據(jù)《科學(xué)》雜志1日報(bào)道，英美科學(xué)家新設(shè)計(jì)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型已達(dá)到與人類嗅覺水平相媲美的程度，能用語言描述化學(xué)物質(zhì)的氣味。研究人員用它“描繪”了與數(shù)百種化學(xué)結(jié)構(gòu)相對應(yīng)的氣味圖，例如“果味”或“青草味”。這張指南圖可幫助研究人員設(shè)計(jì)新的合成氣味，并可能提供有關(guān)人腦如何解讀氣味的新見解，意味著向氣味數(shù)字化又邁近了一步。

　　為探索化學(xué)物質(zhì)的結(jié)構(gòu)和氣味之間的聯(lián)系，谷歌研究院衍生初創(chuàng)公司Osmo與美國莫內(nèi)爾化學(xué)感覺研究中心、英國雷丁大學(xué)和美國亞利桑那州立大學(xué)合作，設(shè)計(jì)了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，它可將55個(gè)描述性單詞中的一個(gè)或多個(gè)，與對氣味的描述相匹配。團(tuán)隊(duì)使用行業(yè)數(shù)據(jù)集對AI進(jìn)行訓(xùn)練，其中包括大約5000種已知?dú)馕秳┑臍馕�。AI還分析了每種氣味的化學(xué)結(jié)構(gòu)，以確定結(jié)構(gòu)與香氣之間的關(guān)系。

　　該系統(tǒng)識(shí)別了大約250種化學(xué)物質(zhì)結(jié)構(gòu)中的特定模式與特定氣味之間的相關(guān)性。研究人員將這些相關(guān)信息結(jié)合到主氣味圖（POM）中。當(dāng)AI預(yù)測新分子的氣味時(shí)可參考該圖。

　　為了比較POM與人類鼻子的嗅覺水平，15名人類志愿者將特定的氣味與AI使用的同一組描述性詞匯相匹配。接下來，研究人員收集了數(shù)百種自然界中不存在但人們足夠熟悉且可描述出來的氣味劑。他們要求志愿者描述其中的323個(gè)分子，并要求AI根據(jù)每個(gè)新分子的化學(xué)結(jié)構(gòu)預(yù)測其氣味。結(jié)果，AI的猜測非常接近人類給出的平均反應(yīng)，且更接近正確答案。具體來說，該模型在53%的測試分子中表現(xiàn)優(yōu)于小組成員的平均水平。

　　【總編輯圈點(diǎn)】

　　“虛無縹緲”的氣味，既看不見，又摸不著，人工智能如何對其進(jìn)行預(yù)測？別忘了，對于有規(guī)律、有邏輯、可計(jì)算的事物，人工智能往往能展現(xiàn)出強(qiáng)大的優(yōu)勢。化學(xué)物質(zhì)的氣味與結(jié)構(gòu)之間，存在著特殊的聯(lián)系。這正是人工智能預(yù)測氣味的“抓手”，也是其可與人類調(diào)香師一比高下的訣竅所在。