氣味只能靠鼻子聞？AI光看看分子式就知道味道了！

作者：Ed Yong

編輯：odette

編譯：亞得里亞海上的豬

光和聲都可以預測，氣味則不。

如果你知道了一束光的波長，就能告訴我它在大多數人眼中是什麼顏色：480納米看起來是藍色，650納米則是紅色。如果你知道了一個音符的頻率，你就能說出那個音符：261赫茲是中央C。

可是，當你看見了一種分子的化學結構，你卻並不能知道它聞起來是什麼氣味——或者它究竟有沒有氣味。如果不是把鼻子湊到苯甲醛上，你就不會知道它聞起來像是杏仁。光是在書本上看到二甲基硫醚的化學式，你是無法預測它帶有大海的氣息的。

苯甲醛和二甲基硫醚的化學結構。看到這兩個結構，你絲毫聯繫不到「杏仁味」和「大海氣息」。

這是一個由來已久的問題。但是現在，一組科學家（外加上一群志願者和公民科學家）已經離它的答案稍稍近了一步。通過一項眾包競賽，洛克菲勒大學的安德里亞斯?凱勒（Andreas Keller）和萊斯利?伏肖爾（Leslie Vosshall）聯手IBM的帕布洛?邁耶（Pablo Meyer）開發了一種演算法，能夠從一種分子的結構推算出它的氣味。

這些虛擬鼻子還遠談不上完善，但是它們已經比前人的想像高明許多了。要想設計帶有特殊氣味的分子，這是破解氣味的第一步——香水和香料產業也將從中獲得巨利。

人和機器聯手，嗅到化學結構的氣味

「我想許多人都會說這是一個無法解決的問題，」伏肖爾說，「但是我們居然取得了進展，這一點真是出人意料。」

不過她也說這個進展是相當艱難的，原因有兩點。首先，我們很難知道一種分子的哪些部分造成了它的氣味。我們知道光的波長決定了它的顏色，就這麼簡單。但是一種分子的氣味可能取決於它包含的碳原子數目、它的穩定程度，以及它伸出的支鏈。其次，科學家在研究氣味時，專註的都是與食物和香水產業有關的分子，這一點無可厚非，但這就好比是要理解顏色視覺而只研究紅色，對藍綠均無聞不問。「這是一個狹隘的領域，」伏肖爾說，「我們想要有所突破。」

電影《香水》里，本·威士肖飾演有著極為靈敏嗅覺的調香師

於是她和同事安德里亞斯?凱勒著手收集了範圍更廣的分子，達480種之多，其中包括那些不常見、不好聞，甚至沒有氣味的分子。她們接著將這些化學物質呈現給55名志願者，那都是他們在Craigslist網站上招募的。志願者進入實驗室，來到一架架玻璃瓶子前面，逐個打開了聞味。

他們先要判斷瓶子里是否有任何氣味，如果有，就再按照幾個類別打分：它有多濃郁？有多好聞？多像大蒜味？多像魚腥味？水果味呢？

這項研究產生了有史以來最大的氣味數據組，凱勒和伏肖爾把它們交給了IBM的邁耶。邁耶正在經營「夢想挑戰賽」（DREAM Challenges），參賽者提出各自的機器學習演算法，使機器能從大量數據中做出有用的預測。邁耶說：「我喜歡把這稱作是『科學的彩飾陶罐』——每個人都嘗試用不同的演算法來敲打同一個問題。」參賽者對付的問題五花八門，從改進乳房X射線檢查的精度到預測人體對感冒病毒的反應。2015年1月到5月，有22支隊伍對氣味問題開展了研究。

參與「嗅覺預測」挑戰賽的隊伍有22支，他們在5個月的時間裡開發了各自的演算法。

最後是亞利桑那州立大學的理查?格爾金（Richard Gerkin）和密歇根大學的官遠芳團隊寫出的演算法取得優勝，它依據的是來自338種分子的數據，後來又添加了69種分子作為改進，最後在另外69種分子上做了測試。競賽之後，團隊公布了所有結果，以期創造更好的模型。

超級鼻子剛剛起步

以0到1的分數計算，獲勝演算法在預測一種分子的好聞程度時達到0.71分，濃烈程度達到0.78分，預測另外19種指標時得到了0.1到0.7分，這些指標包括大蒜味、魚腥味、水果味、酸味、麝香味、腐臭味、汗味、甜味、青草味和燒焦味。團隊成員寫道：「我們幾乎可以預測任何分子的知覺性質，並以此推測出一種分子的氣息，我們的預測是相當精確的。」

這些演算法的得分似乎並不算高，但它們已經超越了之前的各項研究了。貝茨學院的傑森?卡斯特羅（Jason Castro）指出：「他們在相關性方面並沒有多少突破，不過我自己也做過這方面的研究，我知道這樣的結果已經很了不起了。」

他還說，人類的鼻子同樣是不完善的。「如果我給你一種化學物質，讓你在周二聞一次，周三再聞一次，你兩次的知覺就會發生變化。而這些演算法和人類的固有變化已經很接近了。」除此之外，不同的個體之間也有差異。同樣一種分子，你和我可能聞出不同的氣味，這就是為什麼夢想挑戰賽中的演算法在預測分子的平均氣味時表現出色，而預測它們對於特定被試的氣味時就不那麼準確了。

按照伏肖爾的說法，這已經是一種進步，但「我們還沒有解決問題」。目前還沒有一個完善的理論能在一種分子的性質和它的氣味之間建立對應。如前文所說，一種分子的氣味可能取決於它的碳原子數目、它的穩定程度以及它的支鏈。演算法隱約揭示了某些特徵和某些性質之間的關係：硫原子使物體較易發出燒焦味或大蒜味，大分子較易發出好聞的氣味，香草醛一類的分子聞起來較像烘焙食品。

「我們還沒能在特徵甲和知覺性質乙之間找到嚴格的對應。」卡斯特羅說，「不同的分子，彼此可能會有許多差異。」

機器學習也許有助於處理這種複雜性，因為機器識別重要特徵的速度要遠遠超過任何人類，但前提是你有一組優秀的數據。而說到數據，即使是伏肖爾和凱勒的巨量數據也只是一個開端。他們現在想招募更多志願者、測試範圍更廣的氣味。他們還想讓被試判斷氣味的相似性——如果給你一種分子，你覺得它聞起來和其他十種分子有多少相似？

這意味著他們要招募許多志願者，讓他們一天天地伏在一架架玻璃瓶上聞味——這多少是一項吃力不討好的任務，但奇怪的是，人們對它的興趣卻偏偏很大。在他們的第一項研究中，「那些志願者都顯得努力而專註，每個人都在實驗中投入了20個小時，最後我們不得不把他們勸走」。伏肖爾說：「嗅覺研究有著一種非常誘人的魅力。氣味使人聯想到性愛、香水和食物。氣味是很撩人的。」

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