卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的研究人員在 12 月 21 日出版的《自然》（Nature）雜志上報(bào)告說(shuō)，一個(gè)非有機(jī)智能系統(tǒng)首次設(shè)計(jì)、規(guī)劃并執(zhí)行了一個(gè)化學(xué)實(shí)驗(yàn)?？▋?nèi)基梅隆大學(xué)的人工智能系統(tǒng) Coscientist 成功地自動(dòng)完成了復(fù)雜的諾貝爾獲獎(jiǎng)化學(xué)反應(yīng)，標(biāo)志著人工智能驅(qū)動(dòng)的科學(xué)研究和實(shí)驗(yàn)取得了突破性進(jìn)展。

“我們預(yù)計(jì)，用于自主科學(xué)實(shí)驗(yàn)的智能代理系統(tǒng)將帶來(lái)巨大的發(fā)現(xiàn)、不可預(yù)見(jiàn)的療法和新材料。”卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)在論文中寫道：”雖然我們無(wú)法預(yù)測(cè)這些發(fā)現(xiàn)會(huì)是什么，但我們希望看到人類與機(jī)器之間的協(xié)同合作關(guān)系能帶來(lái)一種新的研究方式。”

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的研究人員在 12 月 21 日出版的《自然》（Nature）雜志上報(bào)告說(shuō)，一個(gè)非有機(jī)智能系統(tǒng)首次設(shè)計(jì)、規(guī)劃并執(zhí)行了一項(xiàng)化學(xué)實(shí)驗(yàn)。資料來(lái)源：卡內(nèi)基梅隆大學(xué)

將人工智能與化學(xué)融為一體

該系統(tǒng)名為”協(xié)作科學(xué)家”（Coscientist），由化學(xué)與化學(xué)工程助理教授加布-戈麥斯（Gabe Gomes）和化學(xué)工程博士生丹尼爾-博伊科（Daniil Boiko）及羅伯特-麥克奈特（Robert MacKnight）設(shè)計(jì)。它使用大型語(yǔ)言模型（LLM），包括 OpenAI 的 GPT-4 和 Anthropic 的 Claude，通過(guò)簡(jiǎn)單明了的語(yǔ)言提示來(lái)執(zhí)行整個(gè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程。

例如，科學(xué)家可以要求 Coscientist 找到一種具有給定特性的化合物。系統(tǒng)會(huì)搜索互聯(lián)網(wǎng)、文獻(xiàn)數(shù)據(jù)和其他可用資源，綜合信息，并選擇一個(gè)使用機(jī)器人應(yīng)用編程接口（API）的實(shí)驗(yàn)方案。然后將實(shí)驗(yàn)計(jì)劃發(fā)送給自動(dòng)儀器并由其完成?？傊?，與系統(tǒng)一起工作的人類設(shè)計(jì)和運(yùn)行實(shí)驗(yàn)的速度、準(zhǔn)確性和效率要比人類單獨(dú)工作高得多。

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)云實(shí)驗(yàn)室是一個(gè)遠(yuǎn)程操作的自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室，研究人員可以使用 200 多臺(tái)科學(xué)設(shè)備。資料來(lái)源：卡內(nèi)基梅隆大學(xué)

美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)（NSF）化學(xué)部主任大衛(wèi)-伯科威茨（David Berkowitz）說(shuō)：”除了他們的系統(tǒng)所展示的化學(xué)合成任務(wù)之外，戈麥斯和他的團(tuán)隊(duì)還成功地合成了一種超高效的實(shí)驗(yàn)室伙伴。他們把所有部件組合在一起，最終的結(jié)果遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了各部分的總和–它可以用于真正有用的科學(xué)目的。”

具體來(lái)說(shuō)，在《自然》雜志的論文中，研究小組展示了Coscientist可以規(guī)劃已知化合物的化學(xué)合成；搜索和瀏覽硬件文檔；使用文檔在被稱為云實(shí)驗(yàn)室的自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室中執(zhí)行高級(jí)命令；控制液體處理儀器；完成需要使用多個(gè)硬件模塊和不同數(shù)據(jù)源的科學(xué)任務(wù)；以及通過(guò)分析以前收集的數(shù)據(jù)解決優(yōu)化問(wèn)題。

擴(kuò)大獲得先進(jìn)科學(xué)研究的機(jī)會(huì)

“使用 LLM 將幫助我們克服使用自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室的最主要障礙之一：編程能力，”Gomes 說(shuō)。”如果科學(xué)家能用自然語(yǔ)言與自動(dòng)化平臺(tái)互動(dòng)，我們就能向更多人開(kāi)放這個(gè)領(lǐng)域。”

這包括那些無(wú)法使用通常只有頂級(jí)大學(xué)和機(jī)構(gòu)才有的先進(jìn)科研儀器的學(xué)術(shù)研究人員。遠(yuǎn)程控制的自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室，通常被稱為云實(shí)驗(yàn)室或自駕車實(shí)驗(yàn)室，為這些科學(xué)家?guī)?lái)了使用機(jī)會(huì)，實(shí)現(xiàn)了科學(xué)的民主化。

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)云實(shí)驗(yàn)室是一個(gè)遠(yuǎn)程操作的自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室，可讓研究人員使用 200 多臺(tái)科學(xué)設(shè)備。資料來(lái)源：卡內(nèi)基梅隆大學(xué)

合作努力與未來(lái)展望

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的研究人員與翡翠云實(shí)驗(yàn)室（Emerald Cloud Lab，簡(jiǎn)稱 ECL）的本-克萊恩（Ben Kline）合作，證明 Coscientist 可用于在自動(dòng)化機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室中執(zhí)行實(shí)驗(yàn)。

ECL聯(lián)合創(chuàng)始人兼聯(lián)合首席執(zhí)行官布萊恩-弗萊扎（Brian Frezza）說(shuō)：”戈麥斯教授和他的團(tuán)隊(duì)在這里的開(kāi)創(chuàng)性工作不僅證明了自動(dòng)駕駛實(shí)驗(yàn)的價(jià)值，還開(kāi)創(chuàng)了一種利用云實(shí)驗(yàn)室技術(shù)與更廣泛的科學(xué)界分享工作成果的新方法。”

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)與 ECL 合作，將于 2024 年初在一所大學(xué)開(kāi)設(shè)首個(gè)云實(shí)驗(yàn)室?？▋?nèi)基梅隆大學(xué)云實(shí)驗(yàn)室將為該大學(xué)的研究人員及其合作者提供 200 多臺(tái)設(shè)備。戈麥斯計(jì)劃繼續(xù)開(kāi)發(fā)《自然》論文中描述的技術(shù)，以便在未來(lái)與卡內(nèi)基梅隆大學(xué)云實(shí)驗(yàn)室和其他自動(dòng)駕駛實(shí)驗(yàn)室一起使用。

加布-戈麥斯（Gabe Gomes）是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)化學(xué)和化學(xué)工程助理教授，他和團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建了一個(gè)可以設(shè)計(jì)、規(guī)劃和執(zhí)行科學(xué)實(shí)驗(yàn)的智能系統(tǒng)–Coscientist。資料來(lái)源：卡內(nèi)基梅隆大學(xué)喬納-拜爾（Jonah Bayer

提高研究的可追溯性和可重復(fù)性

Coscientist 實(shí)際上還打開(kāi)了實(shí)驗(yàn)的”黑盒子”。該系統(tǒng)跟蹤并記錄研究的每一步，使研究工作完全可追溯和可重現(xiàn)。

美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)化學(xué)創(chuàng)新中心項(xiàng)目主任凱西-科弗特（Kathy Covert）說(shuō)：”這項(xiàng)工作展示了化學(xué)領(lǐng)域的兩種新興工具–人工智能和自動(dòng)化–如何整合成一種更強(qiáng)大的工具。像 Coscientist 這樣的系統(tǒng)將啟用新的方法來(lái)快速改進(jìn)我們合成新化學(xué)品的方式，而且這些系統(tǒng)生成的數(shù)據(jù)集將是可靠的、可復(fù)制的、可重現(xiàn)的，并可被其他化學(xué)家重復(fù)使用，從而擴(kuò)大其影響力。”

解決安全和倫理問(wèn)題

對(duì) Gomes 而言，圍繞 LLM 的安全問(wèn)題，尤其是與科學(xué)實(shí)驗(yàn)相關(guān)的安全問(wèn)題至關(guān)重要。在論文的輔助信息中，戈麥斯的團(tuán)隊(duì)調(diào)查了人工智能被脅迫制造危險(xiǎn)化學(xué)品或受控物質(zhì)的可能性。

“我相信人工智能科學(xué)所能帶來(lái)的積極影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于消極影響。但我們有責(zé)任承認(rèn)可能會(huì)出現(xiàn)的問(wèn)題，并提供解決方案和故障保險(xiǎn)，”戈麥斯說(shuō)。

作者在論文中寫道：”通過(guò)確保以合乎道德和負(fù)責(zé)任的方式使用這些強(qiáng)大的工具，我們可以繼續(xù)探索大型語(yǔ)言模型在推進(jìn)科學(xué)研究方面的巨大潛力，同時(shí)降低與濫用這些工具相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)。”

參考文獻(xiàn)：《大型語(yǔ)言模型的自主科研能力》，2023 年 12 月 20 日，《自然》雜志。

DOI: 10.1038/s41586-023-06792-0

編譯來(lái)源：ScitechDaily