Арбузный сезон в самом разгаре. Вместе с ним к россиянам пришли муки выбора идеальной ягоды: на рынке лежат ряды из арбузов-близнецов, которые отличаются разве что размерами. Все эти постукивания, взвешивания и остальные «дедовские» методы — вчерашний день. В эпоху вездесущего ИИ проверим, насколько он готов к таким народным задачам.
Как проверить спелость арбуза с помощью нейросети
Для определения спелости арбуза нам понадобится любая нейросеть для ведения диалога. Условие одно — она должна уметь работать с изображениями. В противном случае, все, чего мы от нее добьемся, — это типичный ответ из интернета: обратите внимание на арбузный хвостик, поскребите корку и другие банальности.
Для теста нам подошли три популярные нейросети:
- ChatGPT 4o (как пользоваться);
- Claude 3.5 (что нового);
- Google Gemini (инструкция по работе).
Все они используют для работы разные языковые модели.
Эксперимент выглядел так.
Фотографируем прилавок с арбузами.
Затем нумеруем плоды в любом редакторе. Мы же не хотим, чтобы ИИ отвечал размытыми фразами в духе: «Вон тот, который слева вверху — самый спелый». Однако если вас это не смущает — можно не подписывать.
После этого предлагаем ИИ определить идеальную на его взгляд ягоду, используя следующий промпт: «Представь, что ты крутой биолог и эксперт в арбузах. Ты очень хорошо в них разбираешься и можешь отличить спелый арбуз от неспелого по внешним признакам. Сейчас я пришлю тебе фото прилавка с арбузами. Каждый пронумерован. Напиши мне, пожалуйста, про каждый арбуз — спелый он или нет. А также выбери 5 лучших вариантов и 1 вариант, который ты бы посоветовал мне купить».
Первым нашим подопытным стал Chat GPT, основанный на LLM GPT 4o.
Ответы нейросетей оказались разными, но в некоторых случаях их выбор совпал. Так, ChatGPT отдал предпочтение плоду под номером 5, при этом отметив, что арбузы под номерами 2, 3, 9 и 12 также могут оказаться сладкими.
Нейросеть Claude остановила свой выбор на претенденте под номером 6, а также отметила, что арбузы 3, 9, 11, 12 выглядят наиболее перспективными из представленных на прилавке.
Чуть хитрее оказалась нейросеть от Google. Gemini отказалась от точных суждений, сославшись на обманчивый внешний вид арбузной корки на фотографии.
Правда, в конце она все же добавила (видимо, чтобы не выглядеть совсем уж глупо), что смогла бы дать более точные рекомендации, при условии, что мы предоставим ей более детальные фотографии каждого из арбузов. Но на такие условия мы не были готовы. Как и на то, чтобы доверять нейросетям на слово.
Мы купили выбранные нейросетями арбузы-победители под номерами 5 (выбор ChatGPT) и 6 (выбор Claude), чтобы узнать, что у них внутри и оценить арбузную спелость «вживую». Кроме того, мы выбрали еще один арбуз, вооружившись народными советами, а также мнением продавца. Им стал арбуз под номером 15.
Этот арбуз выглядел немного ярче остальных, имел самый высохший хвостик и ярко выраженное желтое «земляное» пятно на боку. К такому повороту событий нейросети были не готовы — ни одна из них не указала вариант 15 в своем топ-5.
Кто оказался прав?
Оценить спелость арбузов мы смогли уже при первом надрезе: все три претендента буквально трещали по швам под кухонным ножом. Разрезав арбузы пополам, приступили к изучению мякоти.
Первое, что бросилось в глаза — это толщина корки. У арбуза под номером 5 она была чуть толще других претендентов. А самая тонкая корка оказалась у плода 15 — того, который мы выбрали сами. Тонкая и эластичная корка — хороший признак спелости.
Сама же мякоть у всех победителей была ярко-красного цвета без видимых белых прожилок. Это, согласно экспертам в сети, говорит об отсутствии в плодах нитратов.
Арбузные семена также не выделялись ни у одного из подопытных. Во всех трех арбузах они были черными, аккуратно разбросанными по всей мякоти. Правда, не самого большого размера, а скорее — меньше среднего. Этот факт может говорить о том, что плоды слегка не дозрели. Хотя с тем же успехом можно списать на особенности сорта. В нашем случае арбузы — дагестанские.
Вкус оказался отличный у всех трех претендентов. Арбузы оказались в меру сладкими, но не приторными, с легкой освежающей ноткой. Хотя и «сахарными» их назвать можно с натяжкой.
Выводы
Нейросети учатся распознавать изображения на основе огромного массива данных. Поэтому логично, что их результаты получились разными, хотя кое в чем и совпали. Доверять им выбор арбуза или нет — решение каждого. Однако, мы на собственном опыте убедились, что сегодня ИИ уже вполне может претендовать на роль арбузного критика. Плохой арбуз они не выбрали — уже хорошо.
Нейросети — это не единственный продвинутый способ выбрать спелый арбуз. Например, недавно российские ученые разработали прототип приложения, которое позволяет определять спелость арбуза с помощью сигнала Wi-Fi.
Секрет прост: когда арбуз созревает, содержание сахара внутри него растет, изменяя диэлектрические свойства мякоти плода — это влияет на качество Wi-Fi-сигнала, пропущенного через арбуз.
Также есть целый ряд приложений для смартфона, которые позволяют проверить спелость плода по звуку. Смотрите другие праздники и события 3 августа.
