[科普园地]勾引 色情
◎本报记者张梦然
在德国弗劳恩霍夫工艺工程与包装商讨所的一间施行室里，一场对于东谈主工智能（AI）的“感觉更正”正在悄然演出。这个故事的主角不是人人，而是两种AI机器学习算法——它们正试图挑战东谈主类人人在识别酒类复杂香气方面的巨擘。
商讨东谈主员选拔酒类算作检测样本并非只怕。以威士忌为例，其由多种复杂香味化合物交汇而成的独有香气，不错成为测试的理思对象。经常情况下，识别威士忌最猛烈的香气特征需要依赖一群锤真金不怕火有素的东谈主类人人，他们破耗大批时辰、资金和元气心灵来辨识这些神秘的隔离。关联词，即便如斯，不同人人之间也相通想法不一，这为品鉴经过带来了不细目性和主不雅性。
为了克服这一禁止，商讨东谈主员缔造了一种名为“OWSum”的分子气息预缱绻法，并同期引入了另一种基于神经齐集的算法。这两种算法的任务是通过分析气相色谱法和质谱分析提供的分子构成数据，来细目施行酒类样本猛烈的香气，并判断其产地。
在这个施行中，7种好意思国威士忌和9种苏格兰威士忌成为了算法的首批挑战者。商讨东谈主员将算法识别出的每个样本的产地过头最猛烈的5种香气特征，与11名人人构成的小组得出的截止进行了对比。
截止令东谈主惊诧：“OWSum”不仅能够以越过90%的准确度分手样本是来自好意思国仍是苏格兰，还能犀利地捕捉到不同产地威士忌的象征性香气——焦糖味在好意思国威士忌中脱颖而出，而苹果味、溶剂味和酚感则成为了苏格兰威士忌的代表。平均而言，两种算法齐展现出了比任何一位东谈主类人人更放心且更准确的能力，告捷地识别出5种最猛烈的香气。
这项发表在《通信·化学》杂志上的商讨，象征着一个新期间的驱动。机器学习算法不仅能快速分类需要辨认的样本，还能精确识别其中的弊端香气特征。
它预示着机器“感觉”的新篇章：不仅是效果的普及勾引 色情，更是对感官体验的全新探索。跟着技巧的高出，东谈主们好像很快就能见证更多这么的古迹。（张梦然）