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科学发现能自动化吗？（120530）
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闵应骅
生物、医学、化学、生命科学方面的论文，SCI引用率很高，杂志的影响因子也很高，真让我们搞信息科学的人羡慕呀！可是，想一想，科学发现其实无非是做试验、分析数据、产生结果，再做新的试验吧！这个过程，现在计算机科学家都能教机器来做。
从算盘开始，到过去的老计算机都是完成算术运算，最多是一个解决数值问题的算法。自从有了数据挖掘，它可以发现数据之间一些未知的关系。譬如，吃止痛药和心脏病发作的关系。现在，计算机科学家开始进入下一个步骤：教机器做试验，从所得数据进行推断，使用其结果再做新的试验。他们希望科学过程自动化。
据CACM最近报道，康奈尔、美国田纳西州范德堡大学，和CFD研究公司说，他们去年解决了一个复杂的生物学问题。他们研究酵母分解糖而产生能量的代谢过程。他们把新陈代谢的试验数据，运行他们的算法，使之符合一个线性方程组的理论模型。这个方程组有1000个方程。关键问题是估计方程组对数据集的符号程度，以及与模型不一致的地方在哪里。如果你能找到两个模型最不一致的地方，你就可以做出最有效的试验，去确定不同方程所产生的最大误差，进行修改，就可以找出最符合这些数据的方程组，一个完全动态的模型。这种方法能够扩展人类的科研能力。人们做试验，一次改一个参数，计算机一次可以改所有的参数。
在药物研制中，要多次地形成假设，再进行测试。曼彻斯特大学一位计算生物学教授用称为Adam的机器人系统，在微量滴定板上进行生物学试验。只有很少的样本，但在毫米区域内运行几个不同的试验。Adam把自然的酵母细胞和一系列基因改变了的细胞进行了比较，每一次都去掉一个不同的基因，从而确定不同基因的作用。
科学发现的自动化引起了很大争议。计算机可以做科学研究，而科研研究要研究计算机。这不是一种循环论吗？看来一些比较机械的操作，甚至是数据挖掘，可以借助计算机做繁重的、人力很难做的研究工作。不过，新的想法还是要靠人。听说最近美国的制药研究不景气。因为要验证新药对什么病有效相对比较容易；而要验证新药没有副作用就极其困难。因为副作用简直有无穷多种，无法一个一个试。如果用计算机做试验，也许会好办一些。
Adam:一个机器人系统，在微量滴定板上进行生物学试验
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