▲美國史丹福大學的研究人員開發了一種人工智慧程序，並利用該程序重塑了元素周期表。他們希望藉此發現和設計新材料。
《美國國家科學院院刊》（Proceedings of the National Academy of Sciences）在6月25日出版的論文中稱，美國史丹福大學（Stanford University）人文與科學學院物理學教授張守成（Shou-Cheng Zhang）等開發了一種新型的非監督人工智慧（AI）程序「Atom2Vec」。該程序通過自我學習，重塑了元素周期表。這對於新材料的發現與設計或有重要意義。
科學家們花費了接近一個世紀的時間進行反覆試驗，才將化學史上最偉大的成就之一——元素周期表整理成現在的形式。而Atom2Vec在幾個小時內就完成了同樣的壯舉。Atom2Vec通過分析在線資料庫中的化合物名稱，成功學會了區分不同原子。隨後，Atom2Vec使用了從自然語言處理領域「借來」的概念，根據元素化學性質對元素進行了聚類。研究負責人張教授說：「我們想知道人工智慧是否足夠聰明，能夠自己發現元素周期表。我們團隊的發現得出了肯定的答案。」張教授認為，Atom2Vec的成功為他向終極目標（設計替代圖靈測試的方法）邁出了重要一步。
為了讓人工智慧通過圖靈測試，它必須以類似人類的方式回答書面問題。但張教授認為這個測試存在缺陷（過於主觀）。張教授說：「人類是進化的產物，其頭腦中充斥著各種各樣的非理性。人工智慧為了通過圖靈測試，需要複製人類所有的非理性。這很難做到，也很浪費程式設計師的時間。」因此，張教授更傾向於提出一種新的測試基準。他說：「我們嘗試設計出一種人工智慧，能在發現新自然規律這一點上打敗人類。為了達到這一目的，我們首先需要測試的是，這個人工智慧是否能夠重複出人類已經取得過的偉大成就。」通過重塑元素周期表，Atom2Vec實現了這一次級目標。
Atom2Vec借鑑了谷歌工程師創建的解析自然語言的人工智慧程序（Word2Vec）。Word2Vec可以將文字轉換為代碼或向量，進而通過分析這些向量估計文本中某個單詞和其他關聯詞的共現概率。類似的，Atom2Vec被張教授團隊錄入了所有已知化合物。Atom2Vec根據錄入的零散數據，推測元素是否具有類似性質。如鉀和鈉可能是相似的，因為它們都可以和氯化合。
張教授希望在未來，科學家可以利用Atom2Vec發現和設計新材料。他說：「在這個項目中，Atom2Vec是非監督人工智慧。但人們可以通過給它設定目標，引導其尋找新材料。」目前，張教授團隊已經在著手研究Atom2Vec的2.0版本。Atom2Vec 2.0將主要用於解決醫學研究中的一個棘手問題——設計合適的抗體以攻擊抗原，從而改進癌症免疫療法。
編譯：雷鑫宇 審稿：三水
責編：南熙