感謝 張靜
人工智能已經(jīng)對(duì)眾多科研領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響，例如在蛋白質(zhì)折疊領(lǐng)域AI已經(jīng)超越了人類。那么在化學(xué)領(lǐng)域會(huì)出現(xiàn)AI化學(xué)家么？11月1日，在世界基本不錯(cuò)科學(xué)家化學(xué)合成論壇上，幾位基本不錯(cuò)化學(xué)家從不同角度做出回答。
傳統(tǒng)有機(jī)合成模式需要大量經(jīng)驗(yàn)積累、成本和實(shí)驗(yàn)人員。人工智能和機(jī)器人已被引入，但由于化學(xué)合成得復(fù)雜性，尚未真正走入普通實(shí)驗(yàn)室。華夏科學(xué)院院士、中科院上海有機(jī)化學(xué)研究所研究員馬大為認(rèn)為，機(jī)器人化學(xué)家可能更適合在制藥公司工作，因?yàn)樗鼈冎皇侵貜?fù)合成化合物，沒有那么大得挑戰(zhàn)性。但對(duì)天然產(chǎn)物合成會(huì)遇到問題，需要重新設(shè)計(jì)合成路徑。
“人工智能可能可以為一個(gè)目標(biāo)分子預(yù)測(cè)一百多個(gè)不同得路徑，其中一些是好得，但許多只是垃圾。所以它是有幫助得，但不是必須得。”馬大為表示。
2013年麥克阿瑟天才獎(jiǎng)得主菲爾·巴蘭（Phil S. BARAN）直言，機(jī)器人“會(huì)讓化學(xué)合成研究失去靈魂”。化學(xué)合成與人工智能得結(jié)合并不是想象中得那么容易。某種程度上，化學(xué)合成得靈魂恰恰在于其不可預(yù)測(cè)性。
“蕞大難題在于合成化學(xué)不像預(yù)測(cè)火箭發(fā)射得軌道、晶體管設(shè)計(jì)或電路設(shè)計(jì)那樣穩(wěn)定，某些化學(xué)反應(yīng)得底物會(huì)有很多奇怪得習(xí)性，阻礙著智能化研究得成功。”巴蘭預(yù)測(cè)，在計(jì)算機(jī)能夠發(fā)明新得規(guī)則和新得反應(yīng)、做出真正得變革之前，還有很長得路要走。
巴蘭期待得方向是人工智能與人得融合，“想象一下，在人得腦后有一個(gè)USB接口，正在與天空中得一臺(tái)大型計(jì)算機(jī)互動(dòng)，人類大腦中內(nèi)置了谷歌學(xué)者，可以有多大得創(chuàng)造力。”
2019年沃爾夫化學(xué)獎(jiǎng)得主約翰·哈特維希對(duì)AI得前景更樂觀一些。對(duì)照AI在語音識(shí)別、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域得顯著進(jìn)步，哈特維希提出，“化學(xué)合成領(lǐng)域，機(jī)器人和人工智能發(fā)展將是急速得曲線還是平坦得曲線？”哈特維希提出夢(mèng)想，有一天，化學(xué)家會(huì)有個(gè)機(jī)器人，它會(huì)自動(dòng)收集數(shù)據(jù)并分析。
約翰肯定了化學(xué)以外得數(shù)據(jù)科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)得進(jìn)步在化學(xué)領(lǐng)域得潛力，也相信將來得可持續(xù)性研究能幫助避免浪費(fèi)和生成有毒得試劑；從材料角度出發(fā)，研制電子材料、通過新反應(yīng)研制聚合物以及將廢棄得塑料轉(zhuǎn)化成有用得材料都是值得展望得議題。
：李躍群
校對(duì)：張艷
