Kitchen Cosmo від MIT: кухонний «партнер» на базі LLOs, який друкує рецепти з вашого холодильника

Чи може штучний інтелект вийти за межі екрана й перетворитися на річ, до якої ми тягнемося рукою? У Массачусетському технологічному інституті на це відповіли проєктом, що поєднав фізичний інтерфейс і можливості великих мовних моделей. Так народився Kitchen Cosmo – пристрій, який сканує продукти й одразу видає рецепт на папері.

Від ідеї LLOs до навчальної студії MIT

Раніше на курсі 4.043/4.044 Interaction Intelligence в MIT поставили завдання навчитися «вбудовувати» ШІ в реальні об’єкти. Так з’явилася концепція великих мовних об’єктів (LLOs) – фізичних інтерфейсів, що розширюють можливості мовних моделей у реальний світ. Їхня поведінка створюється під конкретну людину чи сценарій, а взаємодії поступово ускладнюються – від базових підказок до експертних режимів. Викладачі наголошують: мовним моделям бракує контексту живого середовища, тож LLOs покликані закрити цей розрив і сформувати фізично вбудований штучний інтелект як нову дисципліну дизайну.

Ключова подія: народження Kitchen Cosmo

Завданням було створити пристрій, який справді знадобиться в побуті. Студенти Джейкоб Пейн та Ая Махмуд обрали кухню – і згадали про історичний прецедент: Honeywell Kitchen Computer (1969), який Neiman Marcus пропонував за $10,000, але, за наявними даними, жодного екземпляра так і не придбали. Їхній рецептурний генератор Kitchen Cosmo виріс із цієї ідеї, та пішов далі завдяки LLOs.

Пристрій має корпус заввишки приблизно 18 дюймів, «ретро»-оболонку, надруковану на 3D-принтері, і червоне забарвлення на знак поваги до історичного прототипу. Верхня вебкамера зі скануванням інгредієнтів відкидається на шарнірі – користувач викладає продукти на стільницю, а система розпізнає складники та пропонує страву з урахуванням базових спецій і соусів, які зазвичай є в домі. Рецепт виводиться на вбудований термопринтер, а роздруківки зберігаються у спеціальному контейнері в основі.

«Це була амбітна, але непрактична рання спроба домашнього кухонного комп’ютера – і водночас влучне історичне посилання для нашого проєкту», – пояснює Джейкоб Пейн, коментуючи роль Honeywell Kitchen Computer.

Як відреагували: що сказали в аудиторії й поза нею

Перші демонстрації викликали жвавий інтерес на курсі, а згодом про прототип коротко написали профільні дизайн-видання. Однокурсники запропонували розширити можливості – від спільного готування з розподілом ролей до навчального режиму для кухонних інструментів. У дискусії викладачі акцентували, що LLOs дають моделі не лише голос, а й тіло та контекст, завдяки чому взаємодія стає осмисленішою.

«Потужні, але нові форми інтелекту здебільшого не розуміють світ поза мовою. LLOs, натомість, фізично присутні та взаємодіють із середовищем у реальному часі», – зазначає викладач курсу Марсело Коельйо.

Що змінилося: налаштування, тести й фізичне керування

Після перших ітерацій команда збалансувала роботу моделі під реальні кухонні параметри – нагрів, час, температуру – і навчила її краще враховувати смакові профілі та спеції різних регіонів. В інтерфейсі з’явилися селектори для типу прийому їжі, рівня навичок, доступного часу, кількості порцій і навіть бажаного настрою. Тактильні перемикачі дисциплінують діалог із ШІ та роблять його «партнером», а не невидимою підказкою.

• Додано підтримку культурно точних смакових профілів – модель краще співвідносить інгредієнти зі спеціями регіональних кухонь.
• Упроваджено фільтри для сценаріїв готування: від сніданку до вечері, з урахуванням навичок користувача і часу приготування.
• Розширено фізичний контроль – «повзунок настрою» і тактильні регулятори дозволяють керувати стилем рецепта без екрана.

Що чекає попереду: від підказок у реальному часі до навчального режиму

Далі команда планує під’єднати більше даних кухонного середовища – щоб ШІ підказував кроки приготування в реальному часі та допомагав коригувати страву «на льоту». Серед ідей – багатокористувацькі сценарії з розподілом задач і «режим навчання», у якому пристрій пояснює техніку роботи з інструментами. Ая Махмуд також вивчає історію та науку про їжу, аби глибше «навчити» модель смакам і текстурам. Ці кроки мають перетворити Kitchen Cosmo на більш зрілий приклад того, як MIT розвиває LLOs від академічного прототипу до корисного помічника на кухні.