Амерыканскія распрацоўшчыкі прадставілі pizzaGAN — алгарытм, які ўмее пакрокава маляваць піцу, дадаючы або прыбіраючы асобныя інгрэдыенты. Архітэктура такой сістэмы заснавана на генератыўна-спаборнай нейрасетцы, кожны слой у якой мяняе папярэдні малюнак, дадаючы на яго новы інгрэдыент.
Сёння алгарытмы, заснаваныя на нейрасетках, умеюць досыць якасна складаць выявы аб'ектаў на аснове тэкставага апісання. Гэта тычыцца, напрыклад, рэцэптаў страў: падобны алгарытм у пачатку года прадставілі ізраільскія навукоўцы. Пры гэтым разуменне таго, як выглядае гатовая страва, не азначае, што інфармацыя пра гатаванне стравы даступная: для гэтага неабходна разумець пакрокава, як гатуецца страва, што адбудзецца, калі адзін інгрэдыент прыбраць, а другі — дадаць, і як зменіцца колер, кансістэнцыя і выгляд прадукту пры тэрмічнай апрацоўцы.
Такі алгарытм вырашылі распрацаваць даследчыкі з Масачусецкага тэхналагічнага інстытута. Яны вырашылі засяродзіцца на піцы — страве, якая мае досыць просты парадак гатавання з некалькіх інгрэдыентаў. Для гэтага яны стварылі pizzaGAN.
У выніку алгарытм навучыўся дакладна дадаваць інгрэдыенты на піцу і прыбіраць іх, а таксама паказваць, як тая ці іншая піца выглядае да і пасля гатавання ў печы.
