科學家已經「訓練出」一種能夠像人類一樣預測陌生氣味的愉悅性的電子系統。

以色列魏茲曼研究所（WeizmannInstitute）的科學家已經「訓練出」一種能夠像人類一樣預測陌生氣味的愉悅性的電子系統，這徹底顛覆了氣味的愉悅性完全因人而異並且具有文化特性這個普遍的觀點。在發表在《公共科學圖書館開放獲取雜誌-計算生物學》（PLoS Computational Biology）上的研究中，科學家證明了對一種氣味的愉悅性的知覺與其分子結構具有內在的剛性聯繫，同時這種聯繫僅在某些特定背景下，因個人差異與文化差異才會有一些表面上的變化。

這些發現在自動化的環境毒性、惡臭監測以及香料工業中的快速氣味篩選方面都具有重要的應用，同時還能為神奇的傳感技術——數字化地傳遞氣味 ——提供關鍵性的組成部分。在過去十年間，俗稱為「電子鼻」（eNoses）的電子設備已經發展到能夠檢測和識別氣味的程度。電子鼻的主要構成部分是一個化學傳感器陣列。當一種氣味經過電子鼻時，該氣味的分子特性將以一種特殊的方式刺激傳感器，並產生一種能夠識別特定氣味的獨特電學模式——或稱為「氣味指紋」。就像嗅探犬一樣，電子鼻首先也需要通過氣味樣本進行「訓練」，以建立一個氣味參考數據庫。然後電子鼻就能夠通過與數據庫中包含的「氣味指紋」進行比較來識別新的氣味樣本。

但是與人類鼻子不同的是，如果給電子鼻聞一種數據庫中沒有記錄其氣味指紋的陌生氣味時，電子鼻將無法識別這種氣味。所以魏茲曼研究所的一組科學家，由拉菲·哈達德博士（Dr. RafiHaddad）領銜，決定從另一個不同的角度來解決這個問題。不再訓練電子鼻去識別特定的氣味，他們訓練電子鼻在一個特定的感覺軸上去估計氣味。他們選擇的感覺軸是氣味的愉悅性。換言之，他們訓練電子鼻去預測某種氣味聞起來是愉悅的還是令人不快的，還是處於這兩個端點中間的任何一點。

為了實現這一點，這組科學家首先讓一組以色列的本地人對一個選定的氣味數據庫的愉悅性進行評分，從「非常令人不快」（0分）到「非常愉悅」（30分）。這樣他們就開發出了這個數據庫的「氣味愉悅性」算法，然後他們就可以將這個算法編入電子鼻。其後，這組科學家讓電子鼻去預測一組不包含在之前數據庫中的全新氣味的愉悅性，並與另一組完全不同的本土以色列人所進行的評分進行比較。這組科學家發現電子鼻能夠對其之前從未聞過的陌生氣味的愉悅性進行歸類與評分，而且它們的評分與人類的評分具有大約80%的相似性。此外，如果電子鼻僅需進行是「愉悅」還是「不快」這樣的簡單分類，而不是在一個30分的漸進量表上進行評分的話，那麼它們的準確性將能達到99%。

不過這些發現仍然無法確定電子鼻的嗅覺是否具有文化特性。考慮到這一點，這組科學家決定將電子鼻的預測結果與一組來自埃塞俄比亞的以色列移民的評分結果進行比較。對比結果顯示，與埃塞俄比亞移民的評分結果相比，電子鼻預測陌生氣味愉悅性的能力依然很好，即便這些電子鼻的預測能力是由以色列本地人的氣味愉悅性評分「訓練」的。換言之，即便不同的氣味在不同的文化中擁有不同的含義，電子鼻對不同文化的人的評分而言表現都同樣出色。這表明氣味的愉悅性有一個基本的跨文化相似性。

參入這項研究的魏茲曼研究所神經生物學系教授諾姆·索貝爾（NoamSobel）評價說：「無論某種氣味我們之前是否讓人測試過，也不管測試的人的文化背景如何，電子鼻都能夠進行預測，這一點為氣味愉悅性具有一種基本的生物特性提供了證據，同時也證明了氣味的分子結構的特定方面決定了一種氣味是愉悅的還是令人不快的。『那麼文化差異如何考慮在內呢？』我們認為文化只在某些特定的背景下才會影響對氣味愉悅性的知覺。為了考查這一點，很多人可能想知道，當大多數人都對法國奶酪的氣味很反感時，法國人如何能夠喜歡他們自己的奶酪。我們認為法國人本身也並不認為奶酪的這種氣味是愉悅的，他們只是認為這種令人反感的氣味是好奶酪的一種標誌而已。如果跳出奶酪這個特定背景，這種氣味出現在一個罐子裡，那麼法國人也將可能把這種氣味評為令人不悅的氣味，就像其他所有人那樣。」

這組科學家發現對氣味的知覺與氣味的分子結構具有一種剛性不變的聯繫，同時他們能夠設計出這種能夠對全新的氣味進行分類的電子鼻，本身也為氣味篩選以及環境監測提供了一種新的方法；在未來，可能還能夠設計出數字化的氣味傳遞技術，產生有氣味的電影、遊戲與音樂，為我們提供一種更加身臨其境的迷人體驗。