Turing-tests og problemet med kunstig lugte

Her er et interessant problem. Når det kommer til menneskelige sanser, har vi fundet måder at gengive udseendet og lyden af ​​den virkelige verden rimeligt præcist. Der er endda teknologier til at gengive følelsen af ​​visse oplevelser, såsom fly- og bilsimulatorer.

Men problemet med at gengive lugt er meget mere uoverskueligt. SmelloVision-eksperimentet fra 1960 er et eksempel på det. Dette involverede omkring 30 lugte, der blev frigivet i biografen på bestemte tidspunkter under en film. Kun én film - Duft af mystik - nogensinde brugt systemet, som hurtigt fejlede.

Sandheden er, at ingen har fundet en måde at nøjagtigt gengive lugte fra den virkelige verden. Og følgelig er kunstig lugte en teknologi, der stædigt sidder uden for vores rækkevidde.

Problemet er i bund og grund at måle en lugt på et punkt i rummet og derefter gengive den på et andet. Og det er en opgave med overraskende kompleksitet og subtilitet.

Men selv hvis det var muligt, hvordan ville vi så teste et sådant system? Hvordan ville vi vide, at den kunstige lugt var en nøjagtig gengivelse af originalen?

Det lyder måske som et trivielt problem, men i dag får vi et indblik i dets overraskende kompleksitet takket være David Harels arbejde ved Weizmann Institute of Science i Israel. Harel har udviklet en slags Turing-test for kunstig lugte, der hjælper med at udforske de problemer, dette problem rejser.

Til at begynde med forklarer Harel, hvorfor problemet med lugtgengivelse er fundamentalt anderledes end problemet med at gengive visuelle eller lydstimuli. At rekonstruere en visuel stimulus er simpelthen et spørgsmål om at gengive den rumlige fordeling af dens bølgelængde og luminans. Og for lyd definerer tonehøjde, lydstyrke og klang en tone.

Harel giver eksemplet med det første fotografi med mennesker, taget af Louis Daguerre i 1838, og det første telefonopkald, foretaget af Alexander Graham Bell, hvor han med held tilkaldte sin assistent fra det næste rum. I begge tilfælde blev de genererede artefakter straks genkendt som værende ægte gengivelser af originalerne. Ikke perfekt, selvfølgelig, men umiskendeligt genkendeligt, siger Harel.

Af den grund er det rimeligt at tænke på fotografi og telefoni som metoder, der producerer trofaste gengivelser.

Lugt giver dog en anden udfordring. Lugte består af molekyler, som vores lugtesystem registrerer. Det sender derefter passende signaler til hjernen, der resulterer i opfattelsen af ​​en lugt. Derfor er at analysere og syntetisere lugt ikke kun et spørgsmål om at bruge et passende sæt matematiske funktioner til at udsende output, der involverer nøjagtigt beregnede bølgelængder, siger Harel.

I stedet skitserer Harel den mere komplekse proces, der kræves for at genskabe lugte. Den består af tre dele. Den første kalder han en sniffer - en enhed, der omdanner en inputlugt til en digital signatur. Den anden er whiffer-en enhed, der indeholder en række faste lugte, der kan blandes og frigives i nøje afmålte mængder og koncentrationer.

Den tredje del af dette system er måske den vigtigste. Dette er grænsefladen mellem snifferen og whifferen. [Denne] analyserer signaturen, der kommer fra snifferen og instruerer whifferen i, hvordan den skal blande sine pallelugtstoffer for at producere en outputlugt, som af et menneske opfattes som værende så tæt som muligt på det originale input, forklarer Harel.

Efter at have bestemt, hvordan enheden i princippet ville fungere, vender Harel sig til det vigtige spørgsmål om, hvor godt den kan yde. Han spørger, om målet skal være præcis at efterligne lugten eller bare at gengive den godt nok til, at mennesker kan genkende den.

Der er en vigtig forskel her. Når vi ser et fotografi eller lytter til radio, genkender vi billedet eller lyden, mens vi ved, at de ikke er den ægte vare. I begge tilfælde bliver man straks overbevist om, at det kunstigt producerede output er en passende gengivelse af originalen, om end kunstig, siger Harel.

Ikke nok med det, det er ligetil at blive overbevist om, at denne reproduktionsproces er helt generel og vil fungere lige så godt uanset input. Så det er let at tænke, at fotograferingsprocessen skal gengive et bybillede såvel som det gengiver et landskab eller et portræt.

Men lugtesansen er anderledes. En sådan tilgang ville være totalt upassende for lugte, siger Harel.

Her støder teknologien på nogle vigtige begrænsninger. Måske den mest betydningsfulde af disse er det menneskelige sprogs manglende evne til at beskrive lugte. Der findes ingen metoder til verbalt at beskrive essensen af ​​vilkårlige lugte, siger Harel.

Nogle metoder forsøger at låne ord fra andre sanser for at beskrive lugte som kølige eller grønne, for eksempel. Andre har udtænkt ord, der kun vedrører lugt, såsom moskusagtig, rådden og blomsteragtig. Men ingen af ​​disse er i stand til at spænde over hele spektret af menneskelige lugte.

Det gør lugtidentifikation til en vanskelig forretning. Et menneske kan måske genkende duften af ​​kaffe eller en appelsin, men ville helt sikkert grundlægger, når de bliver bedt om at genkende lugte forbundet med mere generelle scener, såsom mos i en mørk hule, lugten af ​​skrigende dæk eller lugten af ​​et ukendt dyr i en fjern skov.

Så Harel har en alternativ tilgang, løst baseret på Turing-testen for kunstig intelligens. I denne test skal et menneske skelne en kunstig intelligens fra en menneskelig intelligens. Harels idé er at bede et menneske om at skelne lugte produceret af den kunstige lugtemaskine fra virkelige.

Metoden er ligetil og smart designet til at undgå verbale karakteriseringer. Harel siger, at lyd og video kan give testeren en følelse af fordybelse. Så metoden ville indebære, at en tester ser en video af det sted, hvor lugten var blevet samlet, og derefter besluttede, om den tilhørende lugt er ægte eller kunstig. (Harel foreslår også et par variationer af denne metode.)

At gentage denne proces med mange forskellige prøver og testere ville snart give en fornemmelse af, hvor godt det kunstige lugtesystem fungerer.

Selvfølgelig skal man passe på ikke at gøre opgaven for besværlig. For eksempel vil det være for svært for de fleste at starte med 10 flasker vin og bede testere om at afgøre, om lugten er ægte eller kunstig. Men i princippet kunne sådan et testsystem fungere.

Det er et interessant tankeeksperiment, der fokuserer på oplevelsens natur, og hvordan vi får mening ud af det. Det er ikke svært at forestille sig mere fordybende udfordringer, der involverer mere end én sans – syn, lyd, lugt, berøring og så videre – og spørge, om det er muligt at skelne virkeligheden fra en form for kunstig oplevelse. Det er et emne, mange science fiction-film har udforsket.

I så fald kan vi få en idé om, hvor vigtig lugteevne er for at bidrage til realistiske oplevelser. For madrelateret oplevelse er det klart vigtigt. Men den frygtelige sandhed kan være, at lugten i resten af ​​tiden kan være en lillebitte eller ubetydelig del af oplevelsen. Måske er det derfor, vi mangler ordforråd til at beskrive det præcist.

Under alle omstændigheder, i det mindste i øjeblikket, forbliver kunstig lugteevne uden for rækkevidde. Det er nu 50 år siden SmelloVision-eksperimentet. Måske vil Harels ideer hjælpe med at udløse nogle innovative tænkning om, hvordan man opnår ægte kunstig lugte i den nærmeste fremtid.

Ref: arxiv.org/abs/1603.08666 : Niépce-Bell eller Turing: Hvordan tester man lugtgengivelse?

skjule