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人工智能在化学领域中的应用 精选

已有 14143 次阅读 2019-8-17 14:31 |个人分类:读书笔记|系统分类:观点评述

人工智能在我们的日常生活中扮演着越来越重要的作用,并且已经开始逐渐从各个层面开始慢慢改变了我们的生活方式。小到我们日常用的智能手机,大到各种智能机器人等等,我们都已经离不开人工智能。那么什么是人工智能?从字面理解的话,人工智能就是指能够像人类一样对信息进行接受,加工处理的人造机器。但是由于目前对于智能的定义争议比较大,所以对人工智能的定义也是很难精确表述的。一般来说凡是能够对信息进行收集和处理的人造系统都可以成为人工智能。我们研究人工智能的目的就是使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等),从而使计算机能实现更高层次的应用,部分以至于完全取代人脑的功能。


目前人工智能领域发展十分迅速,并且已经取得了巨大的成就,比如说在2016年时,被誉为最高智能的机器人“索菲亚”被创造出来,它能够辨别人类的各种表情并予以不同的回复,在当时引起了一定的轰动。在某些简单领域,人工智能已经超越了人类,例如阿尔法围棋(AlphaGo)是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人,由谷歌(Google)旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发,这充分表明了人工智能巨大的发展潜力。由于人工智能的优异表现,毫无疑问它也逐渐被引入到各个学科领域中,其中就包括化学领域,比如说有机合成化学,药物化学,物理化学等等。


由于化学研究对象的复杂性,目前人工智能在化学领域主要还是辅助人类进行化合的性质和化合物相互之间的作用进行预测,这两个方面也是化学研究的主要内容。当然实现人工智能的完全自主性,将会是人类不断追求的目标。人工智能的工作方式可以分为三个层次:1)人类告知机器信息的收集和处理方式,机器完全没有自主性,这时候机器更像是一个计算器;2)人类告知机器的信息收集方式,以及部分的处理方式,机器会自动完善数据处理方式,也就是所谓的“机器学习”;3)人类告知机器数据收集方式,机器自己学习数据处理方式,也就是所谓的“深度学习”。在化学领域,现在机器最擅长的还是第一种方式,比如说根据薛定谔方程衍生的DFT算法或高斯算法都是这方面的典型代表,可以用于药物化学中的结构优化和药物设计。机器学习目前还是在起步阶段,比如说目前比较火的Chemtica设计的合成路线,就是一种机器学习的人工智能。机器在对已有的合成反应进行收集和比较学习,利用Corey等提出的逆合成分析策略,选择和设计更加合理的合成路线。或者对同一类型的数以千万计的反应进行学习,从而预测该类型反应结果。最后一种是深度学习,这对机器有更加高的要求,目前虽然在概念上是可行的,但是实际操作起来存在很大难度,特别是对于复杂体系。这个将会是未来的一个发展的方向。


可以预见人工智能在化学中的作用会越来越重要,例如自动反应筛选装置和自动反应设计仪器。人工智能将会越来越接近人类的智力,并取代大部分的化学家的工作。从逻辑上来说,没有任何理由可以阻止人工智能超越人类,无论从物质基础上还是智能发展的轨迹上来看。从早期的有生命的单细胞的生命的简单的神经系统到如今代表最高智能的人类大脑,都是智能在不断的自我进化。也许人工智能就是突破生物体智能限制的一个可能的方向,人类本身是无法阻止这一进程的。




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