科学者たちはAIに匂いの感じ方を教えようとしている

鼻の力はいくら強調してもし過ぎることはありません。研究によると、人間は 1 兆種類以上の匂いを識別できるそうです。これは、それぞれの匂いが独自の構造を持つ化学物質であることを思い出すと、特に印象的です。専門家は、化学構造が匂いを決定するパターンやロジックを解明しようとしてきました。そうすれば、合成で匂いを再現したり、新しい匂いを発見したりすることがはるかに簡単になります。しかし、これは非常に困難です。非常によく似た構造の化学物質が 2 つあっても、匂いがまったく異なる可能性があります。匂いを識別するのがこれほど複雑な作業であるとき、科学者は次のように問いかけています。コンピューターでそれを実行できるでしょうか?

科学者にとって、嗅覚は視覚や聴覚よりも謎に包まれている。私たちは、目で見るものを光の波長のスペクトルとして、耳で聞くものを周波数や振幅のある音波の範囲として「マッピング」できるが、嗅覚についてはそのような理解がない。今月、サイエンス誌に発表された新しい研究で、科学者たちは、2つの香水データベースにある臭気物質（匂いを持つ分子）の5,000種類の化合物と、「フルーティー」や「チーズ」などの対応する匂いのラベルを使ってニューラルネットワークをトレーニングした。すると、AIは異なる匂いの関係を視覚的に示す「主要匂いマップ」を作成できた。そして研究者たちが人工知能を新しい分子に導入すると、プログラムはそれがどんな匂いになるかを説明的に予測できた。

研究チームはその後、フィラデルフィア近郊に住む人種の異なる15人の成人のパネルに、同じ匂いを嗅いで説明してもらうよう依頼した。「ニューラルネットワークの説明は、ほとんどの場合、平均的なパネリストよりも優れている」ことがわかったと、新しい論文の著者の1人であるアレックス・ウィルチコ氏は述べている。ウィルチコ氏は、コンピューターに嗅覚を与えることを使命とする企業、OsmoのCEO兼共同創設者で、この研究のためにGoogleや米国のさまざまな大学の研究者と協力した。

「匂いは極めて個人的なものです」とハーバード大学の神経生物学教授サンディープ・ロバート・ダッタ氏は言う。（ダッタ氏は以前、オスモの名目上の顧問を務めていたが、今回の研究には関わっていない。）そのため、匂いをどのように表現し、ラベル付けするかに関する研究は、匂いの認識、そして匂い同士の関係が、記憶や文化と深く絡み合っているという警告を伴わなければならない。そのため、匂いの「最善の」説明が何であるかさえも判断が難しいと同氏は説明する。それにもかかわらず、「匂いの認識には、ほぼ間違いなく化学反応によって決まる共通の側面があり、それがこの地図に表れているのです」。

ダッタ氏はさらに、「このチームが、化学と匂いの知覚の関係を調査するためにコンピューター モデルを使用した最初の、あるいは唯一のチームではないことに注意することが重要です」と付け加えた。化学構造と匂いを一致させるように訓練されたニューラル ネットワークや統計モデルは他にも多数ある。しかし、この新しい AI が匂いマップを作成し、新しい分子の匂いを予測できたという事実は重要であると同氏は言う。

[関連: 嗅覚と味覚を高める方法]

このニューラルネットワークは厳密には化学構造と匂いに注目しているが、化学物質と嗅覚受容体の相互作用の複雑さを実際に捉えているわけではないと、カリフォルニア大学リバーサイド校で嗅覚を研究し、この研究には関わっていないアナンダサンカール・レイ氏は電子メールで述べている。レイ氏は研究の中で、約400のヒト嗅覚受容体のうちどれが活性化するかに基づいて化合物の匂いを予測した。化学物質が嗅覚受容体に付着すると反応することはわかっているが、科学者たちはこれらの受容体が脳にどのような情報を伝えるのか、脳がこれらの信号をどのように解釈するのかを正確にはわかっていない。生物学を念頭に置きながら予測モデルを作ることが重要だと同氏は書いている。

さらに、このモデルがどの程度汎用的であるかを実際に確認するには、チームはトレーニング データとは別のより多くのデータセットでニューラル ネットワークをテストするべきだったとレイ氏は指摘します。しかし、それを行うまでは、このモデルがどの程度広く役立つかはわかりません、と同氏は付け加えます。

さらに、ニューラル ネットワークは、匂い物質の濃度によって匂いの認識がどのように変化するかを考慮していない。「この良い例は、猫の尿に含まれる MMB という成分です。猫のおしっこの臭いの原因はこれです」とダッタ氏は言う。「しかし、非常に低濃度では、MMB の匂いは非常に魅力的で、おいしい匂いさえします。一部のコーヒーやワインにも含まれています。将来のモデルがこれを考慮できるかどうかを見るのは興味深いでしょう」とダッタ氏は付け加えた。

全体的に、この主要な匂いマップは「私たちの鼻が化学物質の宇宙をふるいにかけ、脳が記述子にたどり着く魔法を説明していない」ことに注意することが重要です、とダッタ氏は言います。「それは深い謎のままです。」しかし、脳がどのように匂いを知覚するかを調べるのに役立つ実験を促進する可能性があります。

[関連: 新しいマスクが VR に「リアルな」匂いを加える]

ウィチコ氏と共同研究者は、このマップの他の限界も認識している。「このニューラル ネットワークでは、一度に 1 つの分子について予測を行っています。しかし、一度に 1 つの分子を嗅ぐことはなく、常に分子の混合物の匂いを嗅ぐのです」とウィチコ氏は言う。花から朝のコーヒーまで、ほとんどの「匂い」は実際には多くの異なる匂い物質の混合物である。著者らの次のステップは、ニューラル ネットワークが化学物質の組み合わせがどのような匂いをするかを予測できるかどうかを確認することだ。

ウィルチコ氏は、最終的には、音や視覚と同様に、匂いも完全にデジタル化できる世界を思い描いています。将来的には、スマートフォンの音声テキスト変換機能のように、機械が匂いを検知して説明できるようになると期待しています。あるいは、私たちがスマートスピーカーに特定の曲をリクエストできるのと同じように、リクエストに応じて特定の匂いを発することができるようになるでしょう。しかし、そのビジョンが現実になるには、まだやるべきことが残っています。匂いをデジタル化するというミッションについて、ウィルチコ氏は「これはほんの第一歩に過ぎません」と語っています。