Pruebas de Turing y el problema del olfato artificial

Aquí hay un problema interesante. Cuando se trata de los sentidos humanos, hemos encontrado formas de reproducir la apariencia y el sonido del mundo real con una precisión razonable. Incluso existen tecnologías para reproducir la sensación de ciertas experiencias, como simuladores de vuelo y de automóvil.

Pero el problema de reproducir el olor es mucho más complicado. El experimento SmelloVision de 1960 es un buen ejemplo. Esto involucró unos 30 olores que se liberaron en el cine en ciertos momentos durante una película. Sólo una película— Aroma de misterio — alguna vez usó el sistema, que rápidamente falló.

La verdad es que nadie ha encontrado la forma de reproducir con precisión los olores del mundo real. Y, en consecuencia, el olfato artificial es una tecnología que se encuentra obstinadamente fuera de nuestro alcance.

El problema es esencialmente medir un olor en un punto del espacio y luego reproducirlo en otro. Y es una tarea de sorprendente complejidad y sutileza.

Pero incluso si fuera posible, ¿cómo probaríamos tal sistema? ¿Cómo sabríamos que el olor artificial era una reproducción exacta del original?

Eso puede parecer un problema trivial, pero hoy tenemos una idea de su sorprendente complejidad gracias al trabajo de David Harel en el Instituto de Ciencias Weizmann en Israel. Harel ha desarrollado una especie de prueba de Turing para el olfato artificial que ayuda a explorar las cuestiones que plantea este problema.

Para empezar, Harel explica por qué el problema de la reproducción olfativa es fundamentalmente diferente al de la reproducción de estímulos visuales o sonoros. Reconstruir un estímulo visual es simplemente cuestión de reproducir la distribución espacial de su longitud de onda y luminancia. Y para el sonido, el tono, la intensidad y el timbre definen un tono.

Harel da el ejemplo de la primera fotografía que incluyó personas, tomada por Louis Daguerre en 1838, y la primera llamada telefónica, realizada por Alexander Graham Bell, en la que logró llamar a su asistente de la habitación contigua. En ambos casos, los artefactos generados fueron inmediatamente reconocidos como verdaderas versiones de los originales. No perfecto, por supuesto, pero inconfundiblemente reconocible, dice Harel.

Por ello, es razonable pensar en la fotografía y la telefonía como métodos que producen reproducciones fieles.

Sin embargo, el olfato presenta un desafío diferente. Los olores están formados por moléculas que nuestro sistema olfativo detecta. Luego transmite señales apropiadas al cerebro que dan como resultado la percepción de un olor. Por lo tanto, analizar y sintetizar el olor no es solo una cuestión de usar un conjunto apropiado de funciones matemáticas para emitir resultados que involucran longitudes de onda calculadas con precisión, dice Harel.

En cambio, Harel describe el proceso más complejo que se requiere para reproducir los olores. Consta de tres partes. Al primero lo llama sniffer, un dispositivo que transforma un olor de entrada en una firma digital. El segundo es el whiffer, un dispositivo que contiene una variedad de olores fijos que se pueden mezclar y liberar en cantidades y concentraciones cuidadosamente medidas.

La tercera parte de este sistema es quizás la más importante. Esta es la interfaz entre el sniffer y el whiffer. [Esto] analiza la firma que proviene del sniffer e instruye al whiffer sobre cómo debe mezclar los olores de su paleta para producir un olor de salida que un ser humano perciba lo más cerca posible de la entrada original, explica Harel.

Habiendo determinado cómo funcionaría el dispositivo en principio, Harel pasa a la importante pregunta de qué tan bien puede funcionar. Él pregunta si el objetivo debería ser imitar exactamente el olor o simplemente reproducirlo lo suficientemente bien como para permitir que los humanos lo reconozcan.

Aquí hay una distinción importante. Cuando vemos una fotografía o escuchamos la radio, reconocemos la imagen o el sonido sabiendo que no son reales. En ambos casos, uno se convence de inmediato de que la producción artificial es una reproducción adecuada del original, aunque sea artificial, dice Harel.

No solo eso, es fácil convencerse de que este proceso de reproducción es completamente general y funcionará igual de bien independientemente de la entrada. Entonces es fácil pensar que el proceso de la fotografía debe reproducir un paisaje urbano tan bien como reproduce un paisaje o un retrato.

Pero el sentido del olfato es diferente. Tal enfoque sería totalmente inapropiado para el olfato, dice Harel.

Aquí, la tecnología se enfrenta a algunas limitaciones importantes. Quizás el más significativo de ellos es la incapacidad del lenguaje humano para describir los olores. No existen métodos para describir verbalmente la esencia de los olores arbitrarios, dice Harel.

Algunos métodos intentan tomar prestadas palabras de otros sentidos para describir olores como frescos o verdes, por ejemplo. Otros han ideado palabras relacionadas únicamente con el olor, como almizclado, pútrido y floral. Pero ninguno de estos puede abarcar todo el espectro de olores perceptibles por humanos.

Eso hace que la identificación de olores sea un asunto complicado. Un ser humano podría ser capaz de reconocer el aroma del café o de una naranja, pero seguramente se hundiría cuando se le pidiera que reconociera los olores asociados con escenas más generales, como el musgo en una cueva oscura, el olor de neumáticos chirriando o el olor de algún animal desconocido. en un bosque lejano.

Entonces, Harel tiene un enfoque alternativo, basado libremente en la prueba de Turing para la inteligencia artificial. En esta prueba, un humano tiene que distinguir una inteligencia artificial de una inteligencia humana. La idea de Harel es pedirle a un humano que distinga los olores producidos por la máquina olfativa artificial de los reales.

El método es sencillo y está ingeniosamente diseñado para evitar caracterizaciones verbales. Harel dice que el audio y el video pueden darle al evaluador una sensación de inmersión. Entonces, el método implicaría que un probador vea un video del lugar donde se recolectó el olor y luego decida si el olor asociado es real o artificial. (Harel también sugiere un par de variaciones de este método).

Repetir este proceso con muchas muestras y probadores diferentes pronto daría una idea de qué tan bien funciona el sistema olfativo artificial.

Por supuesto, se debe tener cuidado de no hacer la tarea demasiado onerosa. Por ejemplo, comenzar con 10 botellas de vino y pedirles a los evaluadores que determinen si los olores son reales o artificiales sería demasiado difícil para la mayoría de las personas. Pero, en principio, tal sistema de prueba podría funcionar.

Ese es un experimento mental interesante que se enfoca en la naturaleza de la experiencia y cómo le damos sentido. No es difícil imaginar desafíos más inmersivos que involucren más de un sentido (vista, sonido, olfato, tacto, etc.) y preguntarse si es posible distinguir la realidad de algún tipo de experiencia artificial. Ese es un tema que muchas películas de ciencia ficción han explorado.

En ese caso, podemos hacernos una idea de cuán importante es el olfato para contribuir a experiencias realistas. Para la experiencia relacionada con la comida, es claramente importante. Pero la terrible verdad puede ser que, durante el resto del tiempo, el olfato sea un componente diminuto o insignificante de la experiencia. Tal vez por eso nos falta el vocabulario para describirlo con precisión.

En cualquier caso, al menos por el momento, el olfato artificial sigue estando fuera de nuestro alcance. Han pasado 50 años desde el experimento SmelloVision. Quizás las ideas de Harel ayuden a desencadenar un pensamiento innovador sobre cómo lograr un verdadero olfato artificial en un futuro cercano.

Ref: arxiv.org/abs/1603.08666 : Niépce-Bell o Turing: ¿Cómo probar la reproducción de olores?

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