyên lời mô tả đó vào AI sẽ tự động tìm lượng calo tiêu đốt phù hợp để điền vào.

Khả năng nhận diện của AI có tốt hay không? Ở một số trường hợp AI làm tốt nhiệm vụ của mình, như trong ảnh trên nó có thể phân biệt được chính xác đâu là chocolate nóng, đâu là cà phê mặc dù chất lượng ảnh thấp, màu 2 món cũng có sự tương đồng.

Hay ở trường hợp này, AI có thể đoán được chính xác quả roi (Rose Apple) kèm với số lượng, và món Bánh Mì của Việt nam cũng được nhận diện.

Dễ hơn cả là những đồ ăn đóng gói, có bao bì ở bên ngoài thì AI không gặp vấn đề gì cả. Chai 0 Độ còn có nguyên chữ “Lemon Green Tea” (Trà chanh) nên AI chỉ cần đọc được chữ này là hiểu, tương tự với viên kẹo chocolate.

Tuy vậy, vấn đề bắt đầu phát sinh với những món ăn phức tạp, có nhiều công thức và không hề có bao bì. Ví dụ như ảnh trên, một bát mì vằn thắn được AI nhận diện là “Súp Việt Nam với đậu phụ và rau xanh”, hay bánh đa trộn (không hề có gà) lại được nhận diện là “Món mì với rau xanh và gà”.

Với những món ăn như thế này, bên cạnh việc nhận diện sai tên ra thì AI cũng không thể ‘đoán’ được thành phần chính xác ở bên trong có gì. Giả dụ như bát mì kia ở trên toàn mì, nhưng ở dưới ‘độn’ thật nhiều thịt thì AI làm sao mà biết nếu người dùng không chụp vào trong ảnh?

Một vấn đề khác của AI đó là không dự đoán được chính xác kích thước của đồ ăn. Trong ví dụ trên, tôi chụp 2 ảnh của một chiếc xúc xích duy nhất nhưng ra 2 kết quả khác nhau, cách nhau tới 50 calo.

Rất có thể AI đã đoán rằng ở ảnh 2, chiếc xúc xích lớn hơn nên nó nặng hơn 5g. Nghe thì cũng hợp lý đấy, nhưng suy nghĩ kỹ hơn thì thấy cách làm này bất hợp lý vô cùng! Việc đồ ăn xuất hiện bé hay to trong ảnh không chỉ phụ thuộc vào kích thước thực của chúng, mà còn là cách người dùng chụp ảnh nữa, nên việc thay đổi trọng lượng dựa vào ảnh là không chính xác.

Tôi cũng đã thử đo lượng dinh dưỡng trên một cốc mì tôm và so sánh với bao bì được ghi trên chính sản phẩm. Kết quả là lượng calo có sự sai lệch (ứng dụng đo cao hơn 56 calo), hàm lượng chất đậm, béo, protein cũng không chính xác, có cái lệch nhiều có cái lệch ít.

Ý tưởng hay, thực hiện chưa hoàn hảo

Sau khi sử dụng Cal AI, tôi đánh giá việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào việc theo dõi calo là một ý tưởng rất hay, tiết kiệm được nhiều thời gian cho những người quan tâm đến vấn đề dinh dưỡng, thực phẩm mà mình tiêu thụ hàng ngày.

Ý tưởng hay là một chuyện, vấn đề áp dụng được hay không là vấn đề khác. Ứng dụng này chắc chắn sẽ hoạt động tốt hơn với những món ăn đóng gói, có bao bì, hay thậm chí có mã QR giá trị dinh dưỡng để AI ‘đọc’ chính xác hơn. Với những món ăn Việt Nam với lượng ‘calo ẩn’ cao (dầu, mỡ khó để tính toán; nhiều nguyên liệu hỗn tạp) thì AI tỏ ra lúng túng, cho ra thông số không còn đúng nữa.

Vượt qua được những trở ngại này không phải là dễ, vì thông tin đầu vào cho AI cũng chỉ là một ảnh chụp duy nhất. Nhưng phải sửa được những lỗi này thì Cal AI mới thực sự hữu dụng tại Việt Nam, và đáng với mức giá mà nhà lập trình đòi hỏi!