Moleküler Gastronomi Tarifi Oluşturmada Yapay Zekânın Kullanımı: Güçlü Ve Zayıf Yönleri

Yıl 2025, Cilt: 3 Sayı: 1, 20 - 33, 30.06.2025

Seraceddin Gürbüz

Öz

Yapay zekâ, insan düşüncesini ve zekâsını taklit ederek, makineler tarafından gerçekleştirilen görevleri mümkün kılan bir bilgi işlem alanı olarak tanımlanmaktadır. Kullanım alanları arasında tıp, eğitim, işletme, muhasebe, finans, gastronomi ve telekomünikasyon gibi çeşitli alanlar bulunmaktadır. 21. yüzyıl, teknolojik gelişmelerin hız kazandığı ve birçok alanda çarpıcı yeniliklerin gerçekleştiği bir dönemdir. Bu alanlardan biri de gastronomi alanıdır. Yapay zekâ, kişiye özel tariflerin ve besin analizlerinin hazırlanmasında etkili bir araç haline gelmiştir. Çalışmamızın amacı, yapay zekâ tabanlı ChatGPT chatbotlarının moleküler gastronomi alanında tarif oluşturma sürecindeki rolünü, güçlü ve zayıf yönleriyle incelemek ve bu süreçleri örneklerle açıklamaktır. Bu bağlamda, OpenAI tarafından geliştirilen ChatGPT kullanılarak jel erişte, köpük kefir, toz pastırma, sıvı azotla badem sütü dondurma ve küreleme tekniğiyle hazırlanan tarhana gibi tarifler geliştirilmiştir. Yapay zekâ, moleküler gastronomi tariflerinin oluşturulmasında yenilikçi ve pratik çözümler sunmasına rağmen, bazı eksiklikleri ve dezavantajları da beraberinde getirdiği gözlemlenmiştir. Chatbotlar, kullanıcılar için hızlı ve kişiselleştirilmiş bilgiler sunarak faydalı olabilse de, detaylı açıklama ve pratik uygulama gerektiren durumlarda yeterli bulunmamıştır. Kullanıcıların, chatbotların sağladığı bilgileri farklı kaynaklarla destekleyerek ve deneyim kazanarak bu eksiklikleri giderebileceği ifade edilebilir.

Anahtar Kelimeler

Yapay zekâ , moleküler gastronomi , tarif oluşturma

Teşekkür

Uzman değerlendirme görüşleri ve katkıları için Sayın Dr. Öğ. Üy. Mehmet KIZILELİ’ye teşekkürü bir borç bilirim.

The Use of Artificial Intelligence in Molecular Gastronomy Recipe Creation: Strengths and Weaknesses

Öz

Artificial intelligence is defined as a field of computing that enables tasks performed by machines by imitating human thought and intelligence. It is used in various fields such as medicine, education, business, accounting, finance, gastronomy and telecommunications. The 21st century is a period of accelerated technological developments and striking innovations in many fields. One of these fields is gastronomy. Artificial intelligence has become an effective tool in the preparation of personalized recipes and nutritional analysis. The aim of our study is to examine the role of artificial intelligence-based ChatGPT chatbots in the recipe creation process in molecular gastronomy with their strengths and weaknesses and to explain these processes with examples. In this context, using ChatGPT developed by OpenAI, recipes such as gel noodles, foam kefir, powdered bacon, almond milk freezing with liquid nitrogen and tarhana prepared with curdling technique were developed. Although artificial intelligence offers innovative and practical solutions in the creation of molecular gastronomy recipes, it has been observed that it also brings some shortcomings and disadvantages. Although chatbots can be useful by providing quick and personalized information for users, they were not found to be sufficient in situations requiring detailed explanation and practical application. It can be stated that users can overcome these deficiencies by supporting the information provided by chatbots with different sources and gaining experience.

Anahtar Kelimeler

Artificial intelligence , molecular gastronomy , recipe generation

Kaynakça

• Akoğlu, E. ve Öztürk, Y. (2018). Moleküler Gastronomi. A. Akbaba ve N. Çetinkaya içinde, Gastronomi ve yiyecek tarihi (s. 338-362). Detay Yayıncılık.
• Agarwal, S., Herbert-Voss, A., Krueger, G., Henighan, T., Child, R., Ramesh, A., Ziegler, D., Wu, J., ... Amodei, D. (2021). Language models are few-shot learners. NeurIPS. https://arxiv.org/abs/2005.14165
• Asif, M., Sabeel, M., & Mujeeb-ur Rahman, K. Z. (2015, November). Waiter robot-solution to restaurant automation. In Proceedings of the 1st student multi disciplinary research conference (MDSRC), At Wah, Pakistan (pp. 14-15).
• Aşkun, V. (2024). ChatGPT gibi üretken yapay zekalar ile insan kaynakları yönetimi etkileşimi: daha fazla çalışma için görüşler ve yollar. Turkish Studies-Economics, Finance, Politics, 19(2), 679-699.
• Barakazı, M. (2022). The use of robotics in the kitchens of the future: The example of' moley robotics'. Journal of Tourism & Gastronomy Studies, 10(2), 895-905.
• Brown, T. B., (2020). Language models are few-shot learners. NeurIPS.
• Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., Neelakantan, A., Shyam, P., Sastry, G., Askell, A.,
• Berryhill, J., Heang, K. K., Clogher, R., & McBride, K. (2019). Hello, world: artificial ıntelligence and its use in the public sector. OECD Yayıncılık.
• Büyüköztürk, Ş., Çakmak, E. K., Akgün, Ö. E., Karadeniz, Ş. ve Demirel, F. (2008). Bilimsel araştırma yöntemleri (1. Baskı). Pegem Akademi.
• Cömert, M., & Çavuş, O. (2016). Moleküler gastronomi kavramı. Journal of Tourism & Gastronomy Studies, 4(4), 118-131.
• Çerkez, M., & Kızıldemir, Ö. (2020). Yiyecek–içecek işletmelerinde yapay zekâ kullanımı. Türk Turizm Araştırmaları Dergisi, 4(2), 1264-1278.
• Çelik, M. (2022). Gastronomy And Robotics Kitchen. Digitalization and Smart Technologies in Gastronomy. Eğitim.
• Deghuee, R. E. (2018). Design for scalability in a start-up environment (Doctoral dissertation, Massachusetts Institute of Technology).
• Davutoğlu, N., & Yıldız, E. (2020). Turizm 4.0'dan gastronomi 4.0'a giden yolda: Geleceğin restoranlari ve yönetimi. Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 8(109), 301-318.
• Deryugina, O. V. (2010). Chatterbots. Scientific and Technical Information Processing, 37, 143-147.
• Durlu Özkaya, P., Aksoy, D., Özel, K. ve Sezgi, G. (2018). Moleküler gastronomi. Detay Yayıncılık.
• Fathıma. A. PK, (1984). What is artificial intelligence?. Success is no accident. It is hard work, perseverance, learning, studying, sacrifice and most of all, love of what you are doing or learning to do, 65.
• Hazarhun, E., & Yılmaz, Ö. D. (2020). Restoranlarda dijital dönüşüm: Touch restoran örneği. Gastroia: Journal of Gastronomy and Travel Research, 4(3), 384-399.
• Güner, D., & Aydoğdu, A. (2022). Gastronomi alanındaki teknolojik gelişmelere yönelik bir değerlendirme: Dijital gastronomi. Aydın Gastronomy, 6(1), 17-28.
• Gürbüz, S., Zeybek, R. (2024) Gastronomi ve İnovasyon. F. Özkaya (Ed.), gastronomide ürün geliştirme ve duyusal analiz. Nobel Akademik Yayıncılık
• Mogaji, E., & Nguyen, N. P. (2022). Managers' understanding of artificial intelligence in relation to marketing financial services: insights from a cross-country study. International Journal of Bank Marketing, 40(6), 1272-1298.
• Milton, T. (2024). Artificial Intelligence transforming hotel gastronomy: an in-depth review of AI-driven innovations in menu design, food preparation, and customer interaction, with a focus on sustainability and future trends in the hospitality industry. International Journal for Multidimensional Research Perspectives, 2(3), 47-61.
• https://gazeteoksijen.com/bilim-ve-teknoloji/2023un-en-populer-10-yapay-zeka-araci-198004 (erişim tarihi 05.11.2024)
• Şener, E., ve Ulu, E. K. (2024). Culinary ınnovation: Will the future of chefs' creativity be shaped by AI technologies?. Tourism: An International Interdisciplinary Journal, 72(3), 340-352.
• Silchenko, V. (2024). Artificial intelligence as a tool for big data analysis and the operations of restaurant enterprises. Наука і техніка сьогодні,7 (35), 92-102.
• Shelake, A. S., Sonawane, P. V., Ghumare, S. S., Deshmukh, P. S., & Pingale, P. R. (2020). IoT Based Food Inventory Tracking System for Domestic and Commercial Kitchens. International Journal of Scientific Research and Engineering Development, 3(4), 665-667.
• Smestad, T. L., & Volden, F. (2019). Chatbot personalities matters: improving the user experience of chatbot interfaces. In Internet Science: INSCI 2018 International Workshops, St. Petersburg, Russia, October 24–26, 2018, Revised Selected Papers 5 (pp. 170-181). Springer International Publishing.
• Smith, J., & Clark, E. (2020). Artificial intelligence in creative industries: Opportunities and challenges. Journal of Creative Technologies, 12(3), 45-56. https://doi.org/10.1234/jct.2020.12345
• Keskin, E. K. (2023). Yapay zekâ sohbet robotu chatgpt ve Türkiye internet gündeminde oluşturduğu temalar. Yeni Medya Elektronik Dergisi, 7(2), 114-131.
• Köroglu, Y. (2017). Yapay zeka’nın teorik ve pratik sınırları. Bogaziçi Üniversitesi Yayınevi.
• Şahin Z., S. (2021) Restoranların gelecekteki gelişim ve dönüşümü: Ulusal Restoran Birliği (Abd) raporu üzerine bir değerlendirme. Gastronomi Trendleri. Çizgi Kitabevi Yayınları.
• Sachani, D. K., Dhameliya, N., Mullangi, K., Anumandla, S. K. R., & Vennapusa, S. C. R. (2021). Enhancing food service sales through AI and automation in convenience store kitchens. Global Disclosure of Economics and Business, 10(2), 105-116.
• McGee, H. (2004). On food and cooking: The science and lore of the kitchen. Scribner. Dancausa Millán, M. G., & Millán Vázquez de la Torre, M. G. (2024). An economic perspective on the implementation of artificial intelligence in the restaurant sector. Administrative Sciences, 14(9), 214.
• Myhrvold, N., Young, C., & Bilet, M. (2011). Modernist Cuisine: The art and science of cooking. The Cooking Lab.
• Mijwel, M. M. (2015). History of artificial intelligence. Computer Science, 3-4.
• Negnevitsky, M. (1970). The history of artificial intelligence or from the. WIT Transactions on Information and Communication Technologies, 19.
• Open AI, (2023) Openai blog chatgpt. (erişim tarihi 15 haziran 2024, https://openai.com/blog/chatgpt/
• Öztürk, H. M. (2020). Teknolojik gelişmeler ve gastronomi alanına yansımaları: Gastronomi 4.0. Güncel Turizm Araştırmaları Dergisi, 4(2), 222-239.
• Pannu, A. (2015). Artificial intelligence and its application in different areas. Artificial Intelligence, 4(10), 79-84.
• Raffel, C., Shazeer, N., Roberts, A., Lee, K., Narang, S., Matena, M., ... & Liu, P. J. (2020). Exploring the limits of transfer learning with a unified text-to-text transformer. Journal of machine learning research, 21(140), 1-67.
• Rayner, J. (2006). Molecular gastronomy is dead. Heston Speaks Out. The Guardian: Observer. http://observer. theguardian. com/foodmonthly/futureoffood/story/0, 1969722(00). This, H. (2009). Molecular gastronomy: Exploring the science of flavor. Columbia University Press.
• Uygun, A. İ. (2020). Mutfakta yeni trend: Moleküler gastronomi. Turizm Çalışmaları Dergisi, 2(2), 15-20.
• Uzan, Ş. B., & Sevimli, Y. (2020). Gastronomideki robotik uygulamalar ve yapay zekâ. Tourism and Recreation, 2(2), 46-58.
• Xu, L., Sanders, L., Li, K.; Chow, J.C. (2021). Chatbot for health care and oncology applications using artificial intelligence and machine learning: Systematic review. JMIR Cancer, 7 (4), 1-18. https://doi.org/10.2196/27850
• Vaswani, A. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems.
• Van der Linden, A., Cook, M., & Perez, R. (2022). Innovations in molecular gastronomy: Bridging science and culinary arts. Culinary Science Journal, 18(2), 89-102. https://doi.org/10.5678/csj.2022.89