斯坦福張首晟團隊創(chuàng)造了一個人工智能程序Atom2Vec，只用幾個小時就重新得出了元素周期表。這項研究更宏大的目標是設(shè)計出替代作為機器智能標準的圖靈檢驗的新標準。張首晟教授在接受新智元采訪時認為，實驗是檢驗規(guī)律的唯一標準，人類可以通過實驗來認證人工智能做出的理論預(yù)言。

元素周期表可以說是化學歷史上最重要的科學成就，人類科學家們經(jīng)過將近一個世紀的摸索和嘗試來把元素周期表整理成當前的形式； 而一個來自斯坦福的物理學家們的人工智能程序只需要幾個小時。

這個程序叫Atom2Vec（從原子到矢量）。它能夠分析從網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫得到的不同元素組合而成的化合物名稱來學習區(qū)分不同的原子，整個過程是獨立無監(jiān)督的，并沒有人類智能的參與。這個程序的開發(fā)借用了自然語言處理中的簡單概念：一個詞語的特性是可以從它周圍出現(xiàn)的其他單詞來得出的；把化學元素根據(jù)它們所出的化學環(huán)境聚類。

項目的負責斯坦福人文與科學學院J.G. Jackson and C.J. Wood

教授張首晟說：“我們想知道是否一個人工智能可以智慧到獨立發(fā)現(xiàn)元素周期表，我們的團隊證明了這一點?！?/p>

借鑒NLP概念搭配化合物中的原子，Atom2Vec將來可用于發(fā)現(xiàn)和設(shè)計新材料

張教授和他的團隊對于Atom2Vec的開發(fā)基于谷歌工程師們分析自然語言使用的Word2Vec。這是一個可以把單詞濃縮成為電腦中有限的幾個數(shù)字（矢量）。通過分析這些矢量，這個人工智能程序可以估計在這個單詞周圍可能出現(xiàn)哪些其他單詞，他們的概率是多少，之間的組合關(guān)系如何。

例如，單詞“國王”經(jīng)常和“王后”出現(xiàn)在一起，而“男人”經(jīng)常和“女人”出現(xiàn)在一起。因此，Word2Vec分析出的代表“國王”的矢量可以跟代表“王后”，“男人”和“女人”的矢量有如下簡單的關(guān)系：“國王”＝“王后”－“女人”＋“男人”。

張教授指出，“我們可以把類似的想法用到原子上，就像輸入給谷歌的Word2Vec很多文本里不同單詞組成的句子，我們可以輸入給我們的Atom2Vec不同原子組成的化合物，就像NaCl（氯化鈉）, KCl（氯化鉀）, H2O（水） 等等?！?/p>

從這些數(shù)據(jù)的分析中，人工智能程序可以發(fā)現(xiàn)鉀和鈉有著類似的性質(zhì)，因為它們都可以跟鹵素結(jié)合成化合物，張教授說，“就像國王和王后很類似一樣，鉀和鈉也是類似的?！?/p>

Atom2Vec工作流學習材料數(shù)據(jù)庫中的原子。對材料數(shù)據(jù)庫中的每一種化合物生成原子-環(huán)境對，在此基礎(chǔ)上構(gòu)造原子-環(huán)境矩陣。這里使用一個包含7個化合物的小數(shù)據(jù)集作為示例。原子-環(huán)境矩陣的條目表示原子-環(huán)境對的數(shù)量。插圖顯示化合物的單元中和對應(yīng)于目標原子Bi和環(huán)境(2)Se3的條目。只考慮成分信息，而忽略結(jié)構(gòu)信息。Atom2Vec學習算法從原子環(huán)境矩陣中提取原子的知識，并對原子向量中學習的屬性進行編碼。

張教授希望在未來，科學家們可以使用Atom2Vec的知識來發(fā)現(xiàn)和設(shè)計新材料，“在這個項目里，我們的程序是無監(jiān)督的，但是你可以給它一個特定的目標去優(yōu)化，例如，找到最有效率轉(zhuǎn)換太陽能的材料?！?/p>

張教授的團隊已經(jīng)開始團隊人工智能程序2.0版本的研究，集中攻克一個生物醫(yī)學上很困難的問題：設(shè)計出正確可以攻擊抗原的抗體，通常來講，抗體是由免疫機制生成的。這對于癌癥的研究極其重要，當前最有前景的治療癌癥方案之一——免疫治療，就試圖找到并且控制能夠攻擊癌細胞抗原的抗體。

然而人類身體可以創(chuàng)造超過1000萬種不同的抗體，每一種都是大約50個基因的一種不同組合，“如果我們可以把這些基因數(shù)據(jù)里的信息濃縮到一個數(shù)學矢量里去，像排列元素周期表一樣排列它們，那么，如果我們發(fā)現(xiàn)其中一種抗體對一個抗原有效然而有毒，我們可以從我們的表中接著尋找它同類的但毒性更小的抗體?！?/p>

更宏大的目標：設(shè)計出替代圖靈檢驗的新標準

張首晟表示，這項發(fā)表于6月25日美國國家科學院院刊的研究將是實現(xiàn)更宏大的目標之前的重要的第一步。更宏大的目標是設(shè)計出替代作為機器智能標準的圖靈檢驗的新標準。

圖靈檢驗里面，一個機器如果可以和人類一樣回復(fù)檢驗者的問題，讓檢驗者無法區(qū)分其是否是人類，就可以通過檢驗。但張教授認為，這種檢驗是有瑕疵的，主觀的，“人類是一個漫長進化的結(jié)果，人類的心智里充滿了種種不理性的因素，如果一個人工智能要通過圖靈檢驗，它需要能夠重復(fù)這些人類復(fù)雜的非理性的一面，這是非常困難而瑣碎的，因此并不能夠有效利用程序設(shè)計者的時間創(chuàng)造價值?！?/p>

張教授提出，對于一個機器智能可以有另一種標準，“我們想試試我們是否可以設(shè)計出在發(fā)現(xiàn)自然規(guī)律上可以擊敗人類的人工智能，但是在此之前，我們要先測試我們的人工智能是否可以重復(fù)人類已經(jīng)完成的一些偉大發(fā)現(xiàn)。而Atom2Vec獨立發(fā)現(xiàn)元素周期表就是后者的一個成果”。

新智元向張首晟教授提問：如果AI發(fā)現(xiàn)了自然規(guī)律，我們怎么知道那就是事實呢？張首晟教授認為，實驗是檢驗規(guī)律的唯一標準，人類可以通過實驗來認證人工智能做出的理論預(yù)言。

張首晟教授還認為，純理性的標準才是客觀的，人機競智的標準一定要客觀才行。

此外，這個項目中其他的參與者有，斯坦福的博士生周權(quán)和劉慎修，博士后湯沛哲等。