人工智能已經(jīng)對眾多科研領(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)域會出現(xiàn)AI化學(xué)家嗎？11月1日，在世界頂尖科學(xué)家化學(xué)合成論壇上，幾位頂尖化學(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)驗積累、成本和實驗人員。人工智能和機(jī)器人已被引入，但由于化學(xué)合成的復(fù)雜性，尚未真正走入普通實驗室。中國科學(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，因為它們只是重復(fù)合成化合物，沒有那么大的挑戰(zhàn)性。但對天然產(chǎn)物合成會遇到問題，需要重新設(shè)計合成路徑。
“人工智能可能可以為一個目標(biāo)分子預(yù)測一百多個不同的路徑，其中一些是好的，但許多只是垃圾。所以它是有幫助的，但不是必須的。”馬大為表示。
2013年麥克阿瑟天才獎得主菲爾·巴蘭（Phil S. BARAN）直言，機(jī)器人“會讓化學(xué)合成研究失去靈魂”�；瘜W(xué)合成與人工智能的結(jié)合并不是想象中的那么容易。某種程度上，化學(xué)合成的靈魂恰恰在于其不可預(yù)測性。
“最大難題在于合成化學(xué)不像預(yù)測火箭發(fā)射的軌道、晶體管設(shè)計或電路設(shè)計那樣穩(wěn)定，某些化學(xué)反應(yīng)的底物會有很多奇怪的習(xí)性，阻礙著智能化研究的成功。”巴蘭預(yù)測，在計算機(jī)能夠發(fā)明新的規(guī)則和新的反應(yīng)、做出真正的變革之前，還有很長的路要走。
巴蘭期待的方向是人工智能與人的融合，“想象一下，在人的腦后有一個USB接口，正在與天空中的一臺大型計算機(jī)互動，人類大腦中內(nèi)置了谷歌學(xué)者，可以有多大的創(chuàng)造力。”
2019年沃爾夫化學(xué)獎得主約翰·哈特維希對AI的前景更樂觀一些。對照AI在語音識別、自動駕駛等領(lǐng)域的顯著進(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)展將是急速的曲線還是平坦的曲線？”哈特維希提出夢想，有一天，化學(xué)家會有個機(jī)器人，它會自動收集數(shù)據(jù)并分析。
約翰肯定了化學(xué)以外的數(shù)據(jù)科學(xué)和計算機(jī)科學(xué)的進(jìn)步在化學(xué)領(lǐng)域的潛力，也相信將來的可持續(xù)性研究能幫助避免浪費和生成有毒的試劑；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的塑料轉(zhuǎn)化成有用的材料都是值得展望的議題。
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