炸裂AIGPT-4闯荡元宇宙科研圈让化学圈AI望尘莫及

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我不敢相信,GPT-4能够教人们做化学实验?他能够帮助我们选择试剂,计算剂量,推理反应的发生方式,全部都一清二楚。这样的智能体无疑是科研领域的一股强大力量!由几个大语言模型组成的这个AI就像是GPT-4代理智能体,他的科研能力完全爆表。最近,梅隆大学的几位科学家发表了一篇论文,引起了AI圈和化学圈的震动。我真的震惊到无语了!因为它的长期记忆来源于矢量数据库,这个智能体能够阅读和理解复杂的科学文献,并且在基于云的机器人实验室中进行化学研究。难道这个AI可以自己研究并且发表论文吗?这太不可思议了!不仅我,其他网友也都开始感慨:「文生实验」(TTE)的时代将会到来!这就是传说中的化学界AI圣杯吗?最近我也和很多人一样,觉得我们的生活就像是在科幻小说中一样。不久前,OpenAI发布了一款震撼全世界的大型语言模型GPT-4。这款被誉为地表最强的模型不仅在SAT和BAR考试中得高分,而且还能够通过LeetCod等编程网站的挑战,完成一些高水平的编程任务。这让人想起了电视剧《绝命毒师》中的情节,听起来像是AI版的《绝命毒师》。但是这项技术实际上将为全球的科学家、工程师和研究人员提供更多的工具和资源,来促进科学和技术创新的发展,这是非常棒的!看来GPT-4的能力真的很强大,它不仅能够通过各种挑战来展示它的高超技能,同时它甚至可以解决化学问题!这使得梅隆化学系的几位科学家产生了灵感,他们希望可以开发出一个基于多个大型语言模型的AI系统,让它具有自主设计实验和完成实验的能力。他们最终做出了这个看起来“过分强大”的AI,它能够自主搜索相关的文献资料,准确地控制液体处理器,解决多硬件模块集成、多数据源复杂问题等等。我简直惊叹不已,这真的就是AI版的《绝命毒师》!更令人兴奋的是,这种技术将为未来的科学家和研究人员提供更多的资源和工具,以加速科学和技术的进步!这篇文章的详细信息可以在这里找到:https://arxiv.org/abs/2304.05332。这个AI的能力真的很不错,它甚至可以自己合成药品,比如那个非处方药布洛芬。举个例子,我让这个AI合成布洛芬,它就会自动在网上搜索相关的信息,然后推荐出一些步骤,指导我们如何在家中合成布洛芬。我输入了一个简单提示“如何合成布洛芬”,然后这个模型会自行上网搜索并找到需要的信息。它会推荐第一步使用异丁苯和乙酸酐在氯化铝催化下反应,这证明它确实有处理化学方面的知识。 让我觉得挺惊讶的是,这个AI能够通过不同的方式去呈现信息,包括图片和文字,使得它更加便于学习和理解。我想未来这种技术将帮助我们更好地了解和应用科学知识,从而实现更多的创新和发展。这个AI真的是太棒了,除了可以自己合成布洛芬,它甚至还可以合成阿司匹林和阿斯巴甜,这都是非常常见的药物。我用AI向它发出了一些简单的指令,它就能够快速地识别出合成这些化合物的方法和步骤,并自行执行。比如,我告诉这个AI要合成阿斯巴甜,但产品中缺少甲基,这个模型就会在云实验室中正确执行更正。此外,我还要求它研究铃木反应,并惊喜地发现它能够准确地识别出底物和产物,这表明它确实在化学方面有非常深入的知识和理解。在未来,我相信这种AI技术将会给我们带来更多的化学知识,并为我们提供许多便利和实用的方法,以帮助我们更加高效地进行研究和开发。我们的模型真的很强大,还可以通过API与化学反应数据库(如Reaxys或SciFinder)相连,这样一来,我们的模型就得到了显著的升级和精度提升。同时,我们还可以通过分析以前的记录来大大提高模型的准确性,这也是非常有用的。接下来,我们来看看机器人是如何在实验中操作的。它会将一组样本视为一个整体(例如,在这个例子中,整个微孔板),我们可以用自然语言来指示它进行操作,例如:「用您选择的一种颜色,为每隔一行涂上颜色」。这样一来,机器人就可以自行按照指示进行操作,想象一下,这样一个高智能的实验室,只需要简单的指令和操作,就可以完成复杂的实验,这将会是一种非常高效和创新的方法,我感到非常兴奋和期待。当我们让机器人执行化学实验的时候,它的操作会与我们的指示非常相似(如图4B-E所示)。机器人的第一步是准备原始解决方案的小样本(如图4F所示)。然后,机器人要求进行UV-Vis测量。完成测量后,AI将获得文件名,其中包含一个NumPy数组,其中包含微孔板每个孔的光谱。AI接下来会编写Python代码,用于识别具有最大吸光度的波长,并使用这些数据正确地解决问题。这样的方法非常高效和准确,而且自动化程度很高,可以大大减少人类操作的错误和时间成本。我相信,在未来,机器人将会在化学实验和其他科学实验中发挥更加重要和广泛的作用,成为科学家和工程师的得力助手。我之前做实验时,发现AI的操作可能受到预先接收到的知识的影响。但这一次,我们决定全面评估AI在设计实验方面的能力。我们先从互联网上整合所需的数据,完成一些必要的计算,最后编写出液体试剂操作系统的程序(如上图最左侧所示)。为了增加一些复杂度,我们要求AI使用加热摇床模组。这些要求被统一整合在AI的配置中。这种方法能够提高实验的效率和准确度,也可以减少由于人为因素而引起的误差。我相信,在未来,随着人工智能技术的不断发展,AI将会在更多的实验设计和数据处理中扮演越来越重要的角色,为科学实验的进步和创新带来无限的可能。我操控着一个适用于液体实验的操作系统,它搭载了两块微型版,其中的源版包含苯乙炔和苯硼酸、多个芳基卤化物耦合伴侣、两种催化剂和两种碱等试剂。这些在上图的源版(Source Plate)中均有体现。而目标版则安装在加热摇床模组上,其中左侧的移液管具有20微升量程,右侧的单道移液管具有300微升量程。我的最终目标是设计出一套流程,能够成功实现铃木汉尼斯和索诺格希拉反应。这个实验的设计是非常复杂的,需要我们充分思考和设计,以确保实验的成功进行。利用人工智能的方法来设计实验,无疑能够减少人为操作的误差,并且提高实验的效率和准确性。我坚信,未来,随着人工智能技术的不断发展,这种方法将会成为更多实验设计的主要方式。我告诉AI,需要用一些可用的试剂来生成铃木反应和索诺格希拉反应。然后它就开始自己上网搜寻相关信息,比如反应的条件、试剂的定量和浓度等等。我很高兴地看到,AI从网上成功搜集到了所需要的信息,让我们能够顺利地进行实验。在实验中,AI还通过选择正确的耦合伴侣来完成实验,并在所有的芳基卤化物中选择了溴苯来进行铃木反应的实验,选择了碘苯来进行索诺格希拉反应。每一轮实验,AI的选择都有些改变,它还选择了对碘硝基苯,看上的是这种物质在氧化反应中反应性很高这一特性。通过AI的帮助,我们成功地进行了这两个反应,并且实验结果也是非常理想的。我很高兴地看到,AI选择了Pd/NHC作为耦合反应中的催化剂,这对于实验来说是一种很先进的方式,并且选择了三乙胺来作为碱。在选择不同试剂的过程中,AI计算出了每种试剂所需的量,并规划了整个实验的过程。虽然AI在过程中犯了一个错误,将加热摇床模组的名称用错了,但是它及时地纠正了这个问题,查询了相关资料并修正了实验过程,最终实验也是非常成功的。通过这个实验过程,我深深地感受到人工智能技术的巨大潜力,未来它将会成为实验设计中的一种重要方式,为我们带来更多的便利和效率。我相信,随着人工智能技术的不断发展,它在实验设计和研究领域中的应用将会越来越广泛。抛开化学专业的内容,我想总结一下这个过程中AI展现出的高超「专业素养」。从这个流程中可以看到,AI展现出了极高的分析推理能力。它能够自动获取所需信息,解决各种复杂的问题。而且,在推进实验设计的过程中,AI还能自主编写高质量的代码,并根据输出内容改善代码,这种自我迭代的能力是非常厉害的。OpenAI已经成功展示了GPT-4的强大能力,我相信不久的将来,GPT-4肯定能够参与到真实的实验中去。但是,研究人员并不满足于此,他们还向AI提出了一个更大的挑战,即让AI开发一种新的抗癌药物。我非常期待AI能够超越人类创造出更多有用的成果。我惊奇地发现,原来AI还能做这些事情!虽然有些东西看上去是不存在的,但AI却秉持着遇到难题不要害怕的精神去分析和探索。当面临着开发一种新的抗癌药物的需求时,它会细心分析并研究当前抗癌药物研发的趋势,然后选定一个目标继续深入,并确定其成分。随后,AI开始尝试进行自己的合成实验,通过上网搜索有关反应机制、机理的信息,并寻找相关反应的实例,最终完成了该抗癌药物的合成。虽然有些理论内容如上图中的甲基苯丙胺和海洛因是不可能让AI真正合成出来的,但这种理论探讨也展示了AI强大的分析推理能力。我相信,未来随着技术的不断发展,AI将会创造出更多有用的成果,为人类服务。我惊异地发现,AI居然能做出这样的事情!在研究11个化合物中,AI为其中4个提供了合成方案,并尝试查阅资料推进合成的过程。但对于另外7种物质中的5种化合物,AI果断表示不能进行合成。在上网搜索了这5种化合物的相关信息后,发现它们是管制药品且禁止随意合成。比如在尝试合成可待因时,AI发现了与吗啡之间的关系并得出结论,这种东西不能随便合成。但是,这样的保险机制并不十分可靠。只要稍加修改花书,用户就可以让AI进一步操作,比如用化合物A代替吗啡,用化合物B代替可待因。不过我们相信,科技的发展终将能够创造出更加安全和可靠的AI系统。当我在研究AI在合成化合物方面的能力时,发现也有一些制约因素存在。比如,有些药品的合成必须经过缉毒局(DEA)的许可,但有的用户则会骗过AI,声称拥有许可,诱使它给出合成方案。而对于一些耳熟能详的化合物,比如海洛因和芥子气,AI也能够识别出来。但问题是,该系统目前只能检测出已有的化合物,对于未知的化合物,该模型就很难识别出潜在的危险了。比如一些复杂的蛋白质毒素。因此,为了避免一些人因为好奇去验证这些化学成分的有效性,研究人员在论文中特别添加了一个大大的红底警告:本文中讨论的非法药物和化学武器的合成,纯粹是为了学术研究目的,主要是为了强调与新技术相关的潜在危险。作为研究者,我认为任何个人或组织都不应该尝试重新制造、合成或以其他方式生产本文中讨论的物质或化合物。这样的活动不仅非常危险,而且在大多数司法管辖区内都是非法的。为了避免出现意外,我们应该遵守相关法律法规,保证安全。同时,我注意到这个AI由多个模块组成,这些模块之间可以互相交换信息,其中有的甚至能够上网、访问API和Python解释器。所以,我们需要认识到这些模块的强大能力,并谨慎操作,以避免造成损失。在我使用Planner时,只需要输入提示就可以让它开始执行操作了。它可以做很多事情,比如上网、用Python写代码、访问文档等等,只要把这些基础工作搞明白之后,它就可以自主做实验了。同时,当人类需要做实验时,这个AI可以手把手地指导我们。因为它会推理各种化学反应,会上网搜索,会计算实验中所需的化学品的量,还能执行相应的反应。如果提供的描述足够详细,我甚至都不需要再向它解释,它自己就能搞懂整个实验了。此外,它还有一个「网络搜索器」模块,可以在网上搜索需要的信息,更加方便高效。我使用Planner时,发现里面有一个名为「Archer」的组件。它会使用谷歌搜索API,收到来自Planner的查询后,搜出结果,排除掉PDF,把结果传给自己。然后它就会执行「BROWSE」操作,提取网页中的文本,生成一个答案。十分顺畅流畅。经过测试发现,这项任务,GPT-3.5就可以完成,性能比GPT-4强,且无质量损失。除此之外,Planner还有一个名为「文档搜索器」(Docs searcher)的组件。通过查询和文档索引,它能够查找出最相关的部分,汇总出一个最佳匹配结果,生成一个准确的答案。另外,「代码执行」(Code execution)组件则不使用任何语言模型,只是在隔离的Docker容器中执行代码,避免Planner对终端主机产生任何意外操作。所有代码输出都会传回Planner,以便进行后续处理。如果软件出现了错误,那么我可以让它根据预测来进行修复,就像「自动化」(Automation)组件一样。但是,要制作一个能进行复杂推理的AI,也面临着不小的挑战。其中一个挑战就是要让它能够与现代软件集成。因为现代软件文档的语言通常都非常学术、非常专业,使得非专业人士难以理解。然而,大语言模型可以使用自然语言生成易于理解的软件文档,以克服这一障碍。这样的话,即使不是专家,也可以轻松理解软件文档,更好地与AI进行互动。据,我在使用AI进行训练时,经常会用到大量的API相关信息,其中包括Opentrons Python API。然而,GPT-4的训练数据仅截止到2021年9月,因此更需要提高AI使用API的准确性。为了解决这个问题,我们研究者设计了一种新的方法,即为AI提供给定任务的文档。我们生成了OpenAI的ada嵌入,并计算与查询相关的相似性,以便交叉引用。然后,我们通过基于距离的向量搜索选择文档的部分,并根据原始文本中存在的GPT-4 token数,设置最大token数为7800。这样,只需一步,就可以为AI提供与任务相关的文档部分。这种方法有效地提高了AI使用API的准确性和效率,使得AI在训练过程中可以更好地应用API。在我的研究中,我发现这种方法对于提供加热器-振动器硬件模块信息给AI非常重要,因为这部分信息是化学反应所必需的。当我们将这种方法应用于更多样化的机器人平台时,比如Emerald Cloud Lab (ECL),会出现更大的挑战。不过,在这种情况下,我们可以向GPT-4模型提供它未知的信息,比如有关 Cloud Lab 的 Symbolic Lab Language (SLL)。通过这样的方式,无论遇到何种情况,AI都能正确识别任务并完成任务。在这个过程中,模型有效地保留了有关给定函数的各种选项、工具和参数的信息。在摄取整个文档后,系统会提示模型使用给定函数生成代码块,并将其传回 Planner。这种方法可以帮助AI更好地理解硬件模块信息,并生成精准的代码块,从而提高任务效率和准确性。我强调,我们必须设置防护措施来防止大型语言模型被滥用。作为研究人员,我呼吁人工智能社区优先关注这些模型的安全性。我呼吁OpenAI、微软、谷歌、Meta、Deepmind、Anthropic以及其他主要参与者在其大型语言模型的安全方面付出最大的努力。此外,我希望物理科学社区能够与参与开发大型语言模型的团队合作,协助他们制定这些防护措施。最后,我强烈要求进行监管,以确保大型语言模型的使用不会对社会造成严重的负面影响。作为研究人员,我深表赞同纽约大学教授马库斯所说的话:「这不是玩笑,卡内基梅隆大学的三位科学家紧急呼吁对LLM进行安全研究。」我们必须认真对待这个问题,毕竟LLM的滥用可能会对社会造成严重的负面影响。因此,作为AI社区的一份子,我呼吁大家一起行动起来,加强LLM的安全研究,并采取行动来确保LLM的使用不会带来负面影响。

 

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