你有沒(méi)有想過(guò)，可能就在你閱讀這篇文章的幾分鐘內(nèi)，獲得諾貝爾獎(jiǎng)的化學(xué)反應(yīng)就能被完美復(fù)刻出來(lái)。

是的，你沒(méi)有聽(tīng)錯(cuò)，現(xiàn)在由AI驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)已經(jīng)能夠自主了解這些化學(xué)反應(yīng)，甚至設(shè)計(jì)出了實(shí)驗(yàn)室程序來(lái)制造它們。

人工智能在短短幾分鐘內(nèi)就完成了這一切，并且一次嘗試就成功了。“這是第一次非有機(jī)智能計(jì)劃、設(shè)計(jì)和執(zhí)行人類(lèi)發(fā)明的復(fù)雜反應(yīng)?！笨▋?nèi)基梅隆大學(xué)化學(xué)家兼化學(xué)工程師Gabe Gomes表示，他領(lǐng)導(dǎo)了組裝和測(cè)試基于人工智能的系統(tǒng)的研究團(tuán)隊(duì)。

他們將該AI命名為Coscientist。

而Coscientist實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜反應(yīng)在有機(jī)化學(xué)中被稱為鈀催化交叉偶聯(lián)，該反應(yīng)為美國(guó)化學(xué)家Richard Fred Heck與兩位日本化學(xué)家Ei-ichi Negishi和Akira Suzuki贏得了2010年諾貝爾獎(jiǎng)化學(xué)獎(jiǎng)，用以表彰他們發(fā)現(xiàn)這些反應(yīng)在藥物開(kāi)發(fā)過(guò)程和其他使用挑剔的碳基分子的行業(yè)中發(fā)揮的巨大作用。

Coscientist所展示的能力表明，人類(lèi)有潛力有效地利用人工智能來(lái)提高計(jì)算速度和數(shù)量科學(xué)發(fā)現(xiàn)，并提高實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可重復(fù)性和可靠性。

目前該論文已經(jīng)發(fā)表在了Nature上。

論文鏈接：

https://www.nature.com/articles/s41586-023-06792-0。

揭秘Coscientist

Coscientist的軟件和硅基部件中最主要的是構(gòu)成其人工“大腦”的大型語(yǔ)言模型。為此團(tuán)隊(duì)測(cè)試并比較了多個(gè)大語(yǔ)言模型，包括GPT-4以及GPT其他版本。

Coscientist配備了幾個(gè)不同的軟件模塊，團(tuán)隊(duì)首先對(duì)這些模塊進(jìn)行單獨(dú)測(cè)試，然后進(jìn)行協(xié)同測(cè)試。

“我們?cè)噲D將科學(xué)中所有可能的任務(wù)分成小部分，然后逐個(gè)構(gòu)建更大的圖景，”參與研究的博士生Daniil Boiko說(shuō)道，他設(shè)計(jì)了Coscientist的總體架構(gòu)及其實(shí)驗(yàn)任務(wù)，“最后，我們把一切整合到了一起”。

借助軟件模塊，Coscientist可以完成所有研究化學(xué)家都會(huì)做的事情：搜索有關(guān)化合物的公共信息，查找并閱讀相關(guān)技術(shù)手冊(cè)如何控制機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室設(shè)備，編寫(xiě)計(jì)算機(jī)代碼來(lái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并分析結(jié)果數(shù)據(jù)以確定哪些有效、哪些無(wú)效。

團(tuán)隊(duì)還測(cè)試檢驗(yàn)了Coscientist準(zhǔn)確規(guī)劃化學(xué)程序的能力。如果執(zhí)行該程序，將產(chǎn)生阿司匹林、對(duì)乙酰氨基酚和布洛芬等常用物質(zhì)。大型語(yǔ)言模型經(jīng)過(guò)單獨(dú)測(cè)試和比較，然后對(duì)最終的程序進(jìn)行檢查并根據(jù)它們是否會(huì)產(chǎn)生所需的物質(zhì)、步驟的詳細(xì)程度以及其他因素進(jìn)行評(píng)分。

最高分是由支持搜索的GPT-4模塊獲得，該模塊是唯一一個(gè)創(chuàng)建了可接受質(zhì)量的布洛芬合成程序的模塊。

Boiko和同事Robert MacKnight觀察了Coscientist演示“化學(xué)推理”的過(guò)程。Boiko將其描述為使用化學(xué)相關(guān)信息和先前獲得的知識(shí)來(lái)指導(dǎo)自己行動(dòng)的能力。它使用以簡(jiǎn)化分子輸入線輸入系統(tǒng)（SMILES）格式（一種代表分子化學(xué)結(jié)構(gòu)的機(jī)器可讀符號(hào)）編碼的公開(kāi)化學(xué)信息，并根據(jù)分子的特定部分對(duì)其實(shí)驗(yàn)計(jì)劃進(jìn)行了更改仔細(xì)檢查SMILES數(shù)據(jù)。

“這是化學(xué)推理的最佳版本?！盉oiko說(shuō)。

進(jìn)一步的測(cè)試納入了軟件模塊，允許Coscientist搜索和使用描述控制機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室設(shè)備的應(yīng)用程序編程接口的技術(shù)文檔。這些測(cè)試對(duì)于確定Coscientist能否將其合成化合物的理論計(jì)劃轉(zhuǎn)化為指導(dǎo)物理世界中的實(shí)驗(yàn)室機(jī)器人的計(jì)算機(jī)代碼非常重要。

不到四分鐘，設(shè)計(jì)并改進(jìn)了程序

高科技機(jī)器人化學(xué)設(shè)備通常在實(shí)驗(yàn)室中使用，以精確的精度一遍又一遍地吸取、噴射、加熱、搖動(dòng)微小的液體樣品以及執(zhí)行其他操作。此類(lèi)機(jī)器人通常通過(guò)人類(lèi)化學(xué)家編寫(xiě)的計(jì)算機(jī)代碼進(jìn)行控制。

這是此類(lèi)機(jī)器人首次由人工智能編寫(xiě)的計(jì)算機(jī)代碼控制。

該團(tuán)隊(duì)以簡(jiǎn)單的任務(wù)啟動(dòng)Coscientist，要求其使用機(jī)器人液體處理機(jī)將有色液體分配到包含96個(gè)網(wǎng)格排列的小孔的板中，執(zhí)行命令包括“用你選擇的一種顏色為每條線著色”，“畫(huà)一條藍(lán)色對(duì)角線”等。

然后向科學(xué)家展示一個(gè)含有三種不同顏色（紅色、黃色和藍(lán)色）液體的盤(pán)子，并要求其確定存在哪些顏色以及它們?cè)诒P(pán)子上的位置。

由于Coscientist沒(méi)有眼睛，編寫(xiě)代碼自動(dòng)將神秘色板傳遞到分光光度計(jì)，并分析每個(gè)孔吸收的光的波長(zhǎng)，從而識(shí)別存在哪些顏色及其在色板上的位置。對(duì)于這項(xiàng)任務(wù)，研究人員必須在正確的方向上稍微推動(dòng)Coscientist，指示它思考不同顏色如何吸收光線。

Coscientist的期末考試是將其組裝的模塊和訓(xùn)練放在一起，以完成“Suzuki和Sonogashira反應(yīng)”。

該反應(yīng)發(fā)現(xiàn)于20世紀(jì)70年代，利用金屬鈀催化有機(jī)分子中碳原子之間的鍵。事實(shí)證明，這些反應(yīng)對(duì)于生產(chǎn)治療炎癥、哮喘和其他疾病的新型藥物非常有用。它們還用于許多智能手機(jī)和顯示器中OLED的有機(jī)半導(dǎo)體。2010 年，Sukuzi、Richard Heck和Ei-ichi Negishi聯(lián)合獲得諾貝爾獎(jiǎng)，正式認(rèn)可了這些突破性反應(yīng)及其廣泛影響。

當(dāng)然，Coscientist以前從未嘗試過(guò)這些反應(yīng)。因此，它在網(wǎng)上查找了相關(guān)知識(shí)，包括維基百科、美國(guó)化學(xué)會(huì)、英國(guó)皇家化學(xué)會(huì)和其他包含描述該反應(yīng)的學(xué)術(shù)論文網(wǎng)站。

在不到四分鐘的時(shí)間里，Coscientist設(shè)計(jì)了一個(gè)精確的程序，使用團(tuán)隊(duì)提供的化學(xué)品產(chǎn)生所需的反應(yīng)。不過(guò)當(dāng)它試圖用機(jī)器人在現(xiàn)實(shí)世界中執(zhí)行程序時(shí)，它在為控制加熱和搖動(dòng)液體樣本的設(shè)備而編寫(xiě)的代碼中犯了一個(gè)錯(cuò)誤。

但是，即使沒(méi)有人類(lèi)提示，Coscientist自己就發(fā)現(xiàn)了問(wèn)題，查閱了設(shè)備的技術(shù)手冊(cè)，更正了代碼并再次嘗試。

結(jié)果包含在一些透明液體的微小樣本中。Boiko分析了樣品，發(fā)現(xiàn)了反應(yīng)的光譜特征。

當(dāng)Boiko和MacKnight描述出Coscientist的所作所為時(shí)，Gomes表示難以置信?！拔乙詾樗麄?cè)陂_(kāi)玩笑”，“那時(shí)我們突然意識(shí)到，我們這里有一些非常新、非常強(qiáng)大的東西”。

能力越大，責(zé)任越大

有了這種潛在的力量，就需要明智地使用它并防止濫用。Gomes表示，了解人工智能的能力和局限性是制定明智的規(guī)則和政策的第一步，這些規(guī)則和政策可以有效防止人工智能的有害使用，無(wú)論是有意還是無(wú)意。

“我們需要對(duì)如何部署這些技術(shù)負(fù)責(zé)并深思熟慮，”他說(shuō)。

自然世界的規(guī)模和復(fù)雜性實(shí)際上是無(wú)限的，其中蘊(yùn)藏著無(wú)數(shù)的發(fā)現(xiàn)等待著我們?nèi)グl(fā)現(xiàn)。想象一下新的超導(dǎo)材料可以顯著提高能源效率，或者可以治愈其他無(wú)法治療的疾病并延長(zhǎng)人類(lèi)壽命的化合物。然而，獲得實(shí)現(xiàn)這些突破所需的教育和培訓(xùn)是一個(gè)漫長(zhǎng)而艱巨的旅程。

Gomes和團(tuán)隊(duì)設(shè)想像Coscientist這樣的人工智能輔助系統(tǒng)作為一種解決方案，可以彌合未經(jīng)探索的浩瀚自然與訓(xùn)練有素的科學(xué)家短缺（而且可能永遠(yuǎn)如此）之間的差距。

人類(lèi)科學(xué)家也有人類(lèi)的需求，比如睡覺(jué)和偶爾走出實(shí)驗(yàn)室。而人類(lèi)引導(dǎo)的人工智能可以“思考”。夜以繼日，有條不紊地翻閱每一塊眾所周知的石頭，檢查并重新檢查其實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可復(fù)制性。

“我們可以擁有可以自主運(yùn)行的東西，嘗試發(fā)現(xiàn)新現(xiàn)象、新反應(yīng)、新想法?！盙omes說(shuō)。

“你還可以顯著降低基本上任何領(lǐng)域的進(jìn)入門(mén)檻?！彼f(shuō)。例如，如果未受過(guò)相關(guān)培訓(xùn)的生物學(xué)家想要以新的方式探索其用途，他們可以要求Coscientist幫助他們計(jì)劃實(shí)驗(yàn)。

“這可以實(shí)現(xiàn)資源和理解的大規(guī)模民主化?！彼忉尩?。

Gomes表示，科學(xué)中有一個(gè)嘗試、失敗、學(xué)習(xí)和改進(jìn)的迭代過(guò)程，人工智能可以大大加速這個(gè)過(guò)程?！斑@本身就將是一個(gè)巨大的變化”。

相關(guān)報(bào)道：

https://www.nature.com/articles/d41586-023-04073-4。

https://phys.org/news/2023-12-coscientist-ai-lab-partner-succeeds.html。