德國《時代週報》1月16日文章，原題：香蕉的芬芳和嘔吐物的惡臭，只相差幾個原子  人工智能（AI）也能像人類一樣“心有猛虎、細嗅薔薇”？Osmo公司創始人、神經科學家威爾奇科曾在哈佛大學和谷歌實驗室進行研究，目標只有一個：教會AI如何“嗅聞”，從而將人類最重要的感官之一數字化，讓AI也能像人類一樣“記住”各種味道。有朝一日，人們能夠像處理圖片、視頻和音樂一樣存儲和發送氣味。奶奶的廚房、初戀的香水、夏天的雨……這些珍貴記憶都可以通過氣味重現。

然而，氣味的世界極其複雜。研究人員直到20世紀90年代初纔開始大致瞭解其原理。世界上大約有400億種不同的氣味分子，在鼻腔中與多達400種嗅覺受體像鑰匙開鎖般結合，這一過程觸發的神經刺激傳遞到大腦中負責情緒和記憶的區域，最終讓人類“聞到氣味”。

要“數字化”氣味世界，就像對待聲音和圖像一樣，爲其構建一個系統。最初，氣味分子的化學結構幾乎無法揭示其氣味的任何信息。兩種分子之間細微的差別，就能讓一種聞起來像香蕉，另一種聞起來像嘔吐物；結構截然不同的兩種分子卻可能聞起來非常相似。

研究人員偶然發現了兩個香水目錄，目錄列出了一些氣味分子的化學結構及其氣味描述。AI將氣味分子的化學式與氣味描述聯繫起來，並對氣味世界進行分類，最終構建出一張虛擬的嗅覺地圖。這張嗅覺地圖可以被形象地想象成一個充滿“花香星系”“肉味星系”“酒精星系”等的“氣味宇宙”，每個“星系”內部都包含着充滿氣味分子的“恆星系統”。有了這張嗅覺地圖，研究團隊能夠向AI展示未知分子的結構，並詢問它“聞起來是什麼味道”。AI對氣味的描述比人類測試對象還略微準確些。這一嗅覺地圖被認爲是“突破性的研究”，有科學家稱，計算機首次實現了比人類更精準的嗅覺感知。AI成功將嗅覺數字化，並進行訓練模仿。

威爾奇科將這一研究轉化爲一款軟件產品：它不僅能根據分子結構預測其氣味，還能根據橙子、香草或肉桂等關鍵詞，提供匹配分子的結構式。這項技術可以節省香水研發的投入。但自然界中的大多數天然氣味並非源自單一分子，且分子的氣味取決於其在空氣中的濃度。威爾奇科團隊逐步嘗試教會計算機模型自然界氣息的複雜性。科研人員在實驗室將鮮花、水果、蔬菜、皮革等物品粉碎，用特殊的儀器捕捉、過濾出氣味分子，擴展AI知識庫。     

威爾奇科團隊利用“硅基鼻子”尋找驅蚊劑，已識別出約10種與避蚊胺效果媲美的分子。他們還首次實現“數字化傳輸氣味”：機器在某地捕捉李子的香氣，經AI解碼和重建，讓氣味打印機在異地製造出堪比“原味”的香氣。氣味世界是否存在類似視覺的紅、綠、藍三原色系統？目前尚不得而知，不過威爾奇科認爲，確實存在構成氣味世界的基礎分子。他堅信，隨着時間的推移，“氣味瞬移裝置”將變得更小，氣味終有一天會像圖像和聲音一樣傳輸自如。（作者尼古拉斯·基利安，青木譯）