現(xiàn)在，最近發(fā)表在“自然”雜志上的國際商業(yè)機器公司(IBM)研究報告提出了一種增強我們對氣味感知能力的解決方案，該方案由計算神經(jīng)科學家Guillermo Cecci提出，使用人工智能創(chuàng)建一種算法，將模糊的描述性詞語翻譯成他們的分子等價物，反之亦然。
氣味圈
研究人員將他們的發(fā)現(xiàn)概括在一個“氣味圈”中，該氣味圈使用了最常用的英文單詞來描述氣味，并以關(guān)聯(lián)順序?qū)⑺鼈兣帕小＠纾?ldquo;香草味”與“巧克力味”和“焦糖味”相鄰，這就給調(diào)香師和化學家發(fā)出信號，當有人想要香草蠟燭時，他們可能不會介意聞到焦糖或巧克力的味道。
“目前，我們確實不需要在大量描述中形容出某種氣味，”Cecci解釋道，“從某種意義上說，它和色卡很像……我們現(xiàn)在可以在數(shù)學上確定細微差別或氣味的替代品。”
氣味圈還表明，一些描述性詞語能夠更好地轉(zhuǎn)化為分子等價物。對于化學家來說，標紅的詞語，如“汗淋淋的”或是“死人般的”，是很好理解的，而那些標藍的詞語，如“肥皂味”或“紙板味”，是非常模糊的。
氣味圈中的一些字，如“甲烷”和“氨”的顏色淺的幾乎看不見。令人困惑的是，這意味著它們落在了光譜中間而不是它們不夠清晰。因為淺色的單詞可能是在暗示，比起馬鈴薯的味道，我們更能夠識別出氨的味道，但是氨在圈中的顏色是淺色的，而馬鈴薯的顏色則是藍色的。
人工智能援助
Cecci解釋說，他們最終的目標是提高人們對嗅覺的描述能力，目前對于人們來說，這種能力已部分消失，因為我們更喜歡對環(huán)境進行消毒并傾向于消除令人不快的氣味。IBM正在使用學習型機器來掃描書籍或處理監(jiān)控信息，通過其來擴展與氣味相關(guān)的語言能力。
IBM的這項富有突破性研究正在幫助解開人類嗅覺系統(tǒng)的奧秘，但他們還需要付出更多的努力來創(chuàng)造一個更為普遍的氣味圈。Cecci和報告合著者Pablo Meyer表示，這項研究應(yīng)該用其他語言進行，因為我們的觀念總是受到文化因素的影響。
理論上，IBM的算法可以縮短實驗室制造的香水和氣味劑的繁瑣過程。我們有限的詞匯量使得創(chuàng)造氣味這一工作，費時費力，且昂貴異常。幾個世紀以來，香水仍然是通過反復(fù)試驗而制作的，讓“鼻子”聞到滿意的氣味通常需要數(shù)年或是數(shù)月。
保健意義
Cecci指出，醫(yī)療保健行業(yè)也可以從氣味研究中受益。例如，更精確的氣味詞匯可以幫助醫(yī)生更快地診斷神經(jīng)衰退性疾病。根據(jù)去年在美國老年病學會雜志上發(fā)表的一項研究，未通過簡單嗅覺測試的成年人患癡呆癥的可能性是通過群體的兩倍。
問題在于描述氣味的語言非常主觀，Cecici表示：“我們認為，利用人工智能在語義上分析氣味感知，我們能夠成功發(fā)展并發(fā)現(xiàn)指示疾病的氣味特征。”
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