美國卡內(nèi)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(shè)計、規(guī)劃并執(zhí)行了一項化學實驗。

"我們預(yù)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(yù)見的療法和新材料。雖然我們無法預(yù)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)同合作為開展研究提供一種新的方式。"卡內(nèi)基梅隆大學的研究團隊在論文中寫道。

該系統(tǒng)名為 "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(shè)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(wǎng)、文獻數(shù)據(jù)和其他可用資源，綜合信息并選擇使用機器人應(yīng)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。總之，與系統(tǒng)一起工作的人類設(shè)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。

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(wù)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(jié)果遠遠超出了各部分的總和--它可以用于真正有用的科學目的"。

具體地說，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；在被稱為云實驗室的自動化實驗室中使用文檔執(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(shù)據(jù)源的科學任務(wù)；以及通過分析以前收集的數(shù)據(jù)解決優(yōu)化問題。

"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：編碼能力。"戈麥斯說："如果科學家能用自然語言與自動化平臺進行交互，我們就能向更多人開放這個領(lǐng)域。"

卡內(nèi)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(shè)備。資料來源：卡內(nèi)基梅隆大學

卡內(nèi)基梅隆大學（Cargie Mellon University）的云實驗室（Cloud Lab）是一個遠程操作的自動化實驗室，它能讓研究人員使用 200 多件科學設(shè)備，其中包括那些無法使用通常只有頂級大學和機構(gòu)才有的先進科研儀器的學術(shù)研究人員。遙控自動實驗室（通常稱為云實驗室或自駕車實驗室）為這些科學家提供了使用機會，實現(xiàn)了科學的民主化。

卡內(nèi)基梅隆大學的研究人員與翡翠云實驗室（ECL）的本-克萊恩（Ben Kline）合作，演示了 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(shù)與更廣泛的科學界分享工作成果的新方法。"

卡內(nèi)基梅隆大學與 ECL 合作，將于 2024 年初在一所大學開設(shè)首個云實驗室?？▋?nèi)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(shè)備。戈麥斯計劃繼續(xù)開發(fā)《自然》論文中描述的技術(shù)，以便在未來與卡內(nèi)基梅隆大學云實驗室和其他自動駕駛實驗室一起使用。

Coscientist 實際上還打開了實驗的 "黑匣子"。該系統(tǒng)跟蹤并記錄研究的每一個步驟，使工作完全可追溯、可復(fù)制。

"美國國家科學基金會化學創(chuàng)新中心（Centers for Chemical Innovation）項目主任凱西-科沃特（Kathy Covert）說："這項工作展示了化學領(lǐng)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)將使我們能夠采用新的方法來快速改進我們合成新化學品的方式，而利用這些系統(tǒng)生成的數(shù)據(jù)集將是可靠的、可復(fù)制的、可重現(xiàn)的，并可被其他化學家重復(fù)使用，從而擴大其影響力。"

圍繞 LLM 的安全問題，尤其是與科學實驗有關(guān)的安全問題，對 Gomes 來說至關(guān)重要。在論文的輔助信息中，戈麥斯的團隊研究了人工智能被脅迫制造危險化學品或受控物質(zhì)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。但是，我們有責任承認可能會出現(xiàn)的問題，并提供解決方案和防故障措施。"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(guān)的風險。"