化学会被人工智能取代吗

2016年，“阿尔法围棋”在围棋人机大战中击败了韩国九段棋手、世界冠军李世石，引发巨大关注。在今年的政府工作报告中提到，加强新一代人工智能研发应用，在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进“互联网＋”。发展智能产业，拓展智能生活，运用新技术、新业态、新模式，大力改造提升传统产业。那么人工智能是否可以应用在化学领域，实现部分化学工作的自动化呢？最近，Segler等人在Nature上发表研究工作，展示了他们设计的软件程序在有机合成中的神奇应用，文章DOI: 101038/nature25978。同时，Nature发文对此进行了点评，文章DOI: 101038/d41586-018-03774-5。随着人工智能的发展，人类不禁感慨，人工智能的发展是否会让部分化学工作者失业呢？

人工智能会让化学家失业吗？人工智能会让化学家失业吗？

Scheme 1 逆合成分析举例

合成化学是从简单的分子构建目标化合物的过程，是化学学科的重要分支，长期以来，合成化学家的理论知识和经验被认为是成功构建分子的关键。在上个世纪60年代，有机合成大师E J Corey提出了“逆合成分析”的概念，并因此获得1990年的诺贝尔化学奖。合成化学家在考虑分子合成时，都会使用“逆合成分析”的方法，思考一系列问题（Scheme 1），比如：

1）该分子的前体结构是什么，该由什么样的最初原料构建？

2）每一步的产率怎么样？

3）每一步的 *** 作可行性如何？

然而，这一切真的只有人类才能完成吗？在查询每一步反应时，通常化学家会通过网络数据库如Scifinder或Reaxys等检索，那么是否可以设计一个程序，往其中植入足够多化学反应的数据库，让程序来设计合成路线呢？自上个世纪60年代起，人类一直都在设法寻找这样的程序，然而该研究很难取得成功。

有两个最基本的因素，阻碍了该研究的成功。首先，电脑硬件无法应对这样的挑战；其次，软件程序无法完全理解化学文献的复杂性。有机化学反应是极为复杂的，比如对某个特定反应，只有当Z基团不存在时，X基团可以顺利地转化为Y基团；但当Z基团存在时，也可以通过改变温度、酸碱度、溶剂等条件实现相应的转化。这样复杂的过程，是软件程序难于理解的。

针对第二个问题，人类已经开发了许多不同的解决方法。一种方法是往程序中植入足够多的化学反应，包括反应的局限性和条件限制。这样的程序往往会产生很多类似的合成路线，对这些路线进行评估便可以产生最合理的路线。目前这样的思路已经取得了一定的成功，并且产生了具有一定竞争力的软件产品。

Segler等人采用了另一种方法，他们考虑不把研究者的经验注入电脑，而让程序自己学习设计路线。事实上，程序存贮和记忆的容量比人脑要大得多，能提供的可能性也更多。目前，这样的研究已经产生了惊人的效果。

在该工作中，作者设计了一个电脑程序，可以自主地从一个大的数据库中学习化学反应，并进行细致地筛选。并且，它只会筛选已经被多次成功应用的反应。当程序被要求设计合成路线时，它可以像人类一样进行逆合成分析，根据自己掌握的知识制定出最有希望的合成前体，并对合成路线的可行性进行分析。作者将三个人工神经网络和一个随机Monte Carlo tree search结合起来（作者称之为3N-MCTS），用来产生最有希望的合成路线。

比如对如下药物候选分子的合成，在过去的报道中需要如下六步合成路线（Asian J Chem 2015, 27, 2117-2124）。令人惊讶的是，作者利用他们开发的计算程序可以在54 s内发现该合成路线。

人工智能会让化学家失业吗？

Scheme 2 软件程序设计的逆合成分析

值得一提的是，程序设计的合成路线不仅可以接受程序评分系统的考核，也可以接受训练有素的合成化学家的双盲实验审查。研究发现，对于test a, 化学家对于文献报道的路线和 3N-MCTS设计的路线没有明显的倾向性（Scheme 3a）；对于test b, 相对没有知规矩制约的heuristic BFS程序，化学家高度倾向于3N-MCTS程序设计的合成路线（Scheme 3b）。对于test a 的task 1, MCTS 提供的路线是通过Ohira-Bestmann试剂发生Seyferth-Gilbert 增碳反应，而化学家倾向于选择经由Grignard反应的合成路线。尽管MCTS 路线在理论上是可能的，但在 *** 作上不太方便。但接下来构建环系的方法则是一致的（Scheme 3c）。而对于test b，由于没有规矩的制约和范围的限制，heuristic BFS 产生了在逆合成分析中备受指责的错误（Scheme 3d）。因此，总体来说3N-MCTS产生的合成路线是较为合理的。

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Scheme 3 MCTS产生的路线与文献报道的路线、BFS产生的路线进行双盲实验比较

然而，这并不意味着程序给出的所有路线都是合理的，但化学家设计的合成路线也并不都是可行的。小编曾听不少学生抱怨，导师设计的合成路线是行不通的。因此，Segler等人报道的机器提出的路线不比人类提出的路线差，已经历史性地突破了。机器可以在短时间内分析众多的文献，在最短时间内提出可行的合成方案，这远远不是人类能比的。

那么人类不仅设想，如果人工智能继续发展下去，是否有一天会对合成化学家的工作岗位构成威胁呢？尽管软件无法处理特别复杂的、不常见的结构，但一些常规的合成问题会渐渐被AI取代。

总结：人工智能的发展，对很多化学家的工作岗位构成了威胁。然而，人工智能确实可以帮助化学家避免了许多重复的工作，让化学家把更多的精力放在思考高质量的问题上，比如该合成怎么样的分子、为什么要合成该分子，而不是把精力放在合成的具体细节上。目前来说，并不是所有化学家都能接受这一转变，然而历史的车轮滚滚向前，它不会随任何人的意志而改变，人工智能改变化学发展的日子终究要来。

专利名称：用邻硝基对甲酚制备4－甲基－2，6－二硝基苯酚工艺的制作方法

技术领域：

本发明属于硝基化合物的制备领域，具体涉及用邻硝基对甲酚制备4-甲基2，6-二硝基苯酚工艺。

背景技术：

在苯乙烯生产中使用的传统阻聚剂为2，4-二硝基苯酚，该产品的毒性大，生产过程排放的废水量大，对环境污染严重。

《化学工程师》1997年度第3期(总第60期)P6～7，李德鹏等发表文章《阻聚剂2，6-二硝基对甲酚的合成研究》，提出一种新的阻聚剂，2，6-二硝基对甲酚(2，6-Dinitro-P-Cresol，商品名称DNPC是其英文名称的缩写；亦名4-甲基-2，6-二硝基苯酚)。并对比了已知的各种合成路线后，提出了用对甲酚为原料，硝酸为硝化剂，醋酸或氯仿作溶剂，分两步硝化(硝酸与对甲酚的氯仿溶液，控制＜15℃同时向溶剂中滴加；控制＜25℃反应2～3h，再回流反应1～2h；蒸去溶剂再乙醇-水重结晶；据报导收率83％)。合成2，6-二硝基对甲酚的工艺路线。

该法存在工序长(需两步3～5h不同温度的硝化反应、)，后处理过程复杂(蒸去溶剂、再重结晶)等不足。

授权公告日为2004年2月25日，授权公告号CN1139569C的《2，6-二硝基对甲酚的制备方法》提出了由邻硝基对甲酚为起始原料，向熔融的邻硝基对甲酚中滴加硝酸，直接一步硝化制备2，6-二硝基对甲酚的方法。该法虽然收率高，流程短，但美中不足的是还存在一个废水排放问题。

可以用seek68文献馆的资源比如：知网、ACS Publications（美国化学会期刊全文数据库）、ABC Chemistry化学方面的免费全文网上期刊数据库、scifinder是美国化学学会（ACS）旗下的化学文摘服务社、Reaxys内容丰富的化学数值与事实数据库、Wiley在线多学科资源平台、RSC英国皇家化学学会，中国化学会等等。

主要有3种

一、没有目标的文献，主要指只知道方向，没有具体文献、杂志的编号或者页码，这个时候可以尝试scholar google能不能找到资料并且获得全文。

二、没有目标的文献。但是知道具体物质，或者其他信息，可以查相关数据库，如ca，reaxys等等，找到资料所在位置，然后进入有权限的学校或者科研机构进行下载。

三、有目标的文献，比如已经知道期刊及出版时间，页码等，直接找到有权限的学校或者可样机构进行下载，也可以到论坛求助。

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