电子鼻模拟气味愉悦度

据《科学日报》4月16日报道，以色列魏兹曼研究所（WeizmannInstitute）的科学家已经“训练出”一种能够像人类一样预测陌生气味的愉悦性的电子系统，这彻底颠覆了气味的愉悦性完全因人而异并且具有文化特性这个普遍的观点。在发表在《公共科学图书馆开放获取杂志-计算生物学》（PLoS Computational Biology）上的研究中，科学家证明了对一种气味的愉悦性的知觉与其分子结构具有内在的刚性联系，同时这种联系仅在某些特定背景下，因个人差异与文化差异才会有一些表面上的变化。

这些发现在自动化的环境毒性、恶臭监测以及香料工业中的快速气味筛选方面都具有重要的应用，同时还能为神奇的传感技术——数字化地传递气味 ——提供关键性的组成部分。在过去十年间，俗称为“电子鼻”（eNoses）的电子设备已经发展到能够检测和识别气味的程度。电子鼻的主要构成部分是一个化学传感器阵列。当一种气味经过电子鼻时，该气味的分子特性将以一种特殊的方式刺激传感器，并产生一种能够识别特定气味的独特电学模式——或称为“气味指纹”。就像嗅探犬一样，电子鼻首先也需要通过气味样本进行“训练”，以建立一个气味参考数据库。然后电子鼻就能够通过与数据库中包含的“气味指纹”进行比较来识别新的气味样本。

但是与人类鼻子不同的是，如果给电子鼻闻一种数据库中没有记录其气味指纹的陌生气味时，电子鼻将无法识别这种气味。所以魏兹曼研究所的一组科学家，由拉菲·哈达德博士（Dr. RafiHaddad）领衔，决定从另一个不同的角度来解决这个问题。不再训练电子鼻去识别特定的气味，他们训练电子鼻在一个特定的感觉轴上去估计气味。他们选择的感觉轴是气味的愉悦性。换言之，他们训练电子鼻去预测某种气味闻起来是愉悦的还是令人不快的，还是处于这两个端点中间的任何一点。

为了实现这一点，这组科学家首先让一组以色列的本地人对一个选定的气味数据库的愉悦性进行评分，从“非常令人不快”（0分）到“非常愉悦”（30分）。这样他们就开发出了这个数据库的“气味愉悦性”算法，然后他们就可以将这个算法编入电子鼻。其后，这组科学家让电子鼻去预测一组不包含在之前数据库中的全新气味的愉悦性，并与另一组完全不同的本土以色列人所进行的评分进行比较。这组科学家发现电子鼻能够对其之前从未闻过的陌生气味的愉悦性进行归类与评分，而且它们的评分与人类的评分具有大约80%的相似性。此外，如果电子鼻仅需进行是“愉悦”还是“不快”这样的简单分类，而不是在一个30分的渐进量表上进行评分的话，那么它们的准确性将能达到99%。

不过这些发现仍然无法确定电子鼻的嗅觉是否具有文化特性。考虑到这一点，这组科学家决定将电子鼻的预测结果与一组来自埃塞俄比亚的以色列移民的评分结果进行比较。对比结果显示，与埃塞俄比亚移民的评分结果相比，电子鼻预测陌生气味愉悦性的能力依然很好，即便这些电子鼻的预测能力是由以色列本地人的气味愉悦性评分“训练”的。换言之，即便不同的气味在不同的文化中拥有不同的含义，电子鼻对不同文化的人的评分而言表现都同样出色。这表明气味的愉悦性有一个基本的跨文化相似性。

参入这项研究的魏兹曼研究所神经生物学系教授诺姆·索贝尔（NoamSobel）评价说：“无论某种气味我们之前是否让人测试过，也不管测试的人的文化背景如何，电子鼻都能够进行预测，这一点为气味愉悦性具有一种基本的生物特性提供了证据，同时也证明了气味的分子结构的特定方面决定了一种气味是愉悦的还是令人不快的。‘那么文化差异如何考虑在内呢？’我们认为文化只在某些特定的背景下才会影响对气味愉悦性的知觉。为了考查这一点，很多人可能想知道，当大多数人都对法国奶酪的气味很反感时，法国人如何能够喜欢他们自己的奶酪。我们认为法国人本身也并不认为奶酪的这种气味是愉悦的，他们只是认为这种令人反感的气味是好奶酪的一种标志而已。如果跳出奶酪这个特定背景，这种气味出现在一个罐子里，那么法国人也将可能把这种气味评为令人不悦的气味，就像其他所有人那样。”

这组科学家发现对气味的知觉与气味的分子结构具有一种刚性不变的联系，同时他们能够设计出这种能够对全新的气味进行分类的电子鼻，本身也为气味筛选以及环境监测提供了一种新的方法；在未来，可能还能够设计出数字化的气味传递技术，产生有气味的电影、游戏与音乐，为我们提供一种更加身临其境的迷人体验。

请点击此处下载原文

PLoS Comput Biol 6(4): e1000740. doi:10.1371/journal.pcbi.1000740

Predicting Odor Pleasantness with an Electronic Nose
Rafi Haddad ^1,3, Abebe Medhanie ¹, Yehudah Roth ², David Harel ³, Noam Sobel ¹

1 Department of Neurobiology, Weizmann Institute of Science, Rehovot, Israel,
2 Department of Otolaryngology-Head and Neck Surgery, Edith Wolfson Medical Center, Holon, Israel
3 Department of Computer Science and Applied Mathematics, Weizmann Institute of Science, Rehovot, Israel

【Abstract】A primary goal for artificial nose (eNose) technology is to report perceptual qualities of novel odors. Currently, however, eNoses primarily detect and discriminate between odorants they previously “learned”. We tuned an eNose to human odor pleasantness estimates. We then used the eNose to predict the pleasantness of novel odorants, and tested these predictions in na?ve subjects who had not participated in the tuning procedure. We found that our apparatus generated odorant pleasantness ratings with above 80% similarity to average human ratings, and with above 90% accuracy at discriminating between categorically pleasant or unpleasant odorants. Similar results were obtained in two cultures, native Israeli and native Ethiopian, without retuning of the apparatus. These findings suggest that unlike in vision and audition, in olfaction there is a systematic predictable link between stimulus structure and stimulus pleasantness. This goes in contrast to the popular notion that odorant pleasantness is completely subjective, and may provide a new method for odor screening and environmental monitoring, as well as a critical building block for digital transmission of smell.