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机器人也能当科学家(1-3)

发布时间:2020-07-17作者: 阅读:(876)

機器人也能當科學家(1/3)

机器人能做的工作越来越繁多了,甚至可以包下科学家的工作:提出假说、做实验,并评估实验结果。虽然它算不算科学家仍有争议,但无疑是人类做研究时的好帮手。


重点提要

有些科学问题太过複杂,若要设计并进行实验来找出答案,需要科学家投入极多时间。机器人科学家可以填补这项人力空缺。雏形机「亚当」会拟定「酵母菌基因与其功能」的假说,设计检验假说的实验,并进行实验。亚当运用人工智慧、推理及机器设备,发现了酵母菌用以编译特定酶的三个基因,是人类科学家尚未找到的基因。批评者认为亚当不能算科学家,因为它需要人类提供输入和偶尔介入。但人类与机器人科学家合作,就能比任何一方单独工作获得更多的成果。

科学研究也能自动化吗?我不是指自动化实验,而是能够探索科学新知的「机器人科学家」,可能吗?我们就花了10年研发出一部。我们的主要动力有二。第一,是为了更了解科学。正如知名物理学家费曼(Richard Feynman)所言:「我无法创造的东西,就是我不了解的东西。」要打造机器人科学家,我们就必须考量抽象与实体对象间的关係、实验与理论间的关係、各种拟定假说的方法,然后做出具体的工程决策。

第二个动机是现实面的:机器人科学家能提升研究生产力和成本效益。有些科学问题太複杂,需要大量研究,科学家人力不足,自动化是最佳解决方案。

科学界的电脑科技一直在进步,例如DNA定序和药物筛检等,都已做到「高产能」实验室自动化;较不为人知的是,电脑也用在自动化资料分析,以及研拟初期的科学假说,例如在化学界,机器学习程式已用来协助设计药物。机器人科学家的目标是结合这些技术,让整个科学流程自动化:拟定假说、设计及进行实验来检验假说、解读结果,再重複上述流程直到发现新知识。

当然,终极问题是,我们真的能设计出机器人科学家,来实际完成整个流程吗?我们实验室设计出了两部,世界各地也另有几部机器人,它们的能耐给了我们肯定的答案。

让亚当研究酵母菌

应用人工智慧从事科学探索的先锋之作,出现在1960~70年代的美国史丹佛大学,他们设计了电脑程式DENDRAL来分析质谱仪资料,而Meta-DENDRAL程式则是最早的机器学习系统之一。研究者当时试图研发一套自动化工具,打算在1975年美国航太总署(NASA)的维京任务中,寻找火星上的生命迹象,可惜当时的技术做不到。之后陆续出现了Prospector(用于地质学)、Bacon(用于一般探索)等程式,它们已经能自动提出假说并设计实验,但大部份都无法自己实际做实验,这代表人工智慧系统仍无法独立(甚至半独立)运作。

我们的机器人「亚当」长得并不像人,它是一座複杂的自动化实验室,体积相当于办公室的一个小隔间,具有一个冷冻柜、三个液体处理装置、三支机器手臂、三个培养箱、一部离心机等机件,都是自动化的。当然,亚当的大脑是一部威力强大的电脑,负责推理并控制硬体。

亚当的实验是研究微生物的生长情形,它选择菌株与培养基,几天后再观察这些菌株在培养基里的生长情形。亚当全凭己力,在一天内配出约1000种菌株加培养基的组合。我们让亚当去探索生物学里一个很适合自动化的重要领域:功能基因组学,也就是探讨基因与其功能的关係。

亚当第一个完整的研究和酿酒酵母(Saccharomyces cerevisiae)有关,这是製造麵包、啤酒和威士忌用的菌种。生物学家之所以对它感兴趣,是因为它可当做「模式生物」,来探讨人类细胞如何运作。酵母菌细胞里的基因数量远比人类细胞少,长得快又容易培养。儘管人类与酵母菌最后的共同祖先或许得回溯到10亿年前,但演化很保守,适用于酵母菌的情形大部份也适用于人类细胞。

亚当锁定的是一个未解的问题:酵母菌如何利用酶(催化特定生化反应的複杂蛋白质),将培养基变成更多酵母菌和代谢废物。儘管科学家已研究了150年以上,知道酵母菌会产生许多种酶,但有些酶不知是由哪些基因编译而成。而亚当就是要找出这些「孤儿酶」的「父母基因」。

为了获得新发现,亚当需要大量的科学知识。我们在亚当的程式里加入了大量的背景知识,包括酵母菌新陈代谢及功能基因组学。亚当拥有的是背景「知识」还是「资讯」,有待哲学辩论,但我们主张用「知识」这个词,因为亚当用它来推理,并指引亚当和实体世界的互动。

亚当用逻辑陈述式来呈现知识。逻辑学发明于2400年前,它比自然语言更能精确地描述知识,而且,如果要让机器人和人类交换知识时不产生歧义,用现代逻辑最精确。更方便的是,逻辑陈述式也能当做程式语言,因此亚当的背景知识可以转译成电脑程式。

我们编写程式时,提供了许多事实(fact)。举个典型的例子:酿酒酵母里有个基因叫ARO3,它可以编译出「3-去氧-D-阿拉伯庚酮糖酸-7-磷酸」(DAHP)的合成酶。我们也提供相关的资讯,例如这个酶能催化下述化学反应:「磷酸烯醇丙酮酸」(PEP)加「D-赤藻糖4-磷酸」,反应产生「2-去氢-3-去氧-7-磷酸-D-阿拉伯-庚酸」和磷酸。

综合这些资讯,就能整合基因、酶及代谢产物(小分子),整理出酵母菌的新陈代谢模型。模型和知识库有些不同,模型可以转换成软体,用来处理资料及预测结果。机器人科学家则可以整合抽象的科学模型和实验室机器人学,自动化测试并改善模型。(待续)

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