圖片來源@視覺中國
模擬人類感知的人工智能技術(shù)，我們已經(jīng)介紹過很多了，而今天我們要關(guān)注一種新的感知智能——嗅覺AI。
正如人類在“眼耳鼻舌身”這些不同感覺器官在獲取信息中所占的比重不同，在AI技術(shù)當(dāng)中的感知智能也幾乎呈現(xiàn)出相似結(jié)構(gòu)的比重，其中，機(jī)器視覺的比重最大，可謂是一枝獨(dú)秀，幾乎是市面上人工智能應(yīng)用的代名詞。另外一種是聽覺智能，主要應(yīng)用是在語音語義識別，其他類型的聲音識別也有一些應(yīng)用出現(xiàn)，而其他感知智能的開發(fā)占比就更小的多了。
根據(jù)最近幾年的觀察，研究人員已經(jīng)對氣體的AI識別，特別是對氣體或液體的有害性識別上有所進(jìn)展?，F(xiàn)在研究人員對于食物的氣味識別，有了新的嗅覺智能的解決方案。
最近，新加坡南洋理工大學(xué)(NTU Singapore)的一個科學(xué)家團(tuán)隊(duì)發(fā)明了一種嗅覺AI系統(tǒng)，通過模仿我們?nèi)祟惖谋亲樱柚粋€“條形碼”閱讀器作為中介，來識別肉類食物的新鮮程度。
初次看到這一研究，很多人覺得跟人類的嗅覺能力相比，應(yīng)用范圍實(shí)在太窄。但經(jīng)驗(yàn)告訴我們，一旦專業(yè)性的AI應(yīng)用在大規(guī)模普及的實(shí)際場景中，將可以帶來非常驚人的生產(chǎn)力提升效果。而基于這一項(xiàng)嗅覺AI的研究，在食物的新鮮度檢測上面，將可能大有作為。
緣起：為什么要做食物新鮮度檢測？
餐桌上的浪費(fèi)，已經(jīng)成了很多人日常生活中可以熟視無睹的一種常態(tài)。相比較這種“看得見”的浪費(fèi)，那些在食物被做好端上餐桌之前的浪費(fèi)則更加隱蔽，浪費(fèi)也更加嚴(yán)重。
根據(jù)全球農(nóng)業(yè)與食品營養(yǎng)問題委員會的一份報告，全世界每年浪費(fèi)13億噸糧食，總價值在1萬億美元，而其中三分之一在端上餐桌前就已經(jīng)被浪費(fèi)掉。其中，每年超過半數(shù)的水果和蔬菜被浪費(fèi)掉，25%的肉類沒能端上餐桌還有像種子、堅果、奶制品以及海產(chǎn)品等高營養(yǎng)價值的食物因保存不當(dāng)被浪費(fèi)掉。與此同時，全世界有30億人處在食物缺乏或營業(yè)不均衡狀態(tài)。
全球性的糧食危機(jī)和食物的結(jié)構(gòu)性浪費(fèi)問題，是一個舉世公認(rèn)的難題。除了呼吁富裕地區(qū)的消費(fèi)者在購買食材、消費(fèi)食物的過程中奉行節(jié)約、適量、打包等原則外，還有另外一個解決途徑就是重新優(yōu)化食物生產(chǎn)、加工、運(yùn)輸和售賣的各個環(huán)節(jié)，減少這個階段的食物損耗。
具體到食物的流通環(huán)節(jié)，有大量食物是因?yàn)殚L相不好就被零售商丟掉，有一些容易腐爛的食物則會在運(yùn)輸、儲存和冷凍過程中壞掉，還有更多食物是在貨架上臨近保質(zhì)期而被扔掉，也有大量食物在消費(fèi)者購買回家后來不及食用而被丟掉。
在這個過程中，我們可以注意到，新鮮度對于這些食物是否會被丟棄非常重要。如何隨時檢測這些食物的新鮮度，并且區(qū)分出不同的銷售日期或者給出更為優(yōu)惠的價格，將可以更好地促進(jìn)這些食物的出售；同樣對于已經(jīng)被消費(fèi)者買到家的食物，一些人會對不太新鮮的食物保持警惕而直接扔掉，也有一些人可能無法判斷食物的腐爛情況而照單全收，這樣又可能會造成食物健康風(fēng)險。
通常來說，我們都是靠著個人經(jīng)驗(yàn)和自己的嗅覺能力來判斷這些食物的新鮮程度，但顯然食物零售商們做不到雇人隨時檢測變化來評估食物的使用周期，消費(fèi)者做不到對冰箱里的生鮮食物做到準(zhǔn)確判斷。
如果有一套能夠準(zhǔn)確測算，又就如同塑料包裝一樣便宜好用的設(shè)備來對食物進(jìn)行新鮮度監(jiān)測的話，那就可以極大提高食物的利用效率，比單純張貼一個固定的建議食用日期，更能夠反映食物的可食用狀態(tài)。
現(xiàn)在，新加坡南洋理工大學(xué)團(tuán)隊(duì)發(fā)明的這套嗅覺AI系統(tǒng)，將為解決這一問題打開一個新的思路。
AI電子鼻：為肉類新鮮度標(biāo)上“氣味指紋”
實(shí)現(xiàn)嗅覺AI，有一個關(guān)鍵問題是如何將嗅覺的對象——“氣味”進(jìn)行數(shù)據(jù)化統(tǒng)計？
從目前看到的研究方向來說，有以下幾種方式。一種是還原的方式，比如谷歌的科學(xué)家們采用的方式就是通過氣味的識別模型來推到出氣體的分子結(jié)構(gòu)，進(jìn)而再推到大腦嗅覺感知的運(yùn)作方法。一種是模擬的方式，比如尼日利亞的一個研究小組直接用生物傳感器和芯片來識別特定氣味，他們研發(fā)了一種使用小鼠神經(jīng)元制造的計算機(jī)芯片，可以通過氣味訓(xùn)練，用來檢測揮發(fā)性化學(xué)物質(zhì)、爆炸物甚至是癌癥等疾病的氣味。
由于氣味本身具有非常高度混合性或者非結(jié)構(gòu)化特征，往往很難直接對氣體的分子結(jié)構(gòu)進(jìn)行還原或進(jìn)行模擬分析，否則只能變成對某些單一氣體進(jìn)行分辨和識別。
這一次，新加坡南大團(tuán)隊(duì)發(fā)明的這種嗅覺AI系統(tǒng)則是對“氣味”的數(shù)據(jù)化進(jìn)行兩個步驟的拆解，將氣味的化學(xué)信號轉(zhuǎn)變成圖形顏色的識別信號，解決了氣味本身的復(fù)雜度問題。
這個嗅覺AI系統(tǒng)被稱為“電子鼻”（e-nose），保護(hù)兩個部分：1、條形碼：能夠根據(jù)肉類腐爛時產(chǎn)生的氣體而改變顏色；2、閱讀器：一個經(jīng)過深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法驅(qū)動的手機(jī)應(yīng)用程序。電子鼻的“閱讀器”可以根據(jù)大量的條形碼顏色庫當(dāng)中識別和預(yù)測肉類的新鮮程度。
另外，為了使電子鼻便于攜帶，研究者將其整合到一個智能手機(jī)應(yīng)用中，可以在30秒內(nèi)得出結(jié)果。
首先，電子鼻的條形碼模擬了我們?nèi)祟愋嵊X的工作方式。當(dāng)腐爛的肉類食物產(chǎn)生的氣體和我們鼻子中的受體結(jié)合的時候，就會產(chǎn)生特定信號傳送給大腦，大腦根據(jù)這些信號并給出相應(yīng)的模式，使得我們能夠判斷這些肉類食物的腐爛的程度。
2004年諾貝爾生理學(xué)獎得主理查德阿克塞爾和琳達(dá)巴克曾經(jīng)在嗅覺機(jī)理研究中發(fā)現(xiàn)，人類雖然只有1000種左右的嗅覺基因(細(xì)胞類型)，但可以感受和辨識10000種以上的氣味化學(xué)物質(zhì)，這種辨別氣味的復(fù)雜度可以逆天，當(dāng)然還遠(yuǎn)遠(yuǎn)比不上狗狗的能力。
而在電子鼻的條形碼中，有20個條碼，條碼是由一種裝載了不同類型燃料的纖維素殼聚糖制成的，這些燃料會跟肉類釋放的氣體發(fā)生反應(yīng)，并根據(jù)不同類型和濃度的氣體而改變顏色，從而形成獨(dú)特的顏色組合，相當(dāng)于一種肉類狀態(tài)的獨(dú)特的“氣味指紋”。
例如，條形碼中的第一條含有一種呈弱酸性的黃色燃料，在跟肉類腐爛產(chǎn)生的胺化物接觸時，就會從黃色變?yōu)樗{(lán)色，而且隨著胺化物濃度的增加而加深顏色。
那么，如何讓“閱讀器”能夠識別這些“氣味指紋”并能識別肉類的新鮮度呢？
第二步就是，研究者要先按照肉類新鮮度的國際標(biāo)準(zhǔn)制定一個分類系統(tǒng)，然后在真實(shí)環(huán)境下對不同時間的儲存的肉類進(jìn)行條形碼的檢測和圖像拍攝，并按照新鮮度進(jìn)行分類。然后用不同條碼的圖像訓(xùn)練相應(yīng)的嗅覺算法，建立起“氣味指紋”和不同類別新鮮度對應(yīng)的模式。
第三步，模型建立起來之后，研究者就可以測試電子鼻的預(yù)測準(zhǔn)確度了。研究人員分別對商業(yè)包裝好的雞肉、魚肉和牛肉的新鮮度進(jìn)行了新鮮度測試。在48小時內(nèi)，對六種肉類以不同的時間間隔拍攝了超過4000張的條形碼圖像，其中3475張用于訓(xùn)練捕捉到氣味指紋的模式，其余用于準(zhǔn)確性測試。最終結(jié)果顯示，總體準(zhǔn)確率到達(dá)98.5%，其中變質(zhì)肉類的準(zhǔn)確率100%，識別為新鮮和不太新鮮肉類的準(zhǔn)確率為96%和99%。
對于嗅覺AI模型達(dá)到這樣的準(zhǔn)確度，我們其實(shí)并不感到意外，雖然人類在識別這些條碼顏色上可能會陷入混亂，但是對于計算機(jī)來識別這些條碼顏色，而且只有三種結(jié)果分類來說，簡直是小菜一碟。
其實(shí)對于一個實(shí)驗(yàn)室中的AI模型而言，我們可能更關(guān)心的是其是否有落地應(yīng)用的可能？
嗅覺AI，每一份食物新“標(biāo)配”？
那么，這款專門用于“肉類新鮮度”識別的電子鼻是否有商用的前景呢？
可能性是有的。首先嗅覺AI的識別準(zhǔn)確度顯著高于目前常用的一些判斷方法，而在識別效率上又明顯優(yōu)于人類的肉眼。
其次是條形碼的環(huán)保材料和低廉成本，使其很容易集成到包裝材料中，并且因其可生物降解性和無毒特性，能夠保證環(huán)保的情況下用于食品供應(yīng)鏈的各個環(huán)節(jié)，又因其不需要不知笨重的信號收集線的采集方式，也使其能夠大量應(yīng)用于生產(chǎn)和生活場景。
第三是可食用日期的精準(zhǔn)預(yù)測會帶來肉類的更好銷售。對于商家而言，可以根據(jù)對肉類新鮮程度的判斷給出更精準(zhǔn)的保質(zhì)期，從而可以給出更好的價格策略，來對不同日期的肉類進(jìn)行標(biāo)價。對于消費(fèi)者而言，也可以按照這些肉類的新鮮度來安排烹飪的先后時間。
我們也可能質(zhì)疑這一款應(yīng)用的實(shí)用性。因?yàn)閷τ诤芏嘞M(fèi)者而言，買回家的肉類如果一下子吃不完就直接扔到冷凍柜中，也就不在乎什么新鮮度的問題。
確實(shí)，如果將嗅覺AI僅用于肉類這一個場景，其實(shí)并沒有解決多少的食物浪費(fèi)問題。商家更多扔掉的是那些看起來賣相不佳的瓜果蔬菜，我們也常常對那些拿不準(zhǔn)的食材產(chǎn)生懷疑，并隨手丟棄。
顯然，這一嗅覺AI應(yīng)該擴(kuò)大可以準(zhǔn)確識別的食物種類。根據(jù)介紹，目前該方案已經(jīng)申請專利，該團(tuán)隊(duì)正在和新加坡的一家農(nóng)業(yè)企業(yè)進(jìn)行合作，將這一設(shè)備應(yīng)用到其他種類的容易腐爛的食物上面。
有時候，我們總是高估那些顛覆性的創(chuàng)新的價值，而忽視那些微小的改進(jìn)型的創(chuàng)新的價值。有時候，我們總是嘲笑那些笨拙的、簡單的發(fā)明，而過分相信那些精巧的、細(xì)致的人類工藝。但工業(yè)革命的歷史告訴我們，每一個改變生產(chǎn)力方式的變革都是從那些笨拙、粗糙和緩慢迭代的發(fā)明中出現(xiàn)的，就如那最初的蒸汽火車、那簡陋的電報機(jī)、那手工焊接出來的晶體管，而像人工智能同樣如此，一開始可能只能認(rèn)出很狹窄的一點(diǎn)事物，但隨著學(xué)習(xí)能力的增加和無限可復(fù)制的特性，很快就可以在某些領(lǐng)域超越人類中的高手。
顯然，嗅覺AI，我相信，也具有同樣的潛力，雖然如今只是一個從實(shí)驗(yàn)室走出的“弱雞”，但也許有一天就如同價簽、二維碼一樣，成為我們?nèi)粘Ｉ钪袩o處不在的存在，成為每一份新鮮食物的標(biāo)配。
通過嗅覺AI和更多傳感器的分析和預(yù)測，告訴我們關(guān)于食物的新鮮度、營養(yǎng)水平、碳排放以及與世界其他地區(qū)的關(guān)系，讓我們參與到一場全世界食物更公平分配的宏大愿景中。
