大家好：
我是茶迷 Andy。
最近看了两篇跟茶叶感官与化学分析有关的研究，
一篇是关于中茶302号（Zhongcha 302）烘炒绿茶气味交互作用的研究，
另一篇是利用可见/近红外光谱（Visible/Near-Infrared Spectroscopy, VIS/NIR）
结合化学计量学（chemometrics）分析部分发酵茶产地的研究。
藉由这两篇论文探讨，仪器或化学分析能不能取代人类的感官品评。
先讲结论，短期内恐怕还不行。
化学分析可以快速掌握茶叶的成分轮廓，
但感官感受不是成分数值的加总，而是充满交互作用（interaction）的复杂现象。
茶叶的化学成分代表着滋味表现
茶叶喝起来的滋味，说到底就是各种化学物质在舌尖与鼻腔留下的讯号。
举例来说，儿茶素（catechins）是茶叶里最主要的多酚类物质，也是涩味的主要来源，
发酵程度越轻、儿茶素保留越多的茶，涩感通常越明显，这也是为什么绿茶比全发酵红茶容易感受到涩味。
咖啡因（caffeine）是苦味的重要贡献者，茶汤的苦味强弱，常常跟咖啡因与部分儿茶素的比例有关。
游离胺基酸（free amino acids）里的茶胺酸（theanine），则带来甘甜与鲜爽的口感。
茶汤里的可溶性糖，则直接贡献甜味，含量越高，入口的甜感通常也越明显。
香气的部分更为复杂，是由数十种到上百种挥发性物质（volatile compounds）共同组成，
这些物质的种类与比例，决定了我们闻到的是花香、果香、蜜香，还是烘焙的香气。
也就是说，茶叶的滋味与香气表现，背后都有具体的化学成分可以对应解释，
这也是为什么近年来越来越多研究，尝试用化学分析的方式去描述，甚至预测茶叶的感官表现。
近红外光是能进行快速成分分析的方法
有了成分与滋味的对应关系，下一步就是如何快速取得这些数据。
传统的化学分析（例如GC-MS）虽然精准，
但耗时且需要专业设备与前处理，不适合用在采购现场或产线上的即时判断。
另一篇研究则是利用可见/近红外光谱，针对来自越南、中国与台湾不同产区的部分发酵茶（例如乌龙茶）
进行成分判别。
但即便掌握了化学成分，人的感官感受也不等于成分的加总
不过事情没有这么简单。中茶302号的气味交互作用研究，正是在提醒我们这一点。
研究发现，把两种气味物质混合在一起闻，人的感受并不是两者强度直接相加，
而是会出现加乘（synergistic）或遮蔽（masking）等交互效应。
也就是说，同一组化学物质，因为彼此之间的交互影响，
最后呈现出来的感官强度，可能比理论加总的数值更高，也可能更低。
这个现象其实生活中就有例子。
西瓜不够甜的时候，撒一点盐巴反而会让人觉得更甜，这是知觉对比（contrast）造成的效果。
但如果拿去做化学分析，盐巴本身并不等于甜度，它甚至不含糖分，却能让人感受到甜味被放大。
换句话说，如果只看化学成分表，盐巴这个变因几乎不会出现在甜度的计算里，但人的感官却确实感受到了差异。
茶叶的香气与滋味也是一样，各种化合物之间存在复杂的交互关系，这是目前化学分析方法比较难以完整捕捉的部分。
AI或许是未来的解法，但需要持续不断地数据累积
那么人的感官品评，是不是就完全无法被取代了呢。
我认为长期来看，AI是有机会处理这种复杂交互作用的工具，
毕竟机器学习模型本来就擅长处理非线性（nonlinear）、多变因之间的关系，
不像传统回归模型那样，只能假设变因彼此独立、直接相加。
但这里有个前提，AI要能学会这些交互作用背后的规律，
需要大量且长期累积的感官与化学配对数据，不是靠少数几笔样本就能训练出可靠的模型。
这让我想到郝旭烈在《享受蜕变》里说的一句话，成功没有奇迹，成就只有累积。
这句话用在AI品茶这件事情上也很贴切，
资料库没有累积到一定程度，模型再厉害也很难真正理解茶叶感官背后的复杂关系。
总结来说，化学分析与AI能不能取代人类的感官品评，
我的看法是，它们可以成为品评的重要辅助工具，帮助我们更快掌握成分轮廓，
但要完全取代人的感官，还需要更长时间的资料累积与模型验证。
希望这篇文章对大家有帮助。
我们下次见。
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