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

克羅寧常常說：“如果我要求有機化學(xué)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(xué)習(xí)機器人來說，完成這個任務(wù)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(xué)品，看看會發(fā)生什么?換句話說，就是各種混合并觀察結(jié)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(jié)果發(fā)表在《自然》雜志上。機器人由機器學(xué)習(xí)算法控制，能夠同時運行六個實驗，并利用質(zhì)譜儀，核磁共振儀和紅外光譜儀實時評估反應(yīng)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(xué)機器人安裝了這些傳感器。”然后，一種算法對化學(xué)反應(yīng)進行分類。

 

 

克羅寧團隊的一名化學(xué)家首先使用親核試劑和親電試劑來訓(xùn)練機器人識別反應(yīng)。這都是易于相互反應(yīng)的化學(xué)試劑。對于機器人來說通常是一個挑戰(zhàn)。“化學(xué)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(xué)家無法想象的全新反應(yīng)。”

在論文中，克羅寧和他的團隊報告說，沒有任何化學(xué)數(shù)據(jù)會告訴機器人哪種化學(xué)組合更具反應(yīng)性，而在初始訓(xùn)練之后，機器人開始預(yù)測大約1,000種化學(xué)反應(yīng)的反應(yīng)性，精確度為86%。“機器人允許我們做的事情基本上是讓這些較具反應(yīng)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(xué)家的工作量減少90%。”

這些預(yù)測后來被一位化學(xué)家證實，而讓克羅寧感到驚訝的是，這也導(dǎo)致了四種新化學(xué)反應(yīng)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(xué)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(xué)領(lǐng)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較好的有機化學(xué)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(jié)果：對生命起源的調(diào)查。換句話說，第一個可以組裝，復(fù)制和進化的分子是如何從無機物質(zhì)中自發(fā)產(chǎn)生的。“我問過這樣的問題：第一種可自我復(fù)制的有機分子是什么，第一種蛋白質(zhì)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(xué)搜索引擎。”在獲得第一批結(jié)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(xué)物質(zhì)。

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(yīng)用中進行化學(xué)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(xué)家：一個不僅能夠發(fā)現(xiàn)新的化學(xué)物質(zhì)，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(xué)品。當然，這些應(yīng)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(nèi)的所有產(chǎn)品。

與預(yù)期相反，這種特殊的人工智能機器人并不會讓有機化學(xué)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(xùn)練來自化學(xué)家。沒有化學(xué)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(xué)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(yīng)的數(shù)據(jù)庫，這將有助于讓化學(xué)家不再需要重復(fù)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(xué)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(xué)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(xué)家都能夠平均每天探索三種反應(yīng)條件，并且每位化學(xué)家全年都在晝夜不停地工作，所以較多可以探索的新化學(xué)反應(yīng)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(shè)地球上的所有人都成為有機化學(xué)家并在宇宙的整個生命周期中全程探索化學(xué)反應(yīng)，那么可以合成的化合物不到1030種。

與此同時，克羅寧在他關(guān)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(xué)反應(yīng)，試圖自發(fā)地制造更復(fù)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(fù)雜性”——“會在沒有像我這樣的生活系統(tǒng)干預(yù)的情況下，自然產(chǎn)生更復(fù)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(xué)，”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(fù)雜的化學(xué)物質(zhì)，我們知道這些化學(xué)物質(zhì)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?nèi)绾文軌驅(qū)崿F(xiàn)復(fù)雜化。”

克羅寧將他為化學(xué)所做的事情等同于希格斯玻色子在粒子物理學(xué)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!”