Tarifler ağızdan ağza aktarılabilir, dizin kartlarına yazılabilir, yemek kitaplarında yayınlanabilir. Ancak her zaman ortak bir noktaları olmuştur: İnsanlar tarafından yapılmıştır.
Aslında çok az şey bir tarif kadar insanlıkla doludur. Her birinin içinde karıştırılmış, katlanmış ve pişirilmiş, yaratıcılarının geçmişleri, hikayeleri, zevkleri ve duygularıdır.
Yine de insanların sınırlamaları var. Kendi versiyonlarını bulmadan internetteki her patates püresi tarifini okuyamıyorlar. Pasta kabuğu yapmanın en iyi yolunu bulmak için binlerce tekniği analiz edemezler.
Makineler yapabilir. Yapay zeka tarafından yönlendirilen bilgisayar sistemleri, tweet ve blog yazıları oluşturabiliyor, arka oluşturabiliyor, hatta bilgisayar kodu üretebiliyor. Ve şimdi tarifler yazmaya başladılar.
Önce: Naan doldurmanın AI tarafından oluşturulan görüntüsü. Kredi… AI’yı aç
Sonra: Pişirdiğimizde iç harcın nasıl göründüğü. Kredi… New York Times için Timothy O’Connell
Bu tarifler, el yapımı atalarının tüm bileşenlerine sahiptir: içerik listeleri, hassas ölçümler, adım adım talimatlar ve (fabrikasyon) kişisel dokunuşlarla tanıtım notları. Teorik olarak avantajları, yemek ve yemek pişirme hakkında geniş bir çevrimiçi bilgi hazinesinden yararlanmalarıdır.
Ama iyiler mi? Ve binlerce yıllık yaşanmış mutfak deneyimini geliştirebilirler mi?
Ev aşçılarının, profesyonel şeflerin ve yemek dergisi editörlerinin bildiği gibi, yemek tarifleri için nihai test, yüksek beklentileri davet eden geniş ve çeşitli bir yemek olan Şükran Günü yemeğidir.
Bu nedenle, bir tatil menüsü tasarlamak için yapay zekayı (bu durumda GPT-3 olarak adlandırılan bir teknolojiyi) kullanmaya karar verdik ve daha sonra hazırlayıp lezzet testçilerinden oluşan bir gruba, dört New York Times yemek köşe yazarına sunduk.
Sonuçlar, teknolojinin potansiyeli ve bir tarifin amacı hakkında çok şey söylüyor.
Karara varmadan önce bilimi açıklayalım. Dünyanın en iddialı yapay zeka laboratuvarlarından biri olan OpenAI tarafından tasarlanan GPT-3, muazzam miktarda veriyi analiz ederek becerileri öğrenebilen bir matematiksel sistem olan bir sinir ağıdır.
Bazı sistemler görüntüleri inceler; Eylül’de devlet fuarı arka yarışmasında yapay zekanın ürettiği bir çalışma birincilik ödülü aldı. GPT-3, kitaplar, Wikipedia makaleleri, tweet’ler, sohbet günlükleri, bilgisayar programları ve evet, yemek tarifleri dahil olmak üzere dijital metinleri analiz eder. İnsanların kelimeleri, sayıları ve sembolleri birbirine bağlama biçimindeki milyarlarca farklı modeli tanımlayabilir ve ardından bu bilgiyi kendi içeriğini oluşturmak için kullanabilir – tıpkı bir Şükran Günü menüsü gibi orijinal tariflerden oluşan.
Yapay zeka, e-posta pazarlamasından bilgisayar programcılığına kadar birçok alanı yeniden şekillendirmeye hazır. Reçete yazma yaygın bir çalışma alanı değildir, ancak Massachusetts Teknoloji Enstitüsü’ndeki bir ekip de dahil olmak üzere bir avuç araştırmacı, AI’nın beceride ustalaşıp ustalaşamayacağını keşfetmeye başladı.
2016 yılında, AI Weirdness adlı bir makine öğrenimi mizah blogu işleten bir optik araştırmacı bilim adamı olan Janelle Shane, tarifler oluşturmak için GPT-3 gibi sistemleri kullanmaya başladı ve ardından bunları yayınladı. Teknolojinin ilk versiyonlarının, biraz tuhaf tarifler ürettiğini söyledi. “Soyulmuş pirinç” veya “doğranmış un” gibi saçma sapan malzemeler istediler.
Bugün, birçok AI tarifinin insan yapımı olanlardan ayırt edilemez görünebileceğini söyledi.
Balkabağı baharat sohbetinin AI tarafından oluşturulan görüntüsü. Kredi… AI’yı aç
Pişirildiğinde chaat nasıl görünüyordu. Kredi… New York Times için Timothy O’Connell
Dr. Shane, “Gerçekten iyi yaptığı şey kulağa mantıklı geliyor” dedi. “Yani, dikkat etmeseydiniz ve birisi bu tarifi size yüksek sesle okuyor olsaydı, ‘Ah evet, kulağa tamamen sıradan bir tarif gibi geliyor’ derdiniz.”
Yapay Zeka Şükran Günü menümüzü oluşturmak için kendimizi GPT-3 sistemine şaşırtıcı bir şekilde insani bir şekilde tanıtarak başladık.
Bir OpenAI araştırma bilimcisi olan Mark Chen, bana, Priya Krishna’ya kişiselleşmemi tavsiye etti. Sisteme kendinizden bahsedin, dedi: aile geçmişiniz, hangi lezzetleri sevdiğiniz, hangi malzemeleri sıklıkla kullandığınız.
“Bilgi isteminde ne kadar fazla ayrıntı verirseniz,” dedi, “genel olarak, model o kadar iyi performans gösterir.”
Bu yüzden dizüstü bilgisayarımda GPT-3’e giriş yaptıktan sonra şunu yazdım: “Aslen Teksaslıyım ve bir Hintli Amerikalı evde büyüdüm. Baharatlı tatları, İtalyan ve Tayland yemeklerini ve çok tatlı olmayan tatlıları severim. Sık sık pişirdiğim bazı malzemeler chaat masala, miso, soya sosu, otlar ve salça.”
Her tarifin talimatları yeterli gibi görünse de, bazı malzemelerin miktarları şüpheli geldi – bir dolmanın içindeki iki bardak kuru meyve gibi. Kredi… New York Times için Timothy O’Connell
Sonra, “Bana benim için yapılmış bir Şükran Günü menüsü göster” yazdım.
Üretilen ilk GPT-3 tarifine “balkabağı baharatı chaat” adı verildi. Konseptle kafam karıştı, ancak yaratıcılığından etkilendim.
GPT-3’ün yaratıcılığını teşvik etmek için takip eden sorular sordum: Bana zevk tercihlerime göre hazırlanmış birkaç tatlı göster. Bana geleneksel olmayan bir Şükran Günü tarifi göster. Bana çok tatlı olmayan ve biraz baharatlı bir kızılcık sosu tarifi göster.
Dakikalar sonra, hem inandırıcı hem de ilgi çekici görünen eksiksiz bir menüm vardı: balkabağı baharatı, miso ve susamlı yeşil fasulye, naan dolması, soya zencefilli kavrulmuş hindi, çok tatlı olmayan ve biraz baharatlı kızılcık sosu ( evet, tarifin tam adı bu) ve portakallı krem peynirli kremalı balkabağı baharatlı kek.
Yemekler yeterince iştah açıcı görünüyordu. Her biri için fotoğraf oluşturmak üzere, görüntü üreten bir başka OpenAI sistemi olan DALL-E’yi kullandık. Ve GPT-3’ten benim açımdan yazılan her tarifin tanıtımını yapmasını istedik: “Bu kavrulmuş hindi tarifi çocukluğumun lezzetlerinden ilham alıyor.” (O değildi.)
Hindi fırından çıkarken umut verici görünüyordu, ancak tadı arzulananı bıraktı. Kredi… New York Times için Timothy O’Connell
İçerik listelerinden bazıları şüpheli görünüyordu. Naan doldurma, iki fincan kuru meyve de dahil olmak üzere 32 farklı bileşen gerektiriyordu. Tariflerin çoğu şüpheli bir şekilde tuz ve yağ konusunda hafifti. Yine de umutluydum.
Yemek pişirmek ve tarifleri tatmak, bu umudu tamamen yok etti.
Kek yoğun ve tatlıdan çok tuzluydu. Naan dolması, bir chana masala ve bir bar kavgasına karışmış bir meyveli kek gibi tadı vardı. Kızarmış hindi tarifi, 12 kiloluk bir kuşu baharatlamak için tek bir diş sarımsak gerektiriyordu ve tereyağı ya da yağ yoktu; sonuç kuru ve tatsızdı.
Kişniş ve pişirme baharatlarıyla süslenmiş chaat, çimenli aromalı bir lapaydı. Yeşil fasulye ve kızılcık sosu yenilebilirdi ama dikkat çekici değildi.
Zevkli köşe yazarlarımız daha da az kibardı.
Melissa Clark, “İşimiz bitmedi,” dedi. Yewande Komolafe, “Bu yemeği yerken hiçbir şey hissetmiyorum,” diye ekledi.
Genevieve Ko bunu en iyi şekilde özetledi: “Arkasında ruh yok.”
Balkabağı baharatlı kekinin AI tarafından oluşturulan görüntüsü. Kredi… AI’yı aç
Kek pişince nasıl görünüyordu. Kredi… New York Times için Timothy O’Connell
Tarifler, işlem sırasında aşçıların neye bakmaları veya koklamaları gerektiğine dair birkaç ipucu verdi ve malzemelerin neden belirli bir sırayla eklendiğine dair hiçbir sebep yoktu.
Optik araştırma bilimcisi Dr. Shane, tadım öncesinde bile beklentilerimizi düşürmeyi önerdi. Yapay zeka tarafından üretilen yemekleri “otel odası arka tarifinin eşdeğeri” olarak nitelendirdi.
Yine de teknoloji, bu erken aşamada bile kendi kullanımlarına sahip olabilir. OpenAI bilim adamı Bay Chen, bunun ev aşçılarına bazı temel ilham kaynakları sağlamaya yardımcı olabileceğini söyledi.
“Aklında yapmak istediğin bir şey var, onu nasıl yapacaksın ya da bir dizi malzemen var ve ben onu nasıl bir araya getireceğim konusunda pek mühlet değilim” dedi. “Bu, size birçok farklı fikir vermenin çok hızlı bir yolu olabilir.”
GPT-3, daha az baharatlı veya belirli tatlar içeren bir versiyon oluşturarak mevcut bir tarifi kişiselleştirmeye de yardımcı olabilir, dedi.
Yemeklerin çoğu, dört Gıda köşe yazarından oluşan tatma panelimizden tam bir başparmak aşağı aldı: soldan, Genevieve Ko, Yewande Komolafe, Melissa Clark ve Eric Kim. Kredi… New York Times için Timothy O’Connell
Ancak çalışmaları gıda ve bilimi iç içe geçiren yemek kitabı yazarı Nik Sharma, bu programların doğasında var olan önyargılardan endişe ediyor. Batı tariflerinin baskın olduğu İngilizce internetten yararlanıyorlar. Ve bu programlar Batılı olmayan yemekler önerdiğinde, bunların Amerikalılara tanıdık gelen tandır tavuğu gibi daha genel olanlar olabileceğini ekledi.
“Yemek yazarları olarak amacımız, insanları yeni bir yöne çekmek, onlara meydan okumak, dünyayı anlamalarına yardımcı olmak” dedi. Yapay zeka ile “Bunu nasıl yapıyorsunuz?”
AI, pişirme eylemine çoktan girdi. Ev aşçıları yemek tarifleri bulmak için arama motorlarını kullanır ve Amazon Alexa gibi sanal asistanlardan çay kaşığını yemek kaşığına dönüştürmesini ister.
Bu teknoloji, en azından şu ana kadar insanların yerini tutamaz. Aşçıları şu ya da bu yönde dürtebilir. Ama yine de -sezgisi, hikaye anlatımı ve sıcaklığıyla- iyi bir tarifi yönlendiren insanlıktır.
Dr. Shane, yemeğin arkasındaki kişinin tarifin kendisi kadar önemli olduğunu söyledi. Birinin turta, dolma veya hindinin bir versiyonunu mükemmelleştirmek ve paylaşmak için zaman ayırdığını bilmek değerlidir.
“Bu tariflerin birileri için bir anlam ifade ettiğini bilmek istiyorsun” dedi. Bu, yapay zekanın asla sağlayamayacağı bir şey.
Takip et New York Times Instagram’da Yemek Pişirme , Facebook , Youtube , TikTok ve Pinterest . Tarif önerileri, pişirme ipuçları ve alışveriş tavsiyeleri ile New York Times Cooking’den düzenli güncellemeler alın .
Okumaya devam et...
Aslında çok az şey bir tarif kadar insanlıkla doludur. Her birinin içinde karıştırılmış, katlanmış ve pişirilmiş, yaratıcılarının geçmişleri, hikayeleri, zevkleri ve duygularıdır.
Yine de insanların sınırlamaları var. Kendi versiyonlarını bulmadan internetteki her patates püresi tarifini okuyamıyorlar. Pasta kabuğu yapmanın en iyi yolunu bulmak için binlerce tekniği analiz edemezler.
Makineler yapabilir. Yapay zeka tarafından yönlendirilen bilgisayar sistemleri, tweet ve blog yazıları oluşturabiliyor, arka oluşturabiliyor, hatta bilgisayar kodu üretebiliyor. Ve şimdi tarifler yazmaya başladılar.
Önce: Naan doldurmanın AI tarafından oluşturulan görüntüsü. Kredi… AI’yı aç
Sonra: Pişirdiğimizde iç harcın nasıl göründüğü. Kredi… New York Times için Timothy O’Connell
Bu tarifler, el yapımı atalarının tüm bileşenlerine sahiptir: içerik listeleri, hassas ölçümler, adım adım talimatlar ve (fabrikasyon) kişisel dokunuşlarla tanıtım notları. Teorik olarak avantajları, yemek ve yemek pişirme hakkında geniş bir çevrimiçi bilgi hazinesinden yararlanmalarıdır.
Ama iyiler mi? Ve binlerce yıllık yaşanmış mutfak deneyimini geliştirebilirler mi?
Ev aşçılarının, profesyonel şeflerin ve yemek dergisi editörlerinin bildiği gibi, yemek tarifleri için nihai test, yüksek beklentileri davet eden geniş ve çeşitli bir yemek olan Şükran Günü yemeğidir.
Bu nedenle, bir tatil menüsü tasarlamak için yapay zekayı (bu durumda GPT-3 olarak adlandırılan bir teknolojiyi) kullanmaya karar verdik ve daha sonra hazırlayıp lezzet testçilerinden oluşan bir gruba, dört New York Times yemek köşe yazarına sunduk.
Sonuçlar, teknolojinin potansiyeli ve bir tarifin amacı hakkında çok şey söylüyor.
Karara varmadan önce bilimi açıklayalım. Dünyanın en iddialı yapay zeka laboratuvarlarından biri olan OpenAI tarafından tasarlanan GPT-3, muazzam miktarda veriyi analiz ederek becerileri öğrenebilen bir matematiksel sistem olan bir sinir ağıdır.
Bazı sistemler görüntüleri inceler; Eylül’de devlet fuarı arka yarışmasında yapay zekanın ürettiği bir çalışma birincilik ödülü aldı. GPT-3, kitaplar, Wikipedia makaleleri, tweet’ler, sohbet günlükleri, bilgisayar programları ve evet, yemek tarifleri dahil olmak üzere dijital metinleri analiz eder. İnsanların kelimeleri, sayıları ve sembolleri birbirine bağlama biçimindeki milyarlarca farklı modeli tanımlayabilir ve ardından bu bilgiyi kendi içeriğini oluşturmak için kullanabilir – tıpkı bir Şükran Günü menüsü gibi orijinal tariflerden oluşan.
Yapay zeka, e-posta pazarlamasından bilgisayar programcılığına kadar birçok alanı yeniden şekillendirmeye hazır. Reçete yazma yaygın bir çalışma alanı değildir, ancak Massachusetts Teknoloji Enstitüsü’ndeki bir ekip de dahil olmak üzere bir avuç araştırmacı, AI’nın beceride ustalaşıp ustalaşamayacağını keşfetmeye başladı.
2016 yılında, AI Weirdness adlı bir makine öğrenimi mizah blogu işleten bir optik araştırmacı bilim adamı olan Janelle Shane, tarifler oluşturmak için GPT-3 gibi sistemleri kullanmaya başladı ve ardından bunları yayınladı. Teknolojinin ilk versiyonlarının, biraz tuhaf tarifler ürettiğini söyledi. “Soyulmuş pirinç” veya “doğranmış un” gibi saçma sapan malzemeler istediler.
Bugün, birçok AI tarifinin insan yapımı olanlardan ayırt edilemez görünebileceğini söyledi.
Balkabağı baharat sohbetinin AI tarafından oluşturulan görüntüsü. Kredi… AI’yı aç
Pişirildiğinde chaat nasıl görünüyordu. Kredi… New York Times için Timothy O’Connell
Dr. Shane, “Gerçekten iyi yaptığı şey kulağa mantıklı geliyor” dedi. “Yani, dikkat etmeseydiniz ve birisi bu tarifi size yüksek sesle okuyor olsaydı, ‘Ah evet, kulağa tamamen sıradan bir tarif gibi geliyor’ derdiniz.”
Yapay Zeka Şükran Günü menümüzü oluşturmak için kendimizi GPT-3 sistemine şaşırtıcı bir şekilde insani bir şekilde tanıtarak başladık.
Bir OpenAI araştırma bilimcisi olan Mark Chen, bana, Priya Krishna’ya kişiselleşmemi tavsiye etti. Sisteme kendinizden bahsedin, dedi: aile geçmişiniz, hangi lezzetleri sevdiğiniz, hangi malzemeleri sıklıkla kullandığınız.
“Bilgi isteminde ne kadar fazla ayrıntı verirseniz,” dedi, “genel olarak, model o kadar iyi performans gösterir.”
Bu yüzden dizüstü bilgisayarımda GPT-3’e giriş yaptıktan sonra şunu yazdım: “Aslen Teksaslıyım ve bir Hintli Amerikalı evde büyüdüm. Baharatlı tatları, İtalyan ve Tayland yemeklerini ve çok tatlı olmayan tatlıları severim. Sık sık pişirdiğim bazı malzemeler chaat masala, miso, soya sosu, otlar ve salça.”
Her tarifin talimatları yeterli gibi görünse de, bazı malzemelerin miktarları şüpheli geldi – bir dolmanın içindeki iki bardak kuru meyve gibi. Kredi… New York Times için Timothy O’Connell
Sonra, “Bana benim için yapılmış bir Şükran Günü menüsü göster” yazdım.
Üretilen ilk GPT-3 tarifine “balkabağı baharatı chaat” adı verildi. Konseptle kafam karıştı, ancak yaratıcılığından etkilendim.
GPT-3’ün yaratıcılığını teşvik etmek için takip eden sorular sordum: Bana zevk tercihlerime göre hazırlanmış birkaç tatlı göster. Bana geleneksel olmayan bir Şükran Günü tarifi göster. Bana çok tatlı olmayan ve biraz baharatlı bir kızılcık sosu tarifi göster.
Dakikalar sonra, hem inandırıcı hem de ilgi çekici görünen eksiksiz bir menüm vardı: balkabağı baharatı, miso ve susamlı yeşil fasulye, naan dolması, soya zencefilli kavrulmuş hindi, çok tatlı olmayan ve biraz baharatlı kızılcık sosu ( evet, tarifin tam adı bu) ve portakallı krem peynirli kremalı balkabağı baharatlı kek.
Yemekler yeterince iştah açıcı görünüyordu. Her biri için fotoğraf oluşturmak üzere, görüntü üreten bir başka OpenAI sistemi olan DALL-E’yi kullandık. Ve GPT-3’ten benim açımdan yazılan her tarifin tanıtımını yapmasını istedik: “Bu kavrulmuş hindi tarifi çocukluğumun lezzetlerinden ilham alıyor.” (O değildi.)
Hindi fırından çıkarken umut verici görünüyordu, ancak tadı arzulananı bıraktı. Kredi… New York Times için Timothy O’Connell
İçerik listelerinden bazıları şüpheli görünüyordu. Naan doldurma, iki fincan kuru meyve de dahil olmak üzere 32 farklı bileşen gerektiriyordu. Tariflerin çoğu şüpheli bir şekilde tuz ve yağ konusunda hafifti. Yine de umutluydum.
Yemek pişirmek ve tarifleri tatmak, bu umudu tamamen yok etti.
Kek yoğun ve tatlıdan çok tuzluydu. Naan dolması, bir chana masala ve bir bar kavgasına karışmış bir meyveli kek gibi tadı vardı. Kızarmış hindi tarifi, 12 kiloluk bir kuşu baharatlamak için tek bir diş sarımsak gerektiriyordu ve tereyağı ya da yağ yoktu; sonuç kuru ve tatsızdı.
Kişniş ve pişirme baharatlarıyla süslenmiş chaat, çimenli aromalı bir lapaydı. Yeşil fasulye ve kızılcık sosu yenilebilirdi ama dikkat çekici değildi.
Zevkli köşe yazarlarımız daha da az kibardı.
Melissa Clark, “İşimiz bitmedi,” dedi. Yewande Komolafe, “Bu yemeği yerken hiçbir şey hissetmiyorum,” diye ekledi.
Genevieve Ko bunu en iyi şekilde özetledi: “Arkasında ruh yok.”
Balkabağı baharatlı kekinin AI tarafından oluşturulan görüntüsü. Kredi… AI’yı aç
Kek pişince nasıl görünüyordu. Kredi… New York Times için Timothy O’Connell
Tarifler, işlem sırasında aşçıların neye bakmaları veya koklamaları gerektiğine dair birkaç ipucu verdi ve malzemelerin neden belirli bir sırayla eklendiğine dair hiçbir sebep yoktu.
Optik araştırma bilimcisi Dr. Shane, tadım öncesinde bile beklentilerimizi düşürmeyi önerdi. Yapay zeka tarafından üretilen yemekleri “otel odası arka tarifinin eşdeğeri” olarak nitelendirdi.
Yine de teknoloji, bu erken aşamada bile kendi kullanımlarına sahip olabilir. OpenAI bilim adamı Bay Chen, bunun ev aşçılarına bazı temel ilham kaynakları sağlamaya yardımcı olabileceğini söyledi.
“Aklında yapmak istediğin bir şey var, onu nasıl yapacaksın ya da bir dizi malzemen var ve ben onu nasıl bir araya getireceğim konusunda pek mühlet değilim” dedi. “Bu, size birçok farklı fikir vermenin çok hızlı bir yolu olabilir.”
GPT-3, daha az baharatlı veya belirli tatlar içeren bir versiyon oluşturarak mevcut bir tarifi kişiselleştirmeye de yardımcı olabilir, dedi.
Yemeklerin çoğu, dört Gıda köşe yazarından oluşan tatma panelimizden tam bir başparmak aşağı aldı: soldan, Genevieve Ko, Yewande Komolafe, Melissa Clark ve Eric Kim. Kredi… New York Times için Timothy O’Connell
Ancak çalışmaları gıda ve bilimi iç içe geçiren yemek kitabı yazarı Nik Sharma, bu programların doğasında var olan önyargılardan endişe ediyor. Batı tariflerinin baskın olduğu İngilizce internetten yararlanıyorlar. Ve bu programlar Batılı olmayan yemekler önerdiğinde, bunların Amerikalılara tanıdık gelen tandır tavuğu gibi daha genel olanlar olabileceğini ekledi.
“Yemek yazarları olarak amacımız, insanları yeni bir yöne çekmek, onlara meydan okumak, dünyayı anlamalarına yardımcı olmak” dedi. Yapay zeka ile “Bunu nasıl yapıyorsunuz?”
AI, pişirme eylemine çoktan girdi. Ev aşçıları yemek tarifleri bulmak için arama motorlarını kullanır ve Amazon Alexa gibi sanal asistanlardan çay kaşığını yemek kaşığına dönüştürmesini ister.
Bu teknoloji, en azından şu ana kadar insanların yerini tutamaz. Aşçıları şu ya da bu yönde dürtebilir. Ama yine de -sezgisi, hikaye anlatımı ve sıcaklığıyla- iyi bir tarifi yönlendiren insanlıktır.
Dr. Shane, yemeğin arkasındaki kişinin tarifin kendisi kadar önemli olduğunu söyledi. Birinin turta, dolma veya hindinin bir versiyonunu mükemmelleştirmek ve paylaşmak için zaman ayırdığını bilmek değerlidir.
“Bu tariflerin birileri için bir anlam ifade ettiğini bilmek istiyorsun” dedi. Bu, yapay zekanın asla sağlayamayacağı bir şey.
Takip et New York Times Instagram’da Yemek Pişirme , Facebook , Youtube , TikTok ve Pinterest . Tarif önerileri, pişirme ipuçları ve alışveriş tavsiyeleri ile New York Times Cooking’den düzenli güncellemeler alın .
Okumaya devam et...