Друзья, привет,
увидел необычное исследование: ученые пытаются сделать для запахов то, что давно существует для цвета и звука - создать систему координат, в которой можно измерять сходство ощущений.
🎨 с цветом все относительно понятно. Мы можем описать оттенок числами, расположить его на цветовом круге, смешать с другим и примерно предсказать результат.
🔊 со звуком тоже: есть частота, амплитуда, спектр.
А запах до сих пор оставался почти «аналоговым». Кофе, яблочный пирог или запах человека состоят из десятков и сотен молекул. И по их химическому составу трудно заранее сказать, насколько похожими покажутся две смеси нашему носу.
Исследователи собрали единый набор данных: 168 отдельных молекул, 731 смесь и 507 сравнений пар запахов. Затем 26 команд обучали модели предсказывать, насколько похожими эти пары покажутся людям. Проверка проходила на скрытом наборе из 46 пар, которых модели раньше не видели.
Лучший результат дал не один алгоритм, а «совет» из шести сильнейших моделей. Этот ансамбль превзошёл прежние подходы, а затем сохранил качество на отдельном эксперименте с 50 новыми парами смесей.
И как вы думаете, на что опирался ИИ?
Сильнейшие модели использовали не только структуру молекул. Большую роль сыграли человеческие описания: «цветочный», «сладкий», «похожий на арбуз», «тухлое яйцо». Казалось бы, язык запахов беден и субъективен. Но именно слова помогли машине лучше восстановить расстояния между запахами в нашем восприятии.
Молекулы дают физическую основу, люди - ощущения и слова, а ИИ собирает из этого многомерную карту. Аккуратной палитры из нескольких базовых ароматов пока нет, пока это сложное математическое пространство.
🔬 Зачем это нужно? В перспективе - для разработки ароматов, цифрового обоняния и поиска изменений запаха тела, которые могут стать поводом для медицинской проверки. Но до «Shazam для запахов» или диагностики по одному вдоху еще далеко. Модель сама не нюхает и не доказала способность выявлять болезни - она пока решает более узкую задачу: предсказывает человеческую оценку сходства смесей.
Мне откликается этот кейс. Вчера в прямом эфире я предложил оценивать AGI именно по возможности решить задачу в реальном мире без предварительного обучения человеком. Например, пусть нейросеть как мозг робота доведет его из одной комнаты в другую, заварит кофе и принесет его обратно. И работа с ароматами как и работа с другими модальностями - это важная часть AGI.
А вы как думаете, ИИ нужно уметь работать с запахами?
#исследования
💬 ген ии | MAX