一組谷歌研究人員表示，他們已經(jīng)教會(huì)了人工智能如何使用嗅覺(jué)。在《Arxiv》雜志上發(fā)表的一篇論文中，谷歌大腦研究小組的研究人員描述了他們
一組谷歌研究人員表示，他們已經(jīng)教會(huì)了人工智能如何使用嗅覺(jué)。
在《Arxiv》雜志上發(fā)表的一篇論文中，谷歌大腦研究小組的研究人員描述了他們?nèi)绾卫脵C(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)指導(dǎo)機(jī)器人通過(guò)評(píng)估分子結(jié)構(gòu)來(lái)準(zhǔn)確地分類不同的氣味。
這個(gè)機(jī)器人使用了一個(gè)包含5000個(gè)分子的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行訓(xùn)練，這些分子已經(jīng)被香水制造商識(shí)別并貼上了不同的標(biāo)簽，如“辛辣的”或“青草氣息的”。
研究人員將數(shù)據(jù)庫(kù)的三分之二輸入機(jī)器人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后用剩下的AI不熟悉的氣味來(lái)測(cè)試人工智能，結(jié)果人工智能通過(guò)了測(cè)試。
長(zhǎng)期以來(lái)，研究人員一直試圖利用人工智能為嗅覺(jué)編寫(xiě)程序，但有幾個(gè)障礙被證明是難以克服的。
困難之一是描述氣味的主觀性。對(duì)一個(gè)人來(lái)說(shuō)聞起來(lái)是土的東西對(duì)另一個(gè)人來(lái)說(shuō)可能聞起來(lái)是木的。
有些分子在分子水平上看起來(lái)也很相似，但當(dāng)它們相比較時(shí)，它們就有不同的氣味——例如，香菜和留蘭香。
這也給人工智能帶來(lái)了問(wèn)題。
無(wú)論如何，研究人員說(shuō)，這個(gè)AI的系統(tǒng)可能有助于促進(jìn)人工嗅覺(jué)的發(fā)展，并幫助它跟上其他被人工智能強(qiáng)化或模仿的感覺(jué)，如人工視覺(jué)等。
像IBM這樣的其他公司也試圖推動(dòng)嗅覺(jué)機(jī)器人領(lǐng)域的發(fā)展，他們采用了能夠嗅出氣體泄漏甚至香水氣味的技術(shù)。
