制造分子？可問(wèn)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。從基礎研究到新材料開(kāi)發(fā)、從數據分析到醫療診斷，人工智能助手甚至讓不少專(zhuān)家相形見(jiàn)絀。在享受各種便利的同時(shí)，人們也在擔憂(yōu)，AI是否會(huì )搶走人類(lèi)的“飯碗”？科技日報國際部記者繼續推出AI應用專(zhuān)題報道，探討人類(lèi)未來(lái)與人工智能的關(guān)系。

　　化學(xué)家有了新的實(shí)驗助手——人工智能(AI)。隨著(zhù)深度學(xué)習算法的進(jìn)一步應用，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(jìn)展視為一個(gè)大跨越，其可以加速藥物研發(fā)過(guò)程，推動(dòng)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)設計合成預測工具的帕博羅·卡爾博納爾認為，從論文中看，AI可以掌握相關(guān)專(zhuān)業(yè)知識，這是里程碑式的研究。

　　人工反應備忘錄變身大數據

　　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(xiě)的有用反應、參考索引卡片，以指導合成途徑的設計。

　　化學(xué)家通常會(huì )搜索其他人記錄的反應列表，并根據自己的直覺(jué)制定一個(gè)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(kāi)始分析，比如要用到哪些試劑，是否容易獲得，通過(guò)哪些反應序列才能合成它，這被稱(chēng)為逆合成反應，這種分析往往要消耗數小時(shí)乃至數天時(shí)間。

　　自20世紀60年代以來(lái)，研究人員一直試圖利用計算機來(lái)規劃有機化學(xué)合成，但成效不大。隨著(zhù)人工智能的興起，這些備忘錄自然而然地轉向數據庫存儲乃至應用。

　　輕松自學(xué)1240萬(wàn)種反應步驟

　　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(kāi)發(fā)的新AI工具，讓深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )學(xué)習了目前所有已知的1240萬(wàn)種單步驟有機化學(xué)反應——這使它能預測任何單一步驟中發(fā)生的反應結果。

　　賽格勒團隊通過(guò)雙盲試驗對該工具進(jìn)行了測試，并讓經(jīng)驗豐富的化學(xué)家來(lái)驗證AI設計的合成途徑是否管用。他們向中國的兩個(gè)研究機構和德國的45位有機化學(xué)家展示了9種分子的潛在合成路線(xiàn)圖，讓AI系統提出一種最佳途徑，而人類(lèi)設計另一種最佳途徑。最終，兩條途徑?jīng)]有明顯區別。

　　賽格勒團隊開(kāi)發(fā)的這一工具，是近年來(lái)開(kāi)發(fā)的使用AI標記潛在化學(xué)反應路線(xiàn)的程序之一。最著(zhù)名的Chematica在2017年5月被德國默克公司購買(mǎi)，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(dòng)化學(xué)會(huì )混合智能專(zhuān)業(yè)委員會(huì )副主任、復旦大學(xué)計算機學(xué)院張軍平教授日前接受科技日報記者采訪(fǎng)時(shí)指出，這類(lèi)預測本質(zhì)上類(lèi)似“阿爾法狗”在圍棋上采用的技術(shù)，都是通過(guò)可搜索海量數據的人工智能方法實(shí)現的，“所以，它才能在1240萬(wàn)種分子合成方案中，找到具有潛在可能的結果供科學(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(chēng)，已經(jīng)在實(shí)驗室測試了算法中的8條路徑，且都達到了滿(mǎn)意的效果。

　　賽格勒的工具從數據中學(xué)習而不需要人類(lèi)輸入規則。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(zhù)巨大的好處�！�

　　賽格勒說(shuō)，新的AI工具已經(jīng)引起制藥公司的興趣�！八�已經(jīng)成為化學(xué)家的助手，希望它能像GPS導航設備那樣，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還在哪些基礎學(xué)科領(lǐng)域具有類(lèi)似潛力？對此張軍平說(shuō)：“只要能通過(guò)海量或窮舉搜索來(lái)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�！彼�舉例：“在基礎研究領(lǐng)域，數學(xué)定理的證明、物理規律的總結等，AI都可能起到輔助作用�！�

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

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