AIはなぜ、嗅いだこともない匂いを言い当てられるのか？｜匂いAIの正体

AIには鼻がありません。それなのに、分子の構造の図を見せるだけで「甘くて果物っぽい」「ニンニク」と匂いを言い当て、誰も嗅いだことのない分子で、訓練を受けた人の審査員の真ん中くらいの腕前を出しました。色は光の波長という1本の物差しで並ぶのに、匂いには物差しが無く、形から匂いを決める規則を人は100年書けなかった。AIはいったい何を学んだのか。論文の原文を確かめながら、匂いAIの正体を底まで掘り下げます。 ミントのガムとライ麦パンの種は、鏡に映しただけの同じ分子「カルボン」が匂いの主役です。鼻の奥には約400種類の受容体があり、匂いは1つの音ではなく和音のように組み合わせで決まります。形が似ていても匂いが違い、形が違っても同じ匂いになる「段差」だらけの関係を、2017年の予想大会（DREAM）は19の言葉のうち8つしか当てられませんでした。 2019年、Google は分子を路線図のように「原子が駅・結合が線路」のまま読むAI（グラフニューラルネット）で、香料のプロが付けた約5000分子の言葉を学ばせました。その中にできた256本の軸の「主要匂いマップ」は、学習に無い400の分子で、15人の審査員の平均に、真ん中の審査員より近い答えを分子の53%で出し、「形の遠い方が似た匂いになる」という化学者の直感と逆の予言まで当てました。地図の並びは化学の形よりも、自然の中の代謝に近かった。それでも、濃さ・混ぜた匂い・あなたの鼻は、まだ地図の外です。 ■ 主な出典 ・Lee ほか「A principal odor map unifies diverse tasks in olfactory perception」(Science, 2023年9月／bioRxiv v4) ・Sanchez-Lengeling ほか「Machine Learning for Scent」(arXiv 1910.10685, 2019年)／Google Research ブログ「Learning to Smell」(2019年)「Digitizing Smell」(2022年) ・Keller ほか「Predicting human olfactory perception from chemical features of odor molecules」(Science, 2017年・DREAM の嗅覚の大会) ・Qian ほか「Metabolic activity organizes olfactory representations」(eLife, 2023年) ・Malnic, Hirono, Sato, Buck「Combinatorial receptor codes for odors」(Cell, 1999年) ・ノーベル生理学・医学賞 2004 の発表文（アクセルとバック） ・Billesbølle ほか「Structural basis of odorant recognition by a human odorant receptor」(Nature, 2023年)／UCSF の発表 ・Keller & Vosshall「A psychophysical test of the vibration theory of olfaction」(Nature Neuroscience, 2004年) ・Keller ほか「Genetic variation in a human odorant receptor alters odour perception」(Nature, 2007年)／ロックフェラー大学の発表 ・Weiss ほか（嗅覚の白, PNAS 2012年）／ワイツマン研究所の発表 ・Majid & Burenhult「Odors are expressible in language, as long as you speak the right language」(Cognition, 2014年) ・Bushdid ほか（Science, 2014年）／Gerkin & Castro (eLife, 2015年)／Meister「On the dimensionality of odor space」(eLife, 2015年) ・Mayhew ほか「Transport features predict if a molecule is odorous」(PNAS, 2022年) ・モネル化学感覚研究所の発表（2023年9月）／Avery Gilbert「Smoke, Mirrors, and AI」 ・Helen Keller「Three Days to See」(1933年) ・Wikipedia「Carvone」「Olfactory receptor」「Cone cell」「Luca Turin」「Graph neural network」 ■ 注意 「AIは人間より鼻がいい」わけではありません。比べた相手は訓練して選ばれた審査員の真ん中の人で、正解は15人の平均です。地図の並びが代謝で決まっているという話は、同じ研究グループの仮説で、ほかの研究者による確認はまだです。プラムの匂いを作り直した話は会社の発表です。分子の図・地図・グラフの多くは模式図で、手描きの場面はイメージです。 ■ 章 0:00 はじめに（鼻の無いAIが、なぜ匂いを当てる？） 3:11 第1章 鼻の奥の400種類の部品 6:38 第2章 色には物差しがある 9:41 第3章 形で並べると段差だらけ 12:20 第4章 何を嗅いでいるのかの論争 15:49 第5章 みんなの鼻の答えを集める 20:00 第6章 分子を路線図のまま読む 24:14 第7章 匂いの地図を描く 26:58 第8章 誰も嗅いだことのない400分子 31:03 第9章 地図は何で並んでいたか 34:49 第10章 地図の外 38:56 第11章 まとめ ■ クレジット 音声合成: AquesTalk (株式会社アクエスト) https://www.a-quest.com/ 立ち絵: たぬき式ゆっくり https://tanukiyukkuri.github.io/tanuk... BGM: OpenTracks（旧DOVA-SYNDROME）「プラネタリウムガーデン」「さみしいおばけと東京の月」「YOIYAMI-宵闇-」「Serene」「Fireworks」 写真（Wikimedia Commons）: Lamiaceae Mentha spicata 1 (CC BY-SA 4.0)／Caraway Seed (CC BY-SA 3.0)／Borodinskii bread (CC BY-SA 3.0)／Drosophila melanogaster 53362116 (CC BY 4.0)／Essential oil kit (CC BY 2.0)／Plum Fruit on Display (CC BY 4.0)／Helen Keller, 1880-1968 LCCN2002706506 (Public domain) この動画は東方Projectの二次創作です。