“硅基鼻子”也能“细嗅蔷薇”？

德国《时代周报》1月16日文章，原题：香蕉的芬芳和呕吐物的恶臭，只相差几个原子人工智能（AI）也能像人类一样“心有猛虎、细嗅蔷薇”？Osmo公司创始人、神经科学家威尔奇科曾在哈佛大学和谷歌实验室进行研究，目标只有一个：教会AI如何“嗅闻”，从而将人类最重要的感官之一数字化，让AI也能像人类一样“记住”各种味道。有朝一日，人们能够像处理图片、视频和音乐一样存储和发送气味。奶奶的厨房、初恋的香水、夏天的雨……这些珍贵记忆都可以通过气味重现。

然而，气味的世界极其复杂。研究人员直到20世纪90年代初才开始大致了解其原理。世界上大约有400亿种不同的气味分子，在鼻腔中与多达400种嗅觉受体像钥匙开锁般结合，这一过程触发的神经刺激传递到大脑中负责情绪和记忆的区域，最终让人类“闻到气味”。

要“数字化”气味世界，就像对待声音和图像一样，为其构建一个系统。最初，气味分子的化学结构几乎无法揭示其气味的任何信息。两种分子之间细微的差别，就能让一种闻起来像香蕉，另一种闻起来像呕吐物；结构截然不同的两种分子却可能闻起来非常相似。

研究人员偶然发现了两个香水目录，目录列出了一些气味分子的化学结构及其气味描述。AI将气味分子的化学式与气味描述联系起来，并对气味世界进行分类，最终构建出一张虚拟的嗅觉地图。这张嗅觉地图可以被形象地想象成一个充满“花香星系”“肉味星系”“酒精星系”等的“气味宇宙”，每个“星系”内部都包含着充满气味分子的“恒星系统”。有了这张嗅觉地图，研究团队能够向AI展示未知分子的结构，并询问它“闻起来是什么味道”。AI对气味的描述比人类测试对象还略微准确些。这一嗅觉地图被认为是“突破性的研究”，有科学家称，计算机首次实现了比人类更精准的嗅觉感知。AI成功将嗅觉数字化，并进行训练模仿。

威尔奇科将这一研究转化为一款软件产品：它不仅能根据分子结构预测其气味，还能根据橙子、香草或肉桂等关键词，提供匹配分子的结构式。这项技术可以节省香水研发的投入。但自然界中的大多数天然气味并非源自单一分子，且分子的气味取决于其在空气中的浓度。威尔奇科团队逐步尝试教会计算机模型自然界气息的复杂性。科研人员在实验室将鲜花、水果、蔬菜、皮革等物品粉碎，用特殊的仪器捕捉、过滤出气味分子，扩展AI知识库。

‍威尔奇科团队利用“硅基鼻子”寻找驱蚊剂，已识别出约10种与避蚊胺效果媲美的分子。他们还首次实现“数字化传输气味”：机器在某地捕捉李子的香气，经AI解码和重建，让气味打印机在异地制造出堪比“原味”的香气。气味世界是否存在类似视觉的红、绿、蓝三原色系统？目前尚不得而知，不过威尔奇科认为，确实存在构成气味世界的基础分子。他坚信，随着时间的推移，“气味瞬移装置”将变得更小，气味终有一天会像图像和声音一样传输自如。（作者尼古拉斯·基利安，青木译）