关键词:大语言模型,自动化学实验,AI for Science



论文题目:Autonomous chemical research with large language models
期刊来源:Nature
论文地址:https://www.nature.com/articles/s41586-023-06792-0
斑图地址:https://pattern.swarma.org/paper/a6117a4e-9f8b-11ee-bc79-0242ac17000e

基于transformer的大语言模型在自然语言处理、生物学、化学和计算机编程等多个领域都取得了长足进步。这项研究中展示的 Coscientist 是一个由 GPT-4 驱动的人工智能系统,它能自主设计、规划和执行复杂的实验,并将大语言模型与互联网和文档搜索、代码执行和实验自动化等工具相结合。这项工作已经独立完成,并与其他智能主体的工作并行,ChemCrow是化学领域的另一个例子。

研究中展示了 Coscientist 在以下六项任务中的多功能性和性能:(1)使用公开数据规划已知化合物的化学合成;(2)高效搜索和浏览大量硬件文档;(3)使用文档在云实验室中执行高级指令;(4)使用低级指令精确控制液体处理仪器;(5)处理需要同时使用多个硬件模块和整合不同数据源的复杂科学任务;以及(6)解决需要分析先前收集的实验数据的优化问题。

图1:Coscientist的系统架构。将大语言模型与互联网和文档搜索、代码执行和实验自动化等工具相结合。


图2:文档查询结果展示

图3:控制实验室硬件进行自动化实验的展示

本文介绍了一个人工智能主体系统的概念验证,该系统能够(半)自主地设计、规划和多步执行科学实验,展示了先进的推理和实验设计能力,能够解决复杂的科学问题并生成高质量的代码。当大语言模型获得相关研究工具(如互联网和文献检索、编码环境和机器人实验平台)时,这些能力就会涌现出来。开发更多的综合科学工具,有可能大大加快新发现的速度。

开发新的智能体系统和自动化方法来进行科学实验,可能会引起对安全和潜在双重用途后果的担忧,特别是与非法活动的扩散和安全威胁有关的问题。通过确保以合乎道德和负责任的方式使用这些强大的工具,需要进一步探索 LLM 在推动科学研究方面的巨大潜力,同时降低滥用 LLM 的相关风险。

相关推文:
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编译|郭瑞东

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详情请见:
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