AI聞得到嗎？被忽視的嗅覺，或許是智慧的關鍵

AI能考過律師執照、設計新藥，卻連一杯咖啡的香氣都無法真正理解——這個矛盾，可能比我們想像的更深刻。

過去十年，AI的突破幾乎讓人目不暇給。大型語言模型（LLM）通過了醫師和律師資格考試，AI設計的抗癌藥物進入臨床試驗，自主AI代理人成為個人助理。然而在這片喧囂之中，有一個感官幾乎被所有人遺忘——嗅覺。

媒體偶爾會出現「AI學會了聞味道」這樣的標題。但仔細閱讀就會發現，那不過是語言模型重複了人類對氣味的語言聯想：甜的東西是粉紅色的，酸的東西是黃色的。這些都來自訓練資料，而非真正的感官體驗。2015年至2025年間，人工嗅覺的研究論文數量幾乎毫無增長，而機器視覺、語言處理的論文則呈指數級上升。NeurIPS、ICLR等頂級AI會議對嗅覺幾乎沒有任何興趣。

被哲學家「判死刑」的感官

嗅覺被輕視的歷史由來已久。哲學家伊曼努爾·康德在1798年斷言嗅覺是「最可有可無的感官」。達爾文在1874年也認為嗅覺「幾乎沒有什麼用處」。這種來自知識權威的輕視，或許在無形中影響了後來幾個世紀的科學方向。

然而現代神經科學給出了截然不同的答案。嗅覺敏銳的人能夠探測到濃度低至十萬億分之一的單一氣味分子。哥倫比亞大學的遺傳學家估計，透過鼻腔中300至400種受體的組合，人類最多可辨別一兆種氣味。

更關鍵的是嗅覺在大腦中的傳遞路徑。嗅球接收到信號後，直接傳送至海馬迴和杏仁核——這是大腦中負責記憶、空間導航和情緒處理的最古老區域。嗅覺信號不像視覺或聽覺那樣先經過「理性大腦」的過濾，它直接抵達情感與記憶的核心。

倫敦大學哲學研究所的貝瑞·史密斯教授主持感官研究中心，近年來也與Google DeepMind的研究人員合作，重新思考感官與智慧的關係。他用一個簡單的軟糖實驗說明問題：夾住鼻子時，黃色軟糖只有甜味；放開鼻夾的瞬間，鳳梨的風味立刻充滿口腔。我們所說的「味道」，大部分其實是嗅覺。

嗅覺與認知功能的關聯同樣令人驚訝。2017年德國的研究顯示，70多歲的老人每天嗅聞玫瑰、檸檬、丁香和尤加利精油兩次，三個月後記憶力和語言識別能力均有改善。2023年加州大學爾灣分校的研究更發現，老年人在睡眠中每晚接觸不同氣味僅兩小時，記憶表現就提升了226%。

「世界模型」缺少了什麼？

Meta前首席AI科學家楊立昆（Yann LeCun）常引用「莫拉維克悖論」：對電腦來說，高階推理比感知運動更容易，而非更難。「語言系統能通過律師考試，但能像貓一樣在物理世界中行動的機器人在哪裡？」他問道。

針對這個困境，「世界模型」作為新的AI範式正在興起。其核心理念是：人類的大腦從多元感官資料（視覺、聽覺、觸覺、嗅覺等）建構出世界的內部表徵，並以此預測、規劃和行動。AI也應如此。

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然而翻閱現有的世界模型研究文獻，涵蓋的模態包括視覺、文字、音訊、LiDAR，嗅覺幾乎完全缺席——儘管從感官輸入的資料量來看，嗅覺是僅次於視覺和聽覺的第三大感官。

在豐田北美從事機器人研究、同時擁有機器嗅覺博士學位的研究者科德爾·法蘭斯正試圖改變這一現狀。他開發了名為「Sigma」的便攜式嗅覺感測器，並建立了「ScentNet」——第一個將嗅覺與視覺、音訊、語言資料整合的開放多模態資料集。這個命名致敬了斯坦福大學的李飛飛教授在2009年建立的ImageNet視覺資料庫。

「即使把現有的嗅覺感測器裝在機器人上，我們也可以開始將化學資料與圖像資料配對，」法蘭斯說。「偵測到乙醇、甲烷、庚烷，就能推斷現場有車輛在運行或有火災——將氣味與物件連結，將是極其強大的能力。」

技術挑戰依然巨大。傳統最精準的氣味分析儀器（GC-MS）「體積如同冰箱，造價約五十萬美元，分析一個樣本需要六小時」。小型電子鼻雖在進步，但耐久性遠不如哺乳動物能持續再生的嗅覺神經元。

商業嗅覺AI的現況與機會

在商業應用上，全球規模達一千億美元的香精香料產業已率先行動。紐約新創公司Osmo由神經科學家亞歷克斯·維爾奇科創立，獲得Google Ventures和Two Sigma等機構投資，諾貝爾獎得主傑弗里·辛頓也在其顧問委員會中。Osmo的長期使命是「數位化人類的嗅覺」，並已推出AI輔助調香服務。

瑞士香精巨頭奇華頓（Givaudan）在2019年推出了AI調香工具「Carto」；IBM為德國化學公司Symrise開發了類似工具「Philyra」；普拉達也在2024年利用AI優化了其香水線。

但根本的挑戰在於：氣味的世界存在10的60次方種可能的分子配置，比太陽系中原子的數量還多一千倍。幾乎所有氣味都是複雜的混合物，各種分子相互增強或抑制，且隨比例變化和化學反應持續改變。「海洋的氣味」或「剛割的青草香」——這些語言描述，不過是給幽靈起了個名字。嗅覺的「地圖」，在原理上或許根本無法繪製完整。

對華人世界意味著什麼？

從亞洲市場的角度來看，這個議題有幾個值得關注的面向。

醫療與高齡化：台灣、香港、新加坡和中國大陸都面臨人口高齡化的挑戰。嗅覺訓練對認知功能的改善效果，以及能夠透過氣味偵測疾病的智慧設備，在這些市場都有巨大的應用潛力。中醫傳統中也有「聞診」——透過氣味診斷疾病——這與嗅覺AI的醫療應用在概念上形成有趣的呼應。

食品與飲食文化：華人飲食文化極為重視「香氣」，從白酒的窖香到港式燒臘的煙燻味，氣味是品質判斷的核心指標。能夠客觀量化食品香氣的AI技術，在食品安全監控、品質管制和消費者應用上都有廣闊空間。

科技競爭格局：目前在人工嗅覺領域最活躍的公司和研究機構主要集中在美國和歐洲。中國在AI整體發展上投入龐大，但在嗅覺AI這個細分領域尚未見到重大突破的公開報導。這是一個尚未被主要科技強權「佔領」的領域，也意味著先行者優勢仍然存在。

消費者應用：能夠檢測食物新鮮度的智慧型手機功能、監測健康指標的穿戴裝置、評估環境品質的感測器——這些應用在注重食安和健康的亞洲市場，商業化潛力不容小覷。

然而一個根本性的問題仍懸而未決：嗅覺的主觀性和複雜性，是否意味著它永遠無法被完全「數位化」？氣味的感知受到個人記憶、文化背景、甚至當下情緒的深刻影響——同一種氣味，對不同人可能喚起截然不同的感受和判斷。