卡內基梅隆大學的研究人員在 12 月 21 日出版的《自然》（Nature）雜志上報告說，一個非有機智能系統(tǒng)首次設計、規(guī)劃并執(zhí)行了一個化學實驗。卡內基梅隆大學的人工智能系統(tǒng) Coscientist 成功地自動完成了復雜的諾貝爾獲獎化學反應，標志著人工智能驅動的科學研究和實驗取得了突破性進展。

“我們預計，用于自主科學實驗的智能代理系統(tǒng)將帶來巨大的發(fā)現(xiàn)、不可預見的療法和新材料。”卡內基梅隆大學的研究團隊在論文中寫道：”雖然我們無法預測這些發(fā)現(xiàn)會是什么，但我們希望看到人類與機器之間的協(xié)同合作關系能帶來一種新的研究方式。”

卡內基梅隆大學的研究人員在 12 月 21 日出版的《自然》（Nature）雜志上報告說，一個非有機智能系統(tǒng)首次設計、規(guī)劃并執(zhí)行了一項化學實驗。資料來源：卡內基梅隆大學

將人工智能與化學融為一體

該系統(tǒng)名為”協(xié)作科學家”（Coscientist），由化學與化學工程助理教授加布-戈麥斯（Gabe Gomes）和化學工程博士生丹尼爾-博伊科（Daniil Boiko）及羅伯特-麥克奈特（Robert MacKnight）設計。它使用大型語言模型（LLM），包括 OpenAI 的 GPT-4 和 Anthropic 的 Claude，通過簡單明了的語言提示來執(zhí)行整個實驗過程。

例如，科學家可以要求 Coscientist 找到一種具有給定特性的化合物。系統(tǒng)會搜索互聯(lián)網、文獻數據和其他可用資源，綜合信息，并選擇一個使用機器人應用編程接口（API）的實驗方案。然后將實驗計劃發(fā)送給自動儀器并由其完成?？傊?，與系統(tǒng)一起工作的人類設計和運行實驗的速度、準確性和效率要比人類單獨工作高得多。

卡內基梅隆大學云實驗室是一個遠程操作的自動化實驗室，研究人員可以使用 200 多臺科學設備。資料來源：卡內基梅隆大學

美國國家科學基金會（NSF）化學部主任大衛(wèi)-伯科威茨（David Berkowitz）說：”除了他們的系統(tǒng)所展示的化學合成任務之外，戈麥斯和他的團隊還成功地合成了一種超高效的實驗室伙伴。他們把所有部件組合在一起，最終的結果遠遠超過了各部分的總和–它可以用于真正有用的科學目的。”

具體來說，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合成；搜索和瀏覽硬件文檔；使用文檔在被稱為云實驗室的自動化實驗室中執(zhí)行高級命令；控制液體處理儀器；完成需要使用多個硬件模塊和不同數據源的科學任務；以及通過分析以前收集的數據解決優(yōu)化問題。

擴大獲得先進科學研究的機會

“使用 LLM 將幫助我們克服使用自動化實驗室的最主要障礙之一：編程能力，”Gomes 說。”如果科學家能用自然語言與自動化平臺互動，我們就能向更多人開放這個領域。”

這包括那些無法使用通常只有頂級大學和機構才有的先進科研儀器的學術研究人員。遠程控制的自動化實驗室，通常被稱為云實驗室或自駕車實驗室，為這些科學家?guī)砹耸褂脵C會，實現(xiàn)了科學的民主化。

卡內基梅隆大學云實驗室是一個遠程操作的自動化實驗室，可讓研究人員使用 200 多臺科學設備。資料來源：卡內基梅隆大學

合作努力與未來展望

卡內基梅隆大學的研究人員與翡翠云實驗室（Emerald Cloud Lab，簡稱 ECL）的本-克萊恩（Ben Kline）合作，證明 Coscientist 可用于在自動化機器人實驗室中執(zhí)行實驗。

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：”戈麥斯教授和他的團隊在這里的開創(chuàng)性工作不僅證明了自動駕駛實驗的價值，還開創(chuàng)了一種利用云實驗室技術與更廣泛的科學界分享工作成果的新方法。”

卡內基梅隆大學與 ECL 合作，將于 2024 年初在一所大學開設首個云實驗室。卡內基梅隆大學云實驗室將為該大學的研究人員及其合作者提供 200 多臺設備。戈麥斯計劃繼續(xù)開發(fā)《自然》論文中描述的技術，以便在未來與卡內基梅隆大學云實驗室和其他自動駕駛實驗室一起使用。

加布-戈麥斯（Gabe Gomes）是卡內基梅隆大學化學和化學工程助理教授，他和團隊創(chuàng)建了一個可以設計、規(guī)劃和執(zhí)行科學實驗的智能系統(tǒng)–Coscientist。資料來源：卡內基梅隆大學喬納-拜爾（Jonah Bayer

提高研究的可追溯性和可重復性

Coscientist 實際上還打開了實驗的”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)。

美國國家科學基金會化學創(chuàng)新中心項目主任凱西-科弗特（Kathy Covert）說：”這項工作展示了化學領域的兩種新興工具–人工智能和自動化–如何整合成一種更強大的工具。像 Coscientist 這樣的系統(tǒng)將啟用新的方法來快速改進我們合成新化學品的方式，而且這些系統(tǒng)生成的數據集將是可靠的、可復制的、可重現(xiàn)的，并可被其他化學家重復使用，從而擴大其影響力。”

解決安全和倫理問題

對 Gomes 而言，圍繞 LLM 的安全問題，尤其是與科學實驗相關的安全問題至關重要。在論文的輔助信息中，戈麥斯的團隊調查了人工智能被脅迫制造危險化學品或受控物質的可能性。

“我相信人工智能科學所能帶來的積極影響遠遠大于消極影響。但我們有責任承認可能會出現(xiàn)的問題，并提供解決方案和故障保險，”戈麥斯說。

作者在論文中寫道：”通過確保以合乎道德和負責任的方式使用這些強大的工具，我們可以繼續(xù)探索大型語言模型在推進科學研究方面的巨大潛力，同時降低與濫用這些工具相關的風險。”

參考文獻：《大型語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

編譯來源：ScitechDaily