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

是的，你沒有聽錯，現(xiàn)在由AI驅(qū)動的系統(tǒng)已經(jīng)能夠自主了解這些化學(xué)反應(yīng)，甚至設(shè)計出了實驗室程序來制造它們。

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。“這是第一次非有機智能計劃、設(shè)計和執(zhí)行人類發(fā)明的復(fù)雜反應(yīng)。”卡內(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)了組裝和測試基于人工智能的系統(tǒng)的研究團隊。

他們將該AI命名為Coscientist。

而Coscientist實現(xiàn)的復(fù)雜反應(yīng)在有機化學(xué)中被稱為鈀催化交叉偶聯(lián)，該反應(yīng)為美國化學(xué)家Richard Fred Heck與兩位日本化學(xué)家Ei-ichi Negishi和Akira Suzuki贏得了2010年諾貝爾獎化學(xué)獎，用以表彰他們發(fā)現(xiàn)這些反應(yīng)在藥物開發(fā)過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，人類有潛力有效地利用人工智能來提高計算速度和數(shù)量科學(xué)發(fā)現(xiàn)，并提高實驗結(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”的大型語言模型。為此團隊測試并比較了多個大語言模型，包括GPT-4以及GPT其他版本。

Coscientist配備了幾個不同的軟件模塊，團隊首先對這些模塊進行單獨測試，然后進行協(xié)同測試。

“我們試圖將科學(xué)中所有可能的任務(wù)分成小部分，然后逐個構(gòu)建更大的圖景，”參與研究的博士生Daniil Boiko說道，他設(shè)計了Coscientist的總體架構(gòu)及其實驗任務(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)手冊如何控制機器人實驗室設(shè)備，編寫計算機代碼來進行實驗，并分析結(jié)果數(shù)據(jù)以確定哪些有效、哪些無效。

團隊還測試檢驗了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、對乙酰氨基酚和布洛芬等常用物質(zhì)。大型語言模型經(jīng)過單獨測試和比較，然后對最終的程序進行檢查并根據(jù)它們是否會產(chǎn)生所需的物質(zhì)、步驟的詳細(xì)程度以及其他因素進行評分。

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來指導(dǎo)自己行動的能力。它使用以簡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)的機器可讀符號）編碼的公開化學(xué)信息，并根據(jù)分子的特定部分對其實驗計劃進行了更改仔細(xì)檢查SMILES數(shù)據(jù)。

“這是化學(xué)推理的最佳版本。”Boiko說。

進一步的測試納入了軟件模塊，允許Coscientist搜索和使用描述控制機器人實驗室設(shè)備的應(yīng)用程序編程接口的技術(shù)文檔。這些測試對于確定Coscientist能否將其合成化合物的理論計劃轉(zhuǎn)化為指導(dǎo)物理世界中的實驗室機器人的計算機代碼非常重要。

不到四分鐘，設(shè)計并改進了程序

高科技機器人化學(xué)設(shè)備通常在實驗室中使用，以精確的精度一遍又一遍地吸取、噴射、加熱、搖動微小的液體樣品以及執(zhí)行其他操作。此類機器人通常通過人類化學(xué)家編寫的計算機代碼進行控制。

這是此類機器人首次由人工智能編寫的計算機代碼控制。

該團隊以簡單的任務(wù)啟動Coscientist，要求其使用機器人液體處理機將有色液體分配到包含96個網(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”，“畫一條藍色對角線”等。

然后向科學(xué)家展示一個含有三種不同顏色（紅色、黃色和藍色）液體的盤子，并要求其確定存在哪些顏色以及它們在盤子上的位置。

由于Coscientist沒有眼睛，編寫代碼自動將神秘色板傳遞到分光光度計，并分析每個孔吸收的光的波長，從而識別存在哪些顏色及其在色板上的位置。對于這項任務(wù)，研究人員必須在正確的方向上稍微推動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分子中碳原子之間的鍵。事實證明，這些反應(yīng)對于生產(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和顯示器中OLED的有機半導(dǎo)體。2010 年，Sukuzi、Richard Heck和Ei-ichi Negishi聯(lián)合獲得諾貝爾獎，正式認(rèn)可了這些突破性反應(yīng)及其廣泛影響。

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

在不到四分鐘的時間里，Coscientist設(shè)計了一個精確的程序，使用團隊提供的化學(xué)品產(chǎn)生所需的反應(yīng)。不過當(dāng)它試圖用機器人在現(xiàn)實世界中執(zhí)行程序時，它在為控制加熱和搖動液體樣本的設(shè)備而編寫的代碼中犯了一個錯誤。

但是，即使沒有人類提示，Coscientist自己就發(fā)現(xiàn)了問題，查閱了設(shè)備的技術(shù)手冊，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，Gomes表示難以置信。“我以為他們在開玩笑”，“那時我們突然意識到，我們這里有一些非常新、非常強大的東西”。

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，無論是有意還是無意。

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

自然世界的規(guī)模和復(fù)雜性實際上是無限的，其中蘊藏著無數(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法治療的疾病并延長人類壽命的化合物。然而，獲得實現(xiàn)這些突破所需的教育和培訓(xùn)是一個漫長而艱巨的旅程。

Gomes和團隊設(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（而且可能永遠如此）之間的差距。

人類科學(xué)家也有人類的需求，比如睡覺和偶爾走出實驗室。而人類引導(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驗結(jié)果的可復(fù)制性。

“我們可以擁有可以自主運行的東西，嘗試發(fā)現(xiàn)新現(xiàn)象、新反應(yīng)、新想法。”Gomes說。

“你還可以顯著降低基本上任何領(lǐng)域的進入門檻。”他說。例如，如果未受過相關(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幫助他們計劃實驗。

“這可以實現(xiàn)資源和理解的大規(guī)模民主化。”他解釋道。

Gomes表示，科學(xué)中有一個嘗試、失敗、學(xué)習(xí)和改進的迭代過程，人工智能可以大大加速這個過程。“這本身就將是一個巨大的變化”。

相關(guān)報道：

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

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