嗅覚は人体で形成される最も初期の感覚の 1 つであり、非常に複雑な感覚反応です。鼻は高感度の探知機のようなものです。私たちは何百万もの嗅神経を通じて、異なる構造特性を持つさまざまな匂い分子を知覚して区別することができるため、複雑な環境でも迅速に判断することができます。

画像出典：Pexel

科学技術の絶え間ない発展に伴い、人間の嗅覚を模倣する人工知能（AI）による嗅覚認識技術が急速に発展しています。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て、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、その可能性は無限大です。

多くの優れた分野で AI が人間の能力を超えたとき、私たちは次の疑問を抱かずにはいられません。嗅覚の「アリーナ」では、AIと人間の鼻、どちらの嗅覚が優れているのでしょうか？?この質問に対する答えを明らかにする前に、まず人間と AI が匂いをどのように認識するかを理解しましょう。

人間の脳はどのように匂いを認識しているのでしょうか？

脳が匂いを認識するプロセスは「出会い」のようなものです。

まず、匂い分子は静かに到着し、鼻腔に入ります。鼻腔の上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体細胞が多数存在します。これらの匂い分子は、そのパートナーである嗅覚受容体を探して鼻腔中を移動します。

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を引き起こし、「電気ショックダンス」を起こして信号を脳に伝えます。

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伝わります。


赤は嗅球、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、情報は海馬や扁桃体などの記憶や感情に関連する脳領域に送信されます。脳はこれらの信号を認識して理解できる匂いの感覚に変換し、匂いの味、質感、その他の特徴を体験できるようにします。

最後に、嗅覚神経信号の処理により、コーヒー、バラ、ドリアンなど、さまざまな香りを表す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絶妙で、私たちの生活を色彩と楽しさで満たします。

AIはどのように匂いを「嗅ぐ」のでしょうか？

人間の脳が匂いを認識する原理とプロセスはほぼ理解できたので、AI はどのようにしてさまざまな匂いを嗅ぐのでしょうか?

AIは分子構造に基づいた「推測ゲーム」のように香りを「嗅ぎ分ける」。

匂いは特定の構造を持つ分子から発生し、匂い信号を運ぶ「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には、分子の組成と構造を特定することが重要です。

このプロセスにおいて、AI は注意深く編成された大規模な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間の関連性の網羅的なリストを備えた高度な「匂い分子翻訳辞書」と考えることができます。各分子と匂いとの関係は細心の注意を払って記録され、アーカイブされます。

生物学的匂いをシミュレートするために使用されるニューラル アルゴリズムが、雑誌 Nature Machine Intelligence の論文で報告されています。

新しい分子の匂いを予測するという課題に直面すると、AI はこの専門的な「辞書」を迅速に検索して、新しい分子と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属性を推測します。このプロセスは速いだけでなく、非常に正確です。

基本的な構造マッチングに加えて、AI は分子の電気陰性度や立体配置などの他の化学的特性も包括的に考慮して、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、新しい分子の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 臭気分析用のグラフ 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 モデルと人間のグループに対して香りテストを実施しました。結果は次のようになります。AI は、化学分子の 53% と匂いの説明の 55% において人間の専門家を上回りました。

人間 vs. AI: 匂いの専門家は誰?

「匂いの専門家」という専門家チームが想像できます。

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に頼って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ニュアンスを認識し、正確な言語で説明する能力を持っています。

たとえば、花の香り、フルーティな香り、草のような香り、革のような香りなど、さまざまな種類の香りを明確に区別し、詳しく説明します。

さらに、これらの臭気の専門家は、臭気をその起源や環境要因と関連付けて分析し、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識別し、匂いの特徴や変化から原因と影響を体系的に分析します。

データドリブンなAIによる予測とは異なり、これらの香りの専門家の説明と判断は、主観的な要素の影響を受ける可能性があります。

彼らの結論は人によって異なり、さまざまな要因の影響を受ける可能性もあります。そのため、場合によっては匂いの表現がAIの判断と異なる場合があります。

もちろん、これは単なる想像であり、本物の香り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、匂いの主観的な経験や理解においては人間には代えがたい優位性がある。

まず第一に、複雑な臭気スペクトルに直面して、AI はより正確な判断を出力するために、大量のデータと学習とシミュレーションのための高度なアルゴリズムに依存する必要があります。

ただし、人間の嗅覚システムはより高い柔軟性を示すことができますが、現在の AI システムではそれを実現するのはまだ困難です。


さまざまな AI モデルからの予測と人間のグループの平均との相関関係。画像出典：参考文献 [4]

人間の嗅覚は、気分、健康状態、人生経験など、他の多くの要因にも影響されます。これらの要因は、香り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 が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には欠けている、人間の嗅覚に複雑な層を追加します。

結論

AI は嗅覚技術において目覚ましい可能性を示しており、いくつかの分野では大きな進歩を遂げていますが、しかしまだ人間を完全には超えていない。それぞれに異なる利点と制限があります。テクノロジーが進化し続けるにつれて、AI が嗅覚においてさらなる画期的な進歩を遂げることを期待する理由があります。

しかし、この分野には匂い分子の正確な同定、安定性、再現性など、依然としてさまざまな課題があり、さらなる研究と改善が必要です。また、この新興テクノロジーに対する世間の受け入れと信頼も、その応用を成功させる重要な要素です。

要約すると、AI 嗅覚テクノロジーには幅広い開発の見通しと無限の可能性がありますが、その具体的な開発軌跡と結果を検証するにはまだ時間と実践が必要です。科学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・ウィルソンほか。合成光遺伝学的匂いを操作すると、嗅覚のコーディングロジックが明らかになります Science 2020、368、6497。

[2] LuluGuo、JieCheng、ShuoLian、他、哺乳類嗅覚受容体によるアミノ臭気物質の知覚の構造的基礎、Nature 2023,618,193。

[3] JiaDuan、PeiyuXu、XiaodongLuan、他、甲状腺刺激ホルモン受容体のホルモンおよび抗体媒介活性化、Nature 2022,609,854。

[4]Brian K. Lee、Emily J. Mayhew、BenjaminSanchez-Lengeling、他。Aprincipalodormapunifyingdiversetasksinolfactoryperception.Science 2023,381,999。