想像一下，如果 AI（人工智慧）能擁有「五感」——像我們一樣不僅能看、聽，還能觸摸、聞味道。這將會如何改變我們的生活呢？人類已經成功地將「視覺」和「聽覺」數位化。而現在，科學家們正努力讓 AI 具備「嗅覺」的能力！
哈佛博士變成「氣味博士」
這裡的主角是 Alex Wiltschko，一位哈佛大學的嗅覺神經科學博士。他研究的方向就是讓AI能夠像我們的鼻子一樣「聞到」氣味，並且通過分析氣味中的分子結構來辨別氣味的特徵。畢業後，Wiltschko 進入 Google 研究院，運用機器學習技術開始探索如何讓電腦認識不同氣味，並根據分子結構預測它們的味道。
為了實現這個目標，Wiltschko 在2022年獲得了 Lux Capital 和 Google Ventures 的 6000 萬美元資金支持，創立了「Osmo」公司，他們的核心在於「將氣味數位化，讓每個人都有機會過更好的生活」。這項任務的挑戰可不小，氣味數位化的難點究竟在哪？如果 AI 真能聞到氣味，又會怎麼影響我們的生活呢？我們接下來一一探討！
Osmo 執行長 Alex Wiltschko（圖／GV、托可生活誌提供）
氣味數位化難在哪裡？—少了「氣味地圖」
大家有沒有想過，我們怎麼能「聽見」和「看見」這個世界呢？例如，我們能「聽見」音樂，因為耳朵接收到音波，這些音波頻率在我們能聽到的範圍（ 20 到 20000 赫茲）之內。不同頻率的音波組合出不同的音色，讓聲音變得豐富多樣。為了「重現」這些音色，人類發明了麥克風和音響，錄下了聲音，隨時都可以播放。
我們能「看見」美麗的風景，是因為眼睛裡的細胞能識別紅色、綠色和藍色，任何顏色都能通過這三原色來組合。照相機正是模仿眼睛，利用紅色、綠色和藍色來重現各種色彩。我們的視覺和聽覺都是依靠這些「地圖」來運作。
然而，嗅覺就不是那麼簡單了。「聞到」一朵花的香氣，鼻子需要的接受器多達 350 種，而不同的氣味分子只要有一丁點的改變，就會產生完全不同的氣味。比如說，只改變一個微小的化學鍵，氣味就可能從「玫瑰花香」變成「臭襪子味」。所以，要畫出一張清楚的「氣味地圖」，需要更加複雜精準的分析。
更麻煩的是，氣味數據的收集，不像聲音和影像那麼方便。要嘛，得用昂貴的分析儀器，要嘛，得靠經過訓練的嗅覺測試員來判斷，難以大量收集。幸運的是，人工智慧（ AI ）的進步讓這一切變得更可行，Osmo 正在用新技術來建立氣味地圖！
Osmo的秘密武器：氣味規則圖
為了訓練電腦學會辨識氣味，Osmo 和香水公司合作，使用他們的氣味分子數據進行機器學習訓練。這些數據記錄了超過 5000 個分子的分子結構、原子之間的連結方式，還有對應的氣味描述（例如：不同肉類的味道、花香味、咖哩味）。
經過 AI 演算法的處理後，Osmo 建立了分子結構和氣味之間的對應規則，畫出了一張「氣味規則圖」（Principal Odor Map, POM）。有了這張規則圖，人們便能根據分子的形狀來推測氣味的特性，等同是「氣味的社群網路」！
為了測試這張地圖的準確性，Osmo隨機產生了400 種新的氣味分子讓 POM 來預測氣味，並且邀請了 15 位經過訓練的氣味測試員來進行判斷。結果顯示，POM 的預測和人類的判斷只有 53 %的相似度，但已經是個很好的開始。
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