一直以来，科学家们都在尝试将人类所拥有的感官能力 “复制” 到机器上。
今天，《自然 - 机器智能》杂志就报道了一则让机器拥有嗅觉的新进展：英特尔与美国康奈尔大学的科学家共同构建了一种方法，让英特尔的神经拟态芯片 Loihi 掌握了 10 种危险品不同气味的神经表征。
图丨英特尔神经拟态研究芯片 Loihi（来源：Tim Herman / 英特尔公司）
人类的嗅觉识别看似只有闻一闻这个动作，但背后的机制非常复杂。
如果你拿起一个葡萄柚闻一闻，水果分子就会刺激鼻腔内的嗅觉细胞。鼻腔内的细胞会立即向你的大脑嗅觉系统发送信号，一组相互连接的神经元中的电脉冲就会在这个嗅觉系统中产生嗅觉。无论闻到的是葡萄柚、玫瑰还是有害气体，你大脑中的神经元网络都会产生该物体特有的感觉。同样，你的视觉和听觉、回忆、情绪和决策都有各自的神经网络，它们都以特定的方式进行计算。
图丨英特尔研究院科学家 Nabil Imam 在位于美国加州圣克拉拉的神经拟态计算实验室中，手持一块 Loihi 神经拟态测试芯片。他和美国康奈尔大学的一个研究小组正在计算机芯片上构建数学算法，用于模拟人们闻到某种气味时大脑神经网络的反应。（图片来源：Walden Kirsch / 英特尔公司）
那么，这次的机器嗅觉系统又如何 “复制” 这一过程？
英特尔研究院神经拟态计算小组高级研究科学家 Nabil Imam 解释说：“康奈尔大学的研究人员负责研究动物的生物嗅觉系统，并测量动物闻到气味时的脑电波活动。我们根据这些电路图与电脉冲，导出了一套算法并将其配置在神经拟态芯片上，尤其是在我们的 Loihi 测试芯片上。”
Loihi 是英特尔的神经拟态计算芯片，可将在生物大脑中发现的计算原理应用于计算机架构之中。
图丨本次论文（来源：nature machine intelligence）
在这次研究中，Loihi 需要学习检测复杂混合物的不同气味。为此 ，Imam 和他的团队采用了一个由 72 个化学传感器活动组成的数据集，可对一个风洞实验中循环的 10 种气体物质（气味）作出反应。
传感器对各种气味的反应被传送至 Loihi，由其芯片电路对嗅觉背后的大脑电路进行模拟。Loihi 芯片迅速掌握了 10 种气味各自的神经表征，其中包括丙酮、氨和甲烷，即使有强烈的环境干扰也能识别出这些气味。
这一点和你家中的烟雾和一氧化碳探测器能探测气味有着本质的不同。因为，这些探测器借助传感器探测空气中的有害分子，但却无法对各种气味进行智能分类。
据了解，对比此前已有的传统方法——基于深度学习的解决方案，Loihi 展现出了出色的识别准确率。传统方法要达到与 Loihi 相同的分类准确率，该解决方案学习每类气味需要 3000 倍以上的训练样本。
图丨嗅觉系统演示（来源：nature machine intelligence）
对于这个机器嗅觉系统未来可能的应用，Imam 表示，化学传感领域多年来一直在寻找智能的、可靠的和快速响应的化学传感处理系统，或者称之为“电子鼻系统”，搭载神经拟态芯片的机器人在智能家居、环境监测、危险物质检测以及在工厂质量控制方面的应用潜力。此外，该系统还可应用于医疗诊断，因为患有某些疾病会散发出特定的气味。另一个例子是，搭载神经拟态芯片的机器人可应用于机场安检区域，能够更高效地识别危险物质。
研究团队也希望在未来能够在创造更多的机器感官。
“我的下一步计划，是将这种方法推广到更广泛的应用领域，包括从感官场景分析（理解你观察到的各种物体之间的关系），到规划和决策等抽象问题。理解大脑的神经网络如何解决这些复杂的计算问题，将为设计高效、强大的机器智能提供重要启示”，他说。
