美国计算化学家开发了一种端到端的人工智能(AI)研究助手，名为Coscientist，它可以承担诸如决定反应条件和为自动化系统编写代码等耗时的任务。匹兹堡卡耐基梅隆大学的Gabe Gomes团队采用了GPT-4大型语言模型(LLM)，使付费版本的ChatGPT在Coscientist中执行不同的功能。科学家们现在正式发表了Coscientist的第一个自主设计、计划和执行钯催化碳-碳键形成反应的演示，最初是在2023年4月的预印本中描述的。

　　卡耐基梅隆大学云实验室是一个远程控制的自动化实验室，其发明者希望将研究人员从实验室的长时间工作中解放出来

　　戈麦斯告诉《化学世界》:“Coscientist计划然后设计实验，这样实验就可以在现有的硬件中进行，然后执行实验并分析结果。”“这种端到端的框架让它与众不同。”

　　法学硕士课程，如ChatGPT，从数十亿的书面例子中学习单词和短语如何相互关联。然后，它们可以用自然语言回应用户的提示。与图神经网络等更能代表分子结构的其他人工智能系统相比，专注于语言意味着llm不太适合化学任务。然而，包括IBM科学家在内的研究人员在化学领域成功地使用了自然语言处理人工智能。

　　戈麦斯的团队于2022年10月开始尝试法学硕士课程。这意味着OpenAI的ChatGPT系统将于2022年11月推出，更先进的GPT-4将于2023年3月推出。卡内基梅隆大学的研究人员很快利用了GPT-4。戈麦斯回忆说:“我那简陋的原型机能够把事情做得非常好。”

　　很快，戈麦斯的团队在四个软件模块中利用了GPT-4。Coscientist的核心是一个规划模块。它指的是其他模块，包括搜索互联网和学术论文以获取有关化合物的公开信息的模块。第三个模块嵌入了机器人实验室设备的说明书文本，并指导LLM寻找有关如何控制该设备的信息。第四个模块分析来自实验的数据，看看哪些有效，哪些无效。Coscientist的核心规划模块也可以参考第五个模块，该模块不使用GPT-4，但单独运行Python编程语言代码来进行计算，以帮助准备实验。

　　实验装置配有液体处理机和紫外可见分光光度计

　　根据戈麦斯的说法，由此产生的系统“只需要一个英文提示”就能自主规划、设计和运行化学反应。他的团队最初的主要例子是让Coscientist做Suzuki和Sonogashira钯催化的碳-碳键形成反应。戈麦斯的博士生丹尼尔·博伊科(daniel Boiko)和罗伯特·麦克奈特(Robert MacKnight)使用的提示告诉《共同科学家》，试剂在多孔塑料板中的位置。它们包括四种芳基卤化物、一种炔、一种硼酸、两种钯催化剂和两种胺碱，以及一种溶剂。在不到四分钟的时间里，共同科学家设计了精确的反应程序。气相色谱-质谱分析结果表明，Coscientist已成功制备出目标产品。

　　其他练习也显示了Coscientist的能力。一些研究表明，它可以按照提示框中描述的模式准确地将有色液体分配到塑料多孔板中。另一些则不涉及实验室实验，比如计划化学程序来制造阿司匹林、对乙酰氨基酚和布洛芬等常见止痛药。Gomes的团队还要求Coscientist优化反应条件，使用来自已有数据集的信息——而不是新的实验——来反馈它是否成功。

　　LLM可以解释人类的命令并采取相应的行动

　　Gomes团队强调的限制和担忧包括，当要求Coscientist完成未知风险的新任务时，重要的是让人类“参与其中”。戈麦斯补充说:“如果你做的事情已经被做过几百次了，那是安全的。”“没有什么能阻止你完全自主地运行Coscientist。另一个问题是，卡耐基梅隆大学团队的测试表明，Coscientist可以在提示下生产受管制的药物和化学武器。我们正在自己解决其中一些问题，但现实也是我们需要帮助。

　　Alán多伦多大学的Aspuru-Guzik兴奋地将Coscientist与他和其他化学家在2018年设想的那种助手进行了比较。Aspuru-Guzik补充说:“这篇论文表明，来自互联网的数据足以让我们计划化学反应。”另一个优势是它使用了现有的实验室自动化技术，而不是多伦多团队在2023年8月公布的gpt -3供电系统中使用的不太成熟的类人技术。

　　Coscientist合成布洛芬的两个例子

　　Aspuru-Guzik指出，Coscientist与类似的gpt -4驱动系统ChemCrow并列。ChemCrow的第一份预印本于2023年4月与Coscientist同时发表。当时，ChemCrow还没有与自动化集成，而开发人员在2023年晚些时候的预印本更新版本中实现了这一点。与此同时，Aspuru-Guzik继续说，Coscientist还没有发表任何新的发现，他还希望有证据表明它“非常可靠”。“我们将做更多的工作。但这篇论文是很好的第一步。”

　　这种人工智能助手的一个潜在影响是，博士研究人员结束了在实验室里的长时间工作，戈麦斯对此表示欢迎。他说，这并不一定意味着攻读博士所需的工作量总体上减少了，这只会改变人们的工作方式。“科学家的想法可能要高得多。”

　　Gomes补充说，现在，在这篇论文的实验几个月后，Coscientist已经在进行更大规模的自动化合成运行。他说，上周末，我们在一个周末内得到了1000多个反应，而在新发表的论文中只有少数几个反应。“我们正在建立最大的动力学实验反应数据集——Coscientist正在领导这些努力。”

　　科学作家

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