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人工智能教你气味如何描述闻到的气味

  虽然人类可以辨别出一万亿种气味,但因词汇量有限,大多数人不能准确描述他们闻到的东西。像“果味”或“麝香”这样的术语不仅不精确,而且还会受到文化偏见的影响。与听觉,视觉,触觉和味觉这样的感官不同,我们无法对气味的通用术语达成一致。

  现在,最近发表在“自然”杂志上的国际商业机器公司(IBM)研究报告提出了一种增强我们对气味感知能力的解决方案,该方案由计算神经科学家Guillermo Cecci提出,使用人工智能创建一种算法,将模糊的描述性词语翻译成他们的分子等价物,反之亦然。

  气味

  研究人员将他们的发现概括在一个“气味圈”中,该气味圈使用了最常用的英文单词来描述气味,并以关联顺序将它们排列。例如,“香草味”与“巧克力味”和“焦糖味”相邻,这就给调香师和化学家发出信号,当有人想要香草蜡烛时,他们可能不会介意闻到焦糖或巧克力的味道。

  “目前,我们确实不需要在大量描述中形容出某种气味,”Cecci解释道,“从某种意义上说,它和色卡很像……我们现在可以在数学上确定细微差别或气味的替代品。”

  气味圈还表明,一些描述性词语能够更好地转化为分子等价物。对于化学家来说,标红的词语,如“汗淋淋的”或是“死人般的”,是很好理解的,而那些标蓝的词语,如“肥皂味”或“纸板味”,是非常模糊的。

  气味圈中的一些字,如“甲烷”和“氨”的颜色浅的几乎看不见。令人困惑的是,这意味着它们落在了光谱中间而不是它们不够清晰。因为浅色的单词可能是在暗示,比起马铃薯的味道,我们更能够识别出氨的味道,但是氨在圈中的颜色是浅色的,而马铃薯的颜色则是蓝色的。

  人工智能援助

  Cecci解释说,他们最终的目标是提高人们对嗅觉的描述能力,目前对于人们来说,这种能力已部分消失,因为我们更喜欢对环境进行消毒并倾向于消除令人不快的气味。IBM正在使用学习型机器来扫描书籍或处理监控信息,通过其来扩展与气味相关的语言能力。

  IBM的这项富有突破性研究正在帮助解开人类嗅觉系统的奥秘,但他们还需要付出更多的努力来创造一个更为普遍的气味圈。Cecci和报告合着者Pablo Meyer表示,这项研究应该用其他语言进行,因为我们的观念总是受到文化因素的影响。

  理论上,IBM的算法可以缩短实验室制造的香水和气味剂的繁琐过程。我们有限的词汇量使得创造气味这一工作,费时费力,且昂贵异常。几个世纪以来,香水仍然是通过反复试验而制作的,让“鼻子”闻到满意的气味通常需要数年或是数月。

  保健意义

  Cecci指出,医疗保健行业也可以从气味研究中受益。例如,更精确的气味词汇可以帮助医生更快地诊断神经衰退性疾病。根据去年在美国老年病学会杂志上发表的一项研究,未通过简单嗅觉测试的成年人患痴呆症的可能性是通过群体的两倍。

  问题在于描述气味的语言非常主观,Cecici表示:“我们认为,利用人工智能在语义上分析气味感知,我们能够成功发展并发现指示疾病的气味特征。”

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