Почему я не вернулся к весам?

Потому что учёт питания работает только до тех пор, пока ты действительно его ведёшь. При ручном подсчёте нужно:

Вне дома этот квест становится ещё веселее.

С ИИ всё сводится к фотографии и паре кликов. Телефон всегда под рукой, запись не приходится откладывать «до вечера», а потом забывать.

Быстро = воспроизводимо. А воспроизводимость на дистанции часто важнее почти недостижимой идеальной точности. Пора уже признать: подсчёт — не абсолютный контроль, а иллюзия контроля.

Кухонные весы не измеряют калории — только массу. Даже если точно взвесить блюдо, остаются — рецепт, количество воды после приготовления, жир, оставшийся на сковороде, погрешности этикеток и ресторанные КБЖУ, которые порой имеют мало общего с реальностью.

«Но ИИ ошибается!»

Да. Иногда промахивается и на ± 100 ккал. Без комментария он не узнает, что внутри омлета спрятан сыр, а в чашке кофе — сливки, а не молоко. Поэтому детали лучше дописывать. Отдельные ошибки ИИ идут в обе стороны и по мере накопления записей выравниваются:

Для результата важнее, чтобы не было устойчивого смещения в одну сторону — именно поэтому мы постоянно перебираем модели и дорабатываем промпты. А если динамика веса расходится с расчётом, планка всё равно корректируется по фактическому результату.

ИИ-распознавание никогда не станет таким же точным в граммах, как весы. Но оно уже достаточно точно в калориях для повседневного учёта — и намного удобнее.

Говорю сразу: ИИ-распознавание никогда не станет таким же точным, как весы — как бы ни развивались модели и оптика смартфонов. Но они уже достаточно точны, чтобы заменить весы целиком.

Вот та самая погрешность в ± 20%. Мы видим, что большая часть приземлится в пределах ± 10%, и только небольшая выйдет за пределы 20% в ту или иную сторону. Четыре продукта/блюда делают нормальную кривую распределения уже такой:

Погрешность сокращается до ± 5%. То есть 2000 записанных калорий в реальности превратятся уже в 1900–2100.

Восемь продуктов/блюд сузят погрешность до ± 3,5% — от 1930 до 2035 калорий при фактических 2000.

Думаю, понятно, что на дистанции отклонение становится таким, что просто перестаёт иметь значение.

Для меня это как AirPods после проводных наушников: не безупречно, зато удобство побеждает.

Ручной подсчёт — практика на пятёрку, ИИ-распознавание — практика на четвёрку с плюсом.

Но именно второе я готов использовать каждый день.

Поэтому мои правила теперь простые:

→ записывать всё: пропущенная еда создаёт большую ошибку, чем неточное распознавание;

→ добавлять короткий комментарий, если важные детали не видны на фото;

→ не тратить жизнь на подгонку каждой цифры.

А весы я убрал. Теперь использую их только как мерник для негрони. Ну извините, там точность нужна: 30 + 30 + 30 🙂

Какие тебе нужно сделать выводы?

→ если ты думаешь, что ешь X ккал в день — подумай ещё раз: скорее всего, ты ешь какое-то другое количество. Но это не страшно. Погрешность выравнивается, а систематическое отклонение в какую-либо сторону решается корректировкой планки;

→ AI-распознавание работает уверенно хорошо: пользуйся!;

→ Записывай всё: каковы бы ни были погрешности, настоящие проблемы начинаются тогда, когда ты перестаёшь записывать еду вообще. Это создаёт куда большую ошибку;

→ Добавляй комментарии: AI не отличит молоко от сливок. И не разглядит курицу внутри омлета.

И ещё один вывод из этого эксперимента — уже не про мои кухонные весы →

AI-распознавание в Физикле уже достаточно точное, чтобы я сам был готов пользоваться им каждый день

А дальше наша задача не в том, чтобы остановиться на распознавании тарелки: мы продолжим докручивать фудтрекер, анализировать рацион глубже и снимать с участника всё больше ручной работы вокруг питания.

Поэтому если твой последний поток был давно и фудтрекер ты не видел(а) совсем или в какой-то его первой версии — да, с тех пор мы успели многое поменять.