參考消息網12月21日報道 美媒稱，大多數人沒有恰當的詞彙來描述他們聞到的氣味，但人工智能讓描述氣味更容易。
據美國石英財經網站12月19日報道，雖然人類能夠分辨出大約一萬億種氣味，但我們的詞彙是有限的。“水果味”和“麝香味”這樣的詞不僅不精確，而且帶有文化偏見。
國際商用機器公司（IBM）最近發表在《自然》雜誌上的一項研究提出了一個解決方案，有望增加我們的氣味詞彙。以計算神經學家吉列爾莫·切奇為首的研究人員利用人工智能創建了一種算法，將模糊的描述性詞彙轉化為對應的分子表達方式，反之亦然。
研究人員把他們的發現總結為“味輪”，即用最常用的英文單詞來描述氣味，並按關聯順序排列。例如，在味輪上，“香草”與“巧克力”和“焦糖”相鄰，這向香水師和化學家表明，當有人想要香草蠟燭時，他們很可能不介意產品帶有焦糖或巧克力味。
切奇說，這項研究的最終目標是提高人類談論氣味的能力。這種能力之所以不高，部分原因是我們喜歡淨化後的環境，而且傾向於消除難聞的氣味。就像機器學習能力被用來掃描書籍或處理監控信息一樣，IBM也在利用機器學習能力來擴展與嗅覺有關的語言能力。
IBM的突破性研究有助於解開人類嗅覺系統的謎團，但還需要進行更多研究，才能創造出普遍適用的味輪。切奇和另一位作者巴勃羅·邁耶說，這項研究應該用其他語言進行，因為我們的看法總是受到文化因素的影響。
理論上，IBM的算法可以縮短實驗室製造香水和嗅劑所涉及的繁瑣過程。我們有限的詞彙使得製造香水既費力又昂貴。幾個世紀以來，製造香水在很大程度上仍然是一項試錯的工作。為了獲得想要的香水，經過訓練的“鼻子”需要耗費數月甚至數年時間。
切奇指出，醫療保健行業也可以從氣味研究中獲益。例如，更精確的氣味詞彙可以幫助醫生更快地診斷神經退行性疾病。《美國老年醫學會會刊》月刊去年發表的一項研究顯示，無法通過簡單嗅覺測試的成年人患痴呆症的可能性是其他人的兩倍。
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