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美媒称，大多数人没有恰当的词汇来描述他们闻到的气味，但人工智能让描述气味更容易。

据美国石英财经网站12月19日报道，虽然人类能够分辨出大约一万亿种气味，但我们的词汇是有限的。“水果味”和“麝香味”这样的词不仅不精确，而且带有文化偏见。

国际商用机器公司（IBM）最近发表在《自然》杂志上的一项研究提出了一个解决方案，有望增加我们的气味词汇。以计算神经学家吉列尔莫·切奇为首的研究人员利用人工智能创建了一种算法，将模糊的描述性词汇转化为对应的分子表达方式，反之亦然。

研究人员把他们的发现总结为“味轮”，即用最常用的英文单词来描述气味，并按关联顺序排列。例如，在味轮上，“香草”与“巧克力”和“焦糖”相邻，这向香水师和化学家表明，当有人想要香草蜡烛时，他们很可能不介意产品带有焦糖或巧克力味。

切奇说，这项研究的最终目标是提高人类谈论气味的能力。这种能力之所以不高，部分原因是我们喜欢净化后的环境，而且倾向于消除难闻的气味。就像机器学习能力被用来扫描书籍或处理监控信息一样，IBM也在利用机器学习能力来扩展与嗅觉有关的语言能力。

IBM的突破性研究有助于解开人类嗅觉系统的谜团，但还需要进行更多研究，才能创造出普遍适用的味轮。切奇和另一位作者巴勃罗·迈耶说，这项研究应该用其他语言进行，因为我们的看法总是受到文化因素的影响。

理论上，IBM的算法可以缩短实验室制造香水和嗅剂所涉及的繁琐过程。我们有限的词汇使得制造香水既费力又昂贵。几个世纪以来，制造香水在很大程度上仍然是一项试错的工作。为了获得想要的香水，经过训练的“鼻子”需要耗费数月甚至数年时间。

切奇指出，医疗保健行业也可以从气味研究中获益。例如，更精确的气味词汇可以帮助医生更快地诊断神经退行性疾病。《美国老年医学会会刊》月刊去年发表的一项研究显示，无法通过简单嗅觉测试的成年人患痴呆症的可能性是其他人的两倍。