制造分子,？可問人工智能AI

　　——AI將成科學(xué)家“高級定制”工具

　　本報記者 房琳琳

　　編者按 像“互聯(lián)網(wǎng)+”一樣，人工智能也可以加入諸多領(lǐng)域,。從基礎(chǔ)研究到新材料開發(fā),、從數(shù)據(jù)分析到醫(yī)療診斷，人工智能助手甚至讓不少專家相形見絀。在享受各種便利的同時,，人們也在擔憂,，AI是否會搶走人類的“飯碗”？科技日報國際部記者繼續(xù)推出AI應(yīng)用專題報道,，探討人類未來與人工智能的關(guān)系,。

　　化學(xué)家有了新的實驗助手——人工智能(AI)。隨著深度學(xué)習(xí)算法的進一步應(yīng)用,，AI計算機程序能幫助藥物化合物等小有機分子產(chǎn)生所需的反應(yīng)序列,，制定合成路徑。

　　《自然》雜志近日發(fā)表了這種新型工具,，化學(xué)家們將這一進展視為一個大跨越,，其可以加速藥物研發(fā)過程，推動有機化學(xué)更迅速發(fā)展,。

　　未參與這項研究的英國曼徹斯特大學(xué)設(shè)計合成預(yù)測工具的帕博羅·卡爾博納爾認為,，從論文中看，AI可以掌握相關(guān)專業(yè)知識,，這是里程碑式的研究,。

　　人工反應(yīng)備忘錄變身大數(shù)據(jù)

　　在20世紀80年代之前，許多化學(xué)家收集了大量文獻資料,、手寫的有用反應(yīng),、參考索引卡片，以指導(dǎo)合成途徑的設(shè)計,。

　　化學(xué)家通常會搜索其他人記錄的反應(yīng)列表,，并根據(jù)自己的直覺制定一個逐步產(chǎn)生特定化合物的途徑。

　　這需要先從想要創(chuàng)建的分子開始分析,，比如要用到哪些試劑,，是否容易獲得，通過哪些反應(yīng)序列才能合成它,，這被稱為逆合成反應(yīng),，這種分析往往要消耗數(shù)小時乃至數(shù)天時間。

　　自20世紀60年代以來,，研究人員一直試圖利用計算機來規(guī)劃有機化學(xué)合成,，但成效不大。隨著人工智能的興起,，這些備忘錄自然而然地轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)庫存儲乃至應(yīng)用,。

　　輕松自學(xué)1240萬種反應(yīng)步驟

　　德國明斯特大學(xué)有機化學(xué)家和人工智能研究員馬爾文·賽格勒及其同事開發(fā)的新AI工具，讓深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)了目前所有已知的1240萬種單步驟有機化學(xué)反應(yīng)——這使它能預(yù)測任何單一步驟中發(fā)生的反應(yīng)結(jié)果,。

　　賽格勒團隊通過雙盲試驗對該工具進行了測試,，并讓經(jīng)驗豐富的化學(xué)家來驗證AI設(shè)計的合成途徑是否管用,。他們向中國的兩個研究機構(gòu)和德國的45位有機化學(xué)家展示了9種分子的潛在合成路線圖，讓AI系統(tǒng)提出一種最佳途徑,，而人類設(shè)計另一種最佳途徑,。最終，兩條途徑?jīng)]有明顯區(qū)別,。

　　賽格勒團隊開發(fā)的這一工具,，是近年來開發(fā)的使用AI標記潛在化學(xué)反應(yīng)路線的程序之一。最著名的Chematica在2017年5月被德國默克公司購買,，韓國蔚山國立科學(xué)和技術(shù)研究院的化學(xué)家團隊也擁有另一套相關(guān)程序,。

　　中國自動化學(xué)會混合智能專業(yè)委員會副主任、復(fù)旦大學(xué)計算機學(xué)院張軍平教授日前接受科技日報記者采訪時指出,，這類預(yù)測本質(zhì)上類似“阿爾法狗”在圍棋上采用的技術(shù),，都是通過可搜索海量數(shù)據(jù)的人工智能方法實現(xiàn)的，“所以,，它才能在1240萬種分子合成方案中,，找到具有潛在可能的結(jié)果供科學(xué)家參考”,。

　　AI將成科學(xué)家“高級定制”工具

　　今年3月,，測試團隊報告稱，已經(jīng)在實驗室測試了算法中的8條路徑,，且都達到了滿意的效果,。

　　賽格勒的工具從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)而不需要人類輸入規(guī)則。瑞典哥德堡制藥公司對這項成果印象深刻,，并表示：“提高合成化學(xué)的成功率,，對于提高藥物研發(fā)的速度和效率、降低成本等,，都有著巨大的好處,。”

　　賽格勒說,，新的AI工具已經(jīng)引起制藥公司的興趣,。“它已經(jīng)成為化學(xué)家的助手,，希望它能像GPS導(dǎo)航設(shè)備那樣,，為更多科學(xué)家提供新的研究手段�,！�

　　除了極大提升有機化學(xué)和藥物合成的速度和效率,，AI還在哪些基礎(chǔ)學(xué)科領(lǐng)域具有類似潛力？對此張軍平說：“只要能通過海量或窮舉搜索來完成任務(wù)的領(lǐng)域或行業(yè),，都可能從AI角度找到更有效的辦法,，甚至以往經(jīng)驗未曾想到的新辦法,。”他舉例：“在基礎(chǔ)研究領(lǐng)域,，數(shù)學(xué)定理的證明,、物理規(guī)律的總結(jié)等，AI都可能起到輔助作用,�,！�

　　如此一來，不同設(shè)計思路的AI軟件,，有望成為促進科學(xué)進步的“高級定制”工具,。

　　張軍平認為，雖然不能完全替代人類,，但基于不同目的開發(fā)的AI軟件,，可以提供輔助建議，甚至和人類決策形成混合增強的智能環(huán),，從而進一步提高對科研路徑的設(shè)計能力,。(科技日報北京4月17日電)