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科普:人工智能在数小时内重建元素周期表

斯坦福大学的科学家们开发了一种新的人工智能(AI)程序,该程序在短短几个小时内组织了元素周期表 - 这一壮举使人类接近一个世纪的反复试验。该程序名为Atom2Vec,在从在线数据库分析化学化合物名称列表后,成功学会区分不同的原子。然后,无人监督的AI使用了从自然语言处理领域借来的概念 - 特别是通过查看围绕它们的其他词语来理解单词属性的想法 - 根据元素的化学特性对元素进行聚类。

“我们想知道人工智能是否足够聪明,可以自行发现周期表,我们的团队表明它可以,”来自美国斯坦福大学的张守成说。该研究发表在“美国国家科学院院刊”上,是迈向更加雄心勃勃的目标的重要的第一步,该目标是设计替代图灵测试 - 目前测量机器智能的黄金标准。为了让AI通过图灵测试,它必须能够以与人类无法区分的方式回应书面问题。

然而,张认为测试是有缺陷的,因为它是主观的。“人类是进化的产物,我们的思想混杂着各种各样的非理性。对于AI通过图灵测试,它需要重现我们所有的人类不合理性,“张说。“这很难做到,而且没有特别好地利用程序员的时间,”他说。相反,张希望提出一个新的机器智能基准。“我们希望看看我们是否可以设计一种能够在发现新的自然法则时击败人类的人工智能。但为了做到这一点,我们首先必须测试我们的人工智能是否可以做出人类已经做出的一些最伟大的发现,“他说。

张说,通过重新创建元素周期表,Atom2Vec实现了这个次要目标。研究人员在Atom2Vec上模拟了一个人工智能程序,谷歌工程师创建该程序来解析自然语言。被称为Word2Vec的语言AI通过将单词转换为数字代码或向量来工作。通过分析向量,AI可以在给定其他单词共现的情况下估计出现在文本中的单词的概率。例如,“王”这个词通常伴随着“女王”,而“男人”则伴随着“女人”。因此,“王”的数学载体可能大致翻译为“国王=女王减女人加男人。

“我们可以将相同的想法应用于原子。我们不是从一系列文本中提供所有的单词和句子,而是向Atom2Vec提供所有已知的化合物,如NaCl,KCl,H2O等,“张说。从这个稀疏的数据中,AI程序发现,例如,钾(K)和钠(Na)必须具有相似的性质,因为这两种元素都可以与氯(Cl)结合。张希望未来,科学家们可以利用Atom2Vec的知识来发现和设计新材料。

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