人工智能教你气味如何描述闻到的气味

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  实在人类还时需辨别出一万亿种气味,但因词汇量有限,大多数人非要准确描述大伙儿儿闻到的东西。像“果味”或“麝香”而是我的术语不仅不精确,你会否有受到文化偏见的影响。与听觉,视觉,触觉和味觉而是我的感官不同,大伙儿儿无法对气味的通用术语达成一致。

  现在,最近发表在“自然”杂志上的国际商业机器公司(IBM)研究报告提出了这俩增强大伙儿儿对气味感知能力的出理 方案,该方案由计算神经科学家Guillermo Cecci提出,使用人工智能创建这俩算法,将模糊的描述性词语翻译成大伙儿儿的分子等价物,反之亦然。

  气味圈

  研究人员将大伙儿儿的发现概括在有俩个“气味圈”中,该气味圈使用了最常用的英文单词来描述气味,并以关联顺序将它们排列。类事于,“香草味”与“巧克力味”和“焦糖味”相邻,这就给调香师与生学家发出信号,当村里人 你会香草蜡烛时,大伙儿儿将会不需要介意闻到焦糖或巧克力的味道。

  “目前,大伙儿儿实在不时需在少量描述中形容出这俩气味,”Cecci解释道,“从这俩意义上说,它和色卡很像……大伙儿儿现在还时需在数学上取舍细微差别或气味的替代品。”

  气味圈还表明,你会 描述性词语可不都可以更好地转化为分子等价物。对于化学家来说,标红的词语,如“汗淋淋的”或是“死人般的”,是很好理解的,而哪些标蓝的词语,如“肥皂味”或“纸板味”,是非常模糊的。

  气味圈中的你会 字,如“甲烷”和“氨”的颜色浅的几乎看不见。令人困惑的是,这导致 着它们落在了光谱上端而是我否它们过高 清晰。将会浅色的单词将会是在暗示,比起马铃薯的味道,大伙儿儿更可不都可以识别出氨的味道,你会氨在圈中的颜色是浅色的,而马铃薯的颜色则是天蓝色的。

  人工智能援助

  Cecci解释说,大伙儿儿最终的目标是提高大伙儿儿对嗅觉的描述能力,目前对于大伙儿儿来说,你这俩 能力已每段消失,将会大伙儿儿更喜欢对环境进行消毒并倾向于消除令人不快的气味。IBM正在使用学习型机器来扫描书籍或出理 监控信息,通过其来扩展与气味相关的语言能力。

  IBM的这项丰富突破性研究正在帮助解开人类嗅觉系统的奥秘,但大伙儿儿还时需付出更多的努力来创造有俩个更为普遍的气味圈。Cecci和报告合着者Pablo Meyer表示,这项研究应该用你会 语言进行,将会大伙儿儿的观念老要受到文化因素的影响。

  理论上,IBM的算法还时需缩短实验室制造的香水和气味剂的繁琐过程。大伙儿儿有限的词汇量使得创造气味你这俩 工作,费时费力,且昂贵异常。好多个世纪以来,香水仍然是通过反复试验而制作的,让“鼻子”闻到满意的气味通常时需数年或是数月。

  保健意义

  Cecci指出,医疗保健行业也还时需从气味研究中受益。类事于,更精确的气味词汇还时需帮助医生减慢地诊断神经衰退性疾病。根据去年在美国老年病自学杂志上发表的一项研究,未通过简单嗅觉测试的成年人患痴呆症的将会性是通过群体的两倍。

  间题在于描述气味的语言非常主观,Cecici表示:“大伙儿儿认为,利用人工智能在语义上分析气味感知,大伙儿儿可不都可以成功发展并发现指示疾病的气味形态学 。”

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