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[導讀]克羅寧意識到,即使這對人類來說是一個困難的問題,但對于機器學習機器人來說,完成這個任務可能并不困難?!拔覀兛梢宰屢粋€機器人在沒有任何經(jīng)驗的情況下開始混合隨機化學品,看看會發(fā)生什么?換句話說,就是各種混合并觀察結果?”克羅寧說道。所以他決定開發(fā)一個。

據(jù)國外媒體報道,格拉斯哥大學化學教授李·克羅寧(Lee Cronin)開發(fā)出一個可以運行多個化學實驗的人工智能機器人,并利用質譜儀,核磁共振儀和紅外光譜儀實時評估反應過程。通過并行運行化學反應,克羅寧希望能夠減少有機化學家的工作,最終找出無機分子如何形成了有機分子。他將自己為化學所做的事情等同于希格斯玻色子在粒子物理學中的影響。

克羅寧常常說:“如果我要求有機化學家隨便給我做出一個新的分子,他們是無法做到的。這并不是因為他們愚蠢,而是因為這是一個愚蠢的請求。他們會明確問我什么類型的分子和什么規(guī)格。這可能需要一周甚至于十年時間,這完全是在浪費他們的時間。”

克羅寧意識到,即使這對人類來說是一個困難的問題,但對于機器學習機器人來說,完成這個任務可能并不困難。“我們可以讓一個機器人在沒有任何經(jīng)驗的情況下開始混合隨機化學品,看看會發(fā)生什么?換句話說,就是各種混合并觀察結果?”克羅寧說道。所以他決定開發(fā)一個。

開發(fā)這樣一個機器人花了幾年時間,第一個結果發(fā)表在《自然》雜志上。機器人由機器學習算法控制,能夠同時運行六個實驗,并利用質譜儀,核磁共振儀和紅外光譜儀實時評估反應過程。“我的靈感來自無人機如何使用低成本的傳感器進行飛行,”克羅寧說,“因此,我為化學機器人安裝了這些傳感器。”然后,一種算法對化學反應進行分類。

 

 

克羅寧團隊的一名化學家首先使用親核試劑和親電試劑來訓練機器人識別反應。這都是易于相互反應的化學試劑。對于機器人來說通常是一個挑戰(zhàn)。“化學家們希望賦予機器人他們的想法,”克羅寧說,“但我很固執(zhí)地不想這樣做。我希望看到當我消除偏見時會發(fā)生什么,因為我現(xiàn)在很確定我們將發(fā)現(xiàn)化學家無法想象的全新反應。”

在論文中,克羅寧和他的團隊報告說,沒有任何化學數(shù)據(jù)會告訴機器人哪種化學組合更具反應性,而在初始訓練之后,機器人開始預測大約1,000種化學反應的反應性,精確度為86%。“機器人允許我們做的事情基本上是讓這些最具反應性的發(fā)現(xiàn)過程快了幾倍,”克羅寧說。“如果說這個機器人到底帶給我們什么,我們所做的就是將化學家的工作量減少90%。”

這些預測后來被一位化學家證實,而讓克羅寧感到驚訝的是,這也導致了四種新化學反應的發(fā)現(xiàn)。“我問我的同事,他是否對這些發(fā)現(xiàn)有把握,因為我對有機化學的了解非常貧乏,”克羅寧說,“我之所以沒有什么偏見的原因之一就是因為我在有機化學領域是個白癡。”在未來,克羅寧希望舉辦一場類似于加里·卡斯帕羅夫(Gary Kasparov)與深藍的國際象棋比賽比賽,但是他的機器人將與世界上最好的有機化學家相對抗。

克羅寧的機器人是一個非常不同的原始項目的間接結果:對生命起源的調查。換句話說,第一個可以組裝,復制和進化的分子是如何從無機物質中自發(fā)產(chǎn)生的。“我問過這樣的問題:第一種可自我復制的有機分子是什么,第一種蛋白質是什么?現(xiàn)在回答這些問題非常困難,所以我需要開發(fā)一個化學搜索引擎。”在獲得第一批結果后,他意識到機器人可以用于更實際的用途,比如說發(fā)現(xiàn)新的藥物和化學物質。

克羅寧認為,在某些方面,升級版的人工智能機器人要比DeepMind開發(fā)的人工智能算法更好。“并不是說DeepMind不好,而是說它是純粹的算法和模擬。這是一個非常不同的問題。我們的機器人可以在具體操作中找到新的東西。我們有這樣一個可以實際展示人類觀察和創(chuàng)造力的機器人,因為它找到了我們沒想到的新東西,“他說。新版本的機器人配備了額外的傳感器——如酶分析和光探測器——有助于在特定應用中進行化學發(fā)現(xiàn)。

 

 

未來,克羅寧希望他的發(fā)明能夠成為一個真正的數(shù)字化學家:一個不僅能夠發(fā)現(xiàn)新的化學物質,優(yōu)化分子并使其變得更純凈,并且可以獲取分子代碼、根據(jù)需要生產(chǎn)化學品。當然,這些應用從理論上講是巨大的,它們能讓我們發(fā)現(xiàn)和生產(chǎn)從基因定制藥物到不會污染環(huán)境的新型塑料在內的所有產(chǎn)品。

與預期相反,這種特殊的人工智能機器人并不會讓有機化學家失業(yè)。“有很多人夸大人工智能是一種有知覺的東西,”克羅寧說,“事實上,人工智能只不過是一種回歸算法。訓練來自化學家。沒有化學家,沒有人工智能。“

相反,克羅寧認為,機器人不僅可以節(jié)省不必要的勞動力,還可以確保有機化學家能夠有更多的時間進行富有成效的研究。例如,克羅寧和他的團隊已經(jīng)開始編制一個失敗反應的數(shù)據(jù)庫,這將有助于讓化學家不再需要重復已經(jīng)證明不起作用的實驗,從而節(jié)省更多時間。“從歷史上看,我們在有機化學方面沒有做任何事,”他說,“我們剛剛開始接觸到皮毛。”他說在可能的1060種化合物中,科學家只清楚其中的大約1億個分子(分子量低于500)。

“這意味著我們在超過兩百年的時間里制造了不到0.00000000000000000000000000000000000000000000001(10^-52)%的分子。”克羅寧在給《自然》雜志的信中寫道,“即使在世界各地工作的所有20萬個化學家都能夠平均每天探索三種反應條件,并且每位化學家全年都在晝夜不停地工作,所以最多可以探索的新化學反應也就是每年2億個,其中只有一小部分會產(chǎn)生新的分子。事實上,如果我們假設地球上的所有人都成為有機化學家并在宇宙的整個生命周期中全程探索化學反應,那么可以合成的化合物不到1030種。

與此同時,克羅寧在他關于生命起源的初步研究方面也取得了進展。在他的實驗室中,其中一個機器人正在使用簡單的分子進行化學反應,試圖自發(fā)地制造更復雜的分子。從理論上講,這些分子將表現(xiàn)出克羅寧所謂的“不合理的復雜性”——“會在沒有像我這樣的生活系統(tǒng)干預的情況下,自然產(chǎn)生更復雜的分子”。

“在生活中沒有制造者,沒有創(chuàng)造論者,只有世界及化學,”克羅寧說。“因此,在我們的機器人中,之所以說我們作弊是因為我們放入了一些復雜的化學物質,我們知道這些化學物質會起作用并給我們帶來有趣的分子。我們現(xiàn)在正在做的是讓這些分子變得越來越簡單,看看我們如何能夠實現(xiàn)復雜化。”

克羅寧將他為化學所做的事情等同于希格斯玻色子在粒子物理學上的影響。“我正在為生命的起源建造一個大型強子對撞機,”他說。這可能會給他的計算機專家團隊帶來驚喜。“我沒有馬上告訴他們這是該項目的目標,”克羅寧說。“想象一下,告訴一個博士后,他們將解決生命問題的起源問題,我們將建造一個可以制造有機分子的機器人。他們會瘋掉的!”

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