ある日、AIが匂いを嗅ぐことを学んだら...

**嗅覚は人体で最も早く形成される感覚の一つであり**、非常に複雑な感覚反応です。鼻は非常に感度の高い検出器のようなものです。私たちは何百万もの嗅覚神経を通じて、構造特性の異なるさまざまな匂い分子を感知し、区別することができるため、複雑な環境でも素早い判断を下すことができます。

科学技術の継続的な発展により、人間の嗅覚を模倣した人工知能（AI）嗅覚認識技術が急速に発展しました。この技術は、機械学習と人工知能の高度なアルゴリズムを組み合わせ、匂い分子を検出して分析することでさまざまな物質を識別します。 AI嗅覚技術の応用分野は、環境モニタリングから医療診断、食品安全から犯罪捜査まで多岐にわたり、その可能性は無限です。

多くの高度な分野で AI が人間の能力を超えている今、私たちは「匂いの知覚という「分野」において、匂いの知覚が優れているのは AI か人間の鼻か」という疑問を抱かずにはいられません。この質問の答えを明らかにする前に、まず人間と AI がどのように匂いを認識するかを理解しましょう。

匂いを感知する

（写真提供：veerフォトギャラリー）

パート1

人間の脳は匂いをどのように認識するのでしょうか?

脳が匂いを感知するプロセスは、出会いに似ています。

まず、臭い分子が侵入して鼻腔に入ります。鼻腔の上部には嗅上皮と呼ばれる特別な領域があります。

ここには匂い分子を特異的に認識できる嗅覚受容細胞が多数存在します。これらの匂い分子は、嗅覚受容体であるパー​​トナーを探して鼻腔内を巡ります。

**人間には約 400 個の機能的な嗅覚受容体があります。 **これらの受容体が匂い分子と接触すると、すぐに電気信号に変化が生じ、「電気ショックダンス」を実行して脳に信号を送信します。

この信号は嗅神経を通って嗅球と呼ばれる脳の特定の領域に直接伝わります。

赤は嗅球である

（画像出典：参考文献[1]）

嗅球では、これらの信号がさらに処理され、分析されます。その後、その情報は海馬や扁桃体など、記憶や感情に関連する脳の領域に送られます。

最後に、脳はこれらの信号を私たちが認識して理解できる匂いの感覚に変換し、匂いの味、質感、その他の特徴を知覚できるようにします。

最終的に、嗅覚神経信号の処理によって、コーヒー、バラ、ドリアンなどのさまざまな匂いを表現する意味表現が形成されます。このプロセスはとても魔法的で精巧で、私たちの生活を風味、色彩、そして楽しさで満たしてくれます。

ヒトの嗅覚受容体と経路

（写真提供：veerフォトギャラリー）

パート2

AIはどのように「匂い」を嗅ぐのでしょうか?

人間の脳が匂いを感知する原理とプロセスについては、大まかに理解できるようになりましたが、AI はどのようにしてさまざまな匂いを嗅ぎ分けるのでしょうか。

AIは分子構造に基づいた「推測ゲーム」のように匂いを「嗅ぎ分け」ます。

匂いは特定の構造を持つ分子から発生します。これらの分子は匂いの信号を運ぶ「メッセンジャー」のようなものです。したがって、物質の匂いを予測する鍵は、分子の組成と構造を特定することです。

このプロセスでは、AI は大規模かつ慎重に整理されたデータベースに依存します。このデータベースは、既知の分子構造とそれに対応する匂いの関係を詳細にリストした高度な「匂い分子翻訳辞書」と考えることができます。各分子と匂いの関係は綿密に記録され、文書化されます。

Nature Machine Intelligenceの論文では、生物学的嗅覚をシミュレートするように設計されたニューラルアルゴリズムが報告されている。

(画像出典: Nature Machine Intelligence 誌)

新しい分子の匂いを予測するという課題に直面した場合、AI はこの専門的な「辞書」を素早く検索し、新しい分子に類似した構造を持つ既知の分子を見つけ、そこから考えられる匂いの特性を推測します。このプロセスは高速であるだけでなく、非常に正確です。

AI は、基本的な構造マッチングに加えて、分子の電気陰性度や立体配置などの他の化学的特性も考慮し、新しい分子の匂い特性をより包括的に予測します。

全体的なプロセスは、AI がさまざまな手がかりを収集して分析し、新しい分子が生成する可能性のある匂いを推測するようなものです。

2023年8月、AIによる匂い分析のためのグラフニューラルネットワーク（GNN）モデルがサイエンス誌に掲載されました。

AIが匂いを識別するプロセス

（画像出典：参考文献[4]）

分子構造がモデルに入力されると、GNN は特定の匂いのさまざまな化学構造の重みを最適化し、最終的に予測層を通じて分子の匂いを判断し、対応する匂い記述子を出力します。

研究者らはGNNモデルと人間グループに対して嗅覚テストを実施した。結果によると、AI は化学分子の 53% と匂いの説明精度の 55% で人間の専門家を上回った。

パート3

人間対AI：嗅覚の専門家は誰でしょうか？

**「匂いの専門家」**である専門家のチームを想像することができます。

大量のデータとアルゴリズムに依存する AI とは異なり、これらの専門家は主に嗅覚と長年蓄積された経験を頼りに匂いを解析し、説明します。彼らは、さまざまな複雑な匂いの微妙な違いを感知し、それを正確な言葉で表現する能力を持っています。

花の香りを識別するロボットのコンセプトイメージ

（写真提供：veerフォトギャラリー）

例えば、花の香り、フルーツの香り、草の香り、革の香りなど、さまざまな種類の香りを明確に区別し、詳細な説明をすることができます。

さらに、これらの臭気専門家は、臭気の発生源と環境要因に基づいて臭気を分析し、解釈することができます。例えば、調理過程で発生する匂い、植物の匂い、動物の独特の匂いなどを区別することができ、これらの匂いの特徴や変化に基づいて、匂いの発生原因と影響を体系的に分析することができます。

データ駆動型 AI の予測とは異なり、こうした嗅覚の専門家の説明や判断は主観的な要素に左右される可能性があります。

匂い分子が嗅粘膜に入る

（写真提供：veerフォトギャラリー）

結論は人によって異なり、さまざまな要因によって影響を受ける場合もあります。そのため、匂いの説明が AI の判断と異なる場合もあります。

もちろん、これは単なる想像であり、実際の嗅覚の専門家がプロではないという意味ではありません。現段階では、AIの嗅覚能力はまだ人間を圧倒するレベルには達しておらず、嗅覚の主観的な経験と理解においては人間がかけがえのない優位性を持っている。

まず、複雑な匂いのスペクトルに直面した場合、AI はより正確な判断を下すために、膨大な量のデータと高度な学習およびシミュレーション アルゴリズムに頼る必要があります。

しかし、人間の嗅覚システムはより高い柔軟性を発揮することができ、これは現在の AI システムでは実現が困難です。

さまざまなAIモデルからの予測と人間グループの平均との相関

（画像出典：参考文献[4]）

人間の嗅覚は、感情、健康状態、人生経験など、他の多くの要因によっても影響を受けます。これらの要因は、匂いの知覚や判断に影響を与える可能性があります。

これらの変数は、AI にはない人間の嗅覚の複雑さの層を追加し、人間の嗅覚システムを完全に理解してシミュレートすることを困難にします。

パート4

結論

AIは嗅覚技術において素晴らしい可能性を示し、いくつかの分野では大きな進歩を遂げていますが、まだすべての面で人間を超えてはいません。それぞれに利点と制限が異なります。テクノロジーが進歩し続けるにつれて、AI が嗅覚の分野でさらなる進歩を遂げると期待できます。

しかし、この分野には、匂い分子の正確な識別、安定性、再現性など、さらなる研究と改善が必要な多くの課題がまだ残っています。さらに、この新興技術に対する一般の人々の受け入れと信頼も、その応用の成功を促進する重要な要素です。

まとめると、AI嗅覚技術は幅広い発展の見通しと無限の可能性を秘めていますが、その具体的な発展の軌跡と成果を検証するには、まだ時間と実践が必要です。研究者や技術者がこれらの課題を解決し、社会にさらなる利便性と安全性をもたらすことを期待しています。

参考文献:

[1]エドモンド・チョン、モニカ・モロニ、クリストファー・ウィルソン他合成光遺伝学的匂いを操作すると嗅覚知覚のコーディングロジックが明らかになる Science 2020, 368, 6497.

[2] Lulu Guo、Jie Cheng、Shuo Lian、他哺乳類嗅覚受容体によるアミン臭気物質知覚の構造的基礎。ネイチャー2023、618、193。

[3]Jia Duan、Peiyu Xu、Xiaodong Luan、他ホルモンおよび抗体を介した甲状腺刺激ホルモン受容体の活性化。ネイチャー2022、609、854。

[4]ブライアン・K・リー、エミリー・J・メイヒュー、ベンジャミン・サンチェス・レンゲリング、他主要な臭気マップは、嗅覚知覚におけるさまざまなタスクを統合します。サイエンス2023、381、999。

制作：中国科学普及協会

著者: Denovo チーム

プロデューサー: 中国科学博覧会

この記事は著者の見解のみを表しており、中国科学博覧会の立場を代表するものではありません。