Det tog nästan ett sekel av försök och misstag för mänskliga forskare att organisera det periodiska systemet med element, utan tvekan en av de största vetenskapliga prestationerna inom kemi, i sin nuvarande form.

Ett nytt artificiellt intelligensprogram (AI) utvecklat av Stanford -fysiker uppnådde samma prestation på bara några timmar.

Kallas Atom2Vec, programmet lärde sig framgångsrikt att skilja mellan olika atomer efter att ha analyserat en lista över namn på kemiska föreningar från en online -databas. Den oövervakade AI använde sedan begrepp som lånats från bearbetning av naturligt språk - i synnerhet tanken att ordens egenskaper kan förstås genom att titta på andra ord som omger dem - för att klustera elementen efter deras kemiska egenskaper.

"Vi ville veta om en AI kan vara tillräckligt smart för att upptäcka det periodiska systemet på egen hand, och vårt team visade att det kan, "sade studieledaren Shou-Cheng Zhang, J. G. Jackson och C. J. Wood, professor i fysik vid Stanford's School of Humanities and Sciences.

Zhang säger att forskningen, publicerad i 25 juni -numret av Förfaranden från National Academy of Sciences , är ett viktigt första steg mot ett mer ambitiöst mål för honom, som utformar en ersättare till Turing -testet - den nuvarande guldstandarden för mätning av maskinintelligens.

För att en AI ska klara Turing -testet, den måste kunna svara på skriftliga frågor på sätt som inte går att skilja från en människa. Men Zhang tycker att testet är bristfälligt eftersom det är subjektivt. "Människor är en produkt av evolutionen och våra sinnen är full av alla slags irrationaliteter. För att en AI ska klara Turing -testet, det skulle behöva reproducera alla våra mänskliga irrationaliteter, "Sade Zhang." Det är väldigt svårt att göra, och inte en särskilt bra användning av programmerares tid. "

Zhang skulle istället vilja föreslå ett nytt riktmärke för maskinintelligens. "Vi vill se om vi kan designa en AI som kan slå människor genom att upptäcka en ny naturlag, "sa han." Men för att göra det, Vi måste först testa om vår AI kan göra några av de största upptäckter som redan gjorts av människor. "

Genom att återskapa det periodiska systemet med element, Atom2Vec har uppnått detta sekundära mål, Säger Zhang.

Kalium är till kung som ...

Zhang och hans grupp modellerade Atom2Vec på ett AI -program som Google -ingenjörer skapade för att analysera naturligt språk. Kallas Word2Vec, språket AI fungerar genom att konvertera ord till numeriska koder, eller vektorer. Genom att analysera vektorerna, AI kan uppskatta sannolikheten för att ett ord visas i en text med tanke på att andra ord förekommer samtidigt.

Till exempel, ordet "kung" åtföljs ofta av "drottning, "och" man "av" kvinna. "Således, den matematiska vektorn "kung" kan översättas ungefär som "kung =en drottning minus en kvinna plus en man."

"Vi kan tillämpa samma idé på atomer, "Sade Zhang." Istället för att mata in alla ord och meningar från en samling texter, vi matade Atom2Vec med alla kända kemiska föreningar, såsom NaCl, KCl, H20, och så vidare."

Från denna glesa data, AI -programmet kom på, till exempel, att kalium (K) och natrium (Na) måste ha liknande egenskaper eftersom båda elementen kan binda med klor (Cl). "Precis som kung och drottning är lika, kalium och natrium är liknande, "Sa Zhang.

Zhang hoppas att i framtiden, forskare kan utnyttja Atom2Vecs kunskap för att upptäcka och designa nya material. "För detta projekt, AI -programmet var utan tillsyn, men du kan tänka dig att ge det ett mål och rikta det till att hitta, till exempel, ett material som är mycket effektivt för att omvandla solljus till energi, "Sa Zhang.

Hans team arbetar redan med version 2.0 av sitt AI -program, som kommer att fokusera på att knäcka ett svårlösligt problem inom medicinsk forskning:att designa precis rätt antikropp för att attackera antigener - molekyler som kan framkalla ett immunsvar - som är specifika för cancerceller. För närvarande, en av de mest lovande metoderna för att bota cancer är cancerimmunterapi, vilket innebär att man utnyttjar antikropparna som kan attackera antigener på cancerceller.

Men människokroppen kan producera mer än 10 miljoner unika antikroppar, var och en består av en annan kombination av cirka 50 gener. "Om vi ​​kan kartlägga dessa byggstenar på en matematisk vektor, då kan vi organisera alla antikroppar till något som liknar ett periodiskt system, "Säger Zhang." Sedan, om du upptäcker att en antikropp är effektiv mot ett antigen men är giftigt, du kan leta inom samma familj efter en annan antikropp som är lika effektiv men mindre giftig. "