大家好：
我是茶迷 Andy。
最近看了兩篇跟茶葉感官與化學分析有關的研究，
一篇是關於中茶302號（Zhongcha 302）烘炒綠茶氣味交互作用的研究，
另一篇是利用可見/近紅外光譜（Visible/Near-Infrared Spectroscopy, VIS/NIR）
結合化學計量學（chemometrics）分析部分發酵茶產地的研究。
藉由這兩篇論文探討，儀器或化學分析能不能取代人類的感官品評。
先講結論，短期內恐怕還不行。
化學分析可以快速掌握茶葉的成分輪廓，
但感官感受不是成分數值的加總，而是充滿交互作用（interaction）的複雜現象。
茶葉的化學成分代表著滋味表現
茶葉喝起來的滋味，說到底就是各種化學物質在舌尖與鼻腔留下的訊號。
舉例來說，兒茶素（catechins）是茶葉裡最主要的多酚類物質，也是澀味的主要來源，
發酵程度越輕、兒茶素保留越多的茶，澀感通常越明顯，這也是為什麼綠茶比全發酵紅茶容易感受到澀味。
咖啡因（caffeine）是苦味的重要貢獻者，茶湯的苦味強弱，常常跟咖啡因與部分兒茶素的比例有關。
游離胺基酸（free amino acids）裡的茶胺酸（theanine），則帶來甘甜與鮮爽的口感。
茶湯裡的可溶性糖，則直接貢獻甜味，含量越高，入口的甜感通常也越明顯。
香氣的部分更為複雜，是由數十種到上百種揮發性物質（volatile compounds）共同組成，
這些物質的種類與比例，決定了我們聞到的是花香、果香、蜜香，還是烘焙的香氣。
也就是說，茶葉的滋味與香氣表現，背後都有具體的化學成分可以對應解釋，
這也是為什麼近年來越來越多研究，嘗試用化學分析的方式去描述，甚至預測茶葉的感官表現。
近紅外光是能進行快速成分分析的方法
有了成分與滋味的對應關係，下一步就是如何快速取得這些數據。
傳統的化學分析（例如GC-MS）雖然精準，
但耗時且需要專業設備與前處理，不適合用在採購現場或產線上的即時判斷。
另一篇研究則是利用可見/近紅外光譜，針對來自越南、中國與臺灣不同產區的部分發酵茶（例如烏龍茶）
進行成分判別。
但即便掌握了化學成分，人的感官感受也不等於成分的加總
不過事情沒有這麼簡單。中茶302號的氣味交互作用研究，正是在提醒我們這一點。
研究發現，把兩種氣味物質混合在一起聞，人的感受並不是兩者強度直接相加，
而是會出現加乘（synergistic）或遮蔽（masking）等交互效應。
也就是說，同一組化學物質，因為彼此之間的交互影響，
最後呈現出來的感官強度，可能比理論加總的數值更高，也可能更低。
這個現象其實生活中就有例子。
西瓜不夠甜的時候，撒一點鹽巴反而會讓人覺得更甜，這是知覺對比（contrast）造成的效果。
但如果拿去做化學分析，鹽巴本身並不等於甜度，它甚至不含糖分，卻能讓人感受到甜味被放大。
換句話說，如果只看化學成分表，鹽巴這個變因幾乎不會出現在甜度的計算裡，但人的感官卻確實感受到了差異。
茶葉的香氣與滋味也是一樣，各種化合物之間存在複雜的交互關係，這是目前化學分析方法比較難以完整捕捉的部分。
AI或許是未來的解法，但需要持續不斷地數據累積
那麼人的感官品評，是不是就完全無法被取代了呢。
我認為長期來看，AI是有機會處理這種複雜交互作用的工具，
畢竟機器學習模型本來就擅長處理非線性（nonlinear）、多變因之間的關係，
不像傳統迴歸模型那樣，只能假設變因彼此獨立、直接相加。
但這裡有個前提，AI要能學會這些交互作用背後的規律，
需要大量且長期累積的感官與化學配對數據，不是靠少數幾筆樣本就能訓練出可靠的模型。
這讓我想到郝旭烈在《享受蛻變》裡說的一句話，成功沒有奇蹟，成就只有累積。
這句話用在AI品茶這件事情上也很貼切，
資料庫沒有累積到一定程度，模型再厲害也很難真正理解茶葉感官背後的複雜關係。
總結來說，化學分析與AI能不能取代人類的感官品評，
我的看法是，它們可以成為品評的重要輔助工具，幫助我們更快掌握成分輪廓，
但要完全取代人的感官，還需要更長時間的資料累積與模型驗證。
希望這篇文章對大家有幫助。
我們下次見。
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