嗅覺是人體最早形成的感官之一，這是一種非常復雜的感官反應。鼻子像一個高度靈敏的檢測器，通過數以百萬計的嗅覺神經，我們能夠感知和區分各種具有不同結構特性的氣味分子，以便我們在復雜的環境中迅速做出判斷。

圖片來源：Pexel

隨著科技不斷發展，模仿人類嗅覺感知的人工智能（AI）嗅覺識別技術得到快速發展。該技術融合了機器學習和人工智能的先進算法，能夠通過檢測和分析氣味分子來鑒別各種物質。AI 嗅覺技術的應用領域從環境監測到醫療診斷，從食品安全到犯罪偵查，其潛力無可限量。

當許多精細領域的 AI 已超過人類的能力時，我們不禁要問：在氣味感知這個“競技場”中，AI 與人類鼻子，誰的氣味感知更勝一籌？在揭開這個問題的答案之前，我們先來了解一下人類和 AI 感知氣味的原理。

人類大腦如何感知氣味？

大腦感知氣味的過程就像一場“邂逅”。

首先，氣味分子悄然而至，進入鼻腔。在鼻腔的上方有一個特殊的區域，稱為嗅覺上皮。

這里有大量的嗅覺受體細胞，能夠特異性地識別氣味分子。這些氣味分子在鼻腔中四處游走，尋找它們的搭檔，也就是我們的嗅覺感受器。

人類有大約 400 個功能性嗅覺受體。這些感受器一旦接觸到氣味分子，就會立刻引起電信號改變，跳起“電擊舞”向大腦傳遞信號。

這個信號通過嗅覺神經直達大腦的一個特定區域——嗅球。

紅色為嗅球，圖片來源：參考文獻[1]

在嗅球中，這些信號被進一步處理并分析。然后，信息會傳送到與記憶和情感相關的大腦區域，如海馬體和杏仁核。大腦將這些信號轉化為我們可以識別和理解的氣味感覺，讓我們感受到氣味的味道、質地等特征。

最終，嗅覺神經信號的處理形成了描述各種氣味的語義表征，例如咖啡味、玫瑰味、榴蓮味等等。這個過程是如此的神奇和精妙，讓我們的生活充滿了味道的色彩和樂趣。

AI 如何“聞到”氣味？

我們現在已經大概了解了人類大腦感知氣味的原理及過程，那么 AI 是如何嗅到各種氣味的呢？

AI “聞到”氣味就像是一場根據分子結構進行的“猜謎游戲”。

氣味來源于特定結構分子，這些分子就像一個個的“信使”，攜帶著氣味的信號。因此，要預測某種物質所帶來的氣味，關鍵在于辨析分子的組成和結構。

在這一過程中，AI 依賴于一個龐大且被精細整理過的數據庫。這個數據庫可被視為一本高級的“氣味-分子翻譯詞典”，其中詳盡地列出了已知分子結構與其相應氣味之間的聯系。每一種分子與氣味的關聯都被細致地記錄與歸檔。

《自然-機器智能》雜志的一篇論文中報告了一種用來模擬生物嗅覺的神經算法

當面臨一個新分子的氣味預測任務時，AI 會快速檢索這個專業“詞典”，尋找與新分子結構相近的已知分子，并從中推測可能的氣味屬性。這個過程不僅快速，還極為精確。

除了基本的結構匹配，AI 還會綜合考慮其他化學性質，如分子的電負性和立體構型等，以更全面地預測新分子的氣味特性。

這一整體過程就像是 AI 在匯集和分析各種線索，以推斷出新分子可能產生的氣味。

2023 年 8 月，在《科學》雜志上發表了一款 AI 氣味分析的圖神經網絡（GNN）模型。

AI 識別氣味的過程，圖片來源：參考文獻[4]

分子結構輸入到模型中后，GNN 會優化不同化學結構在特定氣味中的權重，最后通過預測層對分子的氣味進行判斷，輸出對應的氣味描述詞。

研究人員對 GNN 模型和人類組進行了氣味測試。結果顯示，AI 在 53% 的化學分子以及 55% 的氣味描述準確度方面表現優于人類專家的特性。

人類與 AI：到底誰是氣味專家？

我們可以想象一個由專業人士組成的團隊，他們是“氣味專家”。

與依賴大量數據和算法的 AI 不同，這些專家主要依賴他們的嗅覺和多年積累的經驗來解析和描述氣味。他們有能力識別出各種復雜氣味的細微差別，并能用精確的語言進行描述。

例如，他們能明確地區分花香、果香、草香、皮革香等各種不同類型的氣味，并對其進行深入的解釋。

此外，這些氣味專家還能夠結合氣味的來源和環境因素，對其進行分析和解讀。例如，他們可以分辨出烹飪過程產生的氣味、植物的氣味、動物身上特有的氣味等，并根據這些氣味的特點和變化，對其產生的原因和影響進行系統分析。

與數據驅動的 AI 的預測不同，這些氣味專家的描述和判斷可能會受到主觀因素的影響。

他們的結論可能因人而異，甚至會受到多種因素的影響。因此，在某些情況下，他們對于氣味的描述可能會與 AI 的判斷有所不同。

當然，這只是一個想象，并不代表真正的氣味專家并不專業。在目前階段，AI 的嗅覺能力尚未達到碾壓人類的水平，且人類在感知氣味的主觀體驗和理解上具有無可替代的優勢。

首先，面對復雜的氣味譜系，AI 需要依靠海量的數據和先進算法進行學習和模擬，以便輸出較為準確的判斷。

然而，人類的嗅覺系統則可以表現出更高的靈活性，這是目前的AI系統尚難以企及的。

不同 AI 模型的預測結果與人類組平均值的相關性。圖片來源：參考文獻[4]

人類的嗅覺還會受到許多其他因素的影響，例如情緒、健康狀況、生活經驗等等。這些因素可能會影響我們對氣味的感知和判斷。

這些變量為人類嗅覺添加了一層復雜性，而 AI 則缺乏這種復雜性，還難以完全理解和模擬人類的嗅覺系統。

結語

盡管 AI 在嗅覺科技方面展示出了令人矚目的潛能，并已經在某些領域取得了顯著的進展，但其尚未能全面超越人類。兩者各自擁有不同的優勢和局限性。隨著技術的不斷進步，我們有理由期待 AI 在嗅覺方面將會實現更多的突破。

然而，這一領域還面臨多種挑戰，如氣味分子的準確識別、穩定性和可重復性等，都需要進一步地研究和改進。此外，公眾對于這一新興技術的接受度和信任度也是推動其成功應用的關鍵因素。

綜上所述，AI 嗅覺科技擁有廣闊的發展前景和無限的可能性，但其具體的發展軌跡和成果仍需時間和實踐來驗證。我們期待科研人員和工程師能夠解決這些挑戰，為社會帶來更多的便利和安全。

參考文獻

[1] Edmund Chong, Monica Moroni, Christopher Wilson, et al. Manipulating synthetic optogenetic odors reveals the coding logic of olfactory perception Science 2020, 368, 6497.

[2] Lulu Guo, Jie Cheng, Shuo Lian, et al. Structural basis of amine odorant perception by a mammal olfactory receptor. Nature 2023, 618, 193.

[3] Jia Duan, Peiyu Xu, Xiaodong Luan, et al. Hormone- and antibody-mediated activation of the thyrotropin receptor. Nature 2022, 609, 854.

[4] Brian K. Lee, Emily J. Mayhew, Benjamin Sanchez-Lengeling, et al. A principal odor map unifies perse tasks inolfactory perception. Science 2023, 381, 999.

策劃制作

出品丨科普中國

作者丨Denovo 科普創作團隊

監制丨中國科普博覽

責編丨崔瀛昊

總結

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