北京 – 人工智能（AI）正在以前所未有的速度渗透到科学研究的各个领域。近日，一篇即将发表于 ICLR 2025 的论文《MOOSE-Chem: Large Language Models for Rediscovering Unseen Chemistry Scientific Hypotheses》引发了科学界的广泛关注。该研究表明，大型语言模型（LLMs）在仅依赖化学研究背景信息的情况下，能够自主发现新颖且可行的化学科学假设，甚至可以“重新发现”已发表在《Nature》、《Science》等顶级期刊上的科学发现。这一突破性进展预示着 AI 不仅能处理语言和图像，更有潜力成为真正的“AI 科学家”，加速科学发现的进程。
研究背景：AI 挑战科学发现的传统模式
长期以来，科学发现主要依赖于科学家的经验、直觉和实验。然而，随着数据量的爆炸式增长，传统的科研模式面临着效率瓶颈。如何利用 AI 从海量数据中提取有价值的信息，辅助甚至自主进行科学发现，成为当前 AI 研究的重要方向。
《MOOSE-Chem》论文正是针对这一问题展开了深入研究。研究团队提出了一个核心问题：LLMs 是否能够仅凭化学研究背景信息，自动生成新的、有效的化学科学假设？为了验证这一猜想，研究人员构建了一个名为 MOOSE-Chem 的框架，并进行了大量的实验验证。
MOOSE-Chem：AI 科学发现框架
MOOSE-Chem 框架的核心假设是：化学研究假设并非凭空产生，而是由研究背景和研究灵感组合而成。基于这一假设，研究团队通过认知科学、论文分析和数学建模，建立了一个 AI 可执行的科学发现框架，主要包含以下三个步骤：
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文献检索（Literature Retrieval）： 利用 LLMs 结合信息检索技术，从大量化学论文中筛选出潜在的研究灵感。例如，当研究背景涉及某种新型催化剂时，LLM 会检索相关的催化剂研究，并提取其中的关键技术或方法。
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假设生成（Hypothesis Generation）： 基于研究背景和灵感，构造新的科学假设。这一过程类似于科学家在头脑风暴时结合已有知识提出研究方向。研究团队采用了基于 LLM 的 Prompt 生成和进化优化两种方法。进化优化通过变异、精炼和重组等步骤，不断优化假设，提高其质量。
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假设排序（Hypothesis Ranking）： 对生成的假设进行评估，并筛选出最优的科学假设。研究团队利用 GPT-4o 对每个假设的创新性、合理性和实验可行性进行评分，从而选择出最具潜力的研究方向。
实验结果：LLM 具备自主发现科学假设的能力
实验结果表明，LLM 能够成功识别与研究背景相关但未知的启发性论点，并生成新颖且可行的科学假设。更令人惊讶的是，LLM 甚至能够“重新发现”已发表在《Nature》、《Science》等顶级期刊上的科学发现。为了排除数据污染的可能性，研究团队特意划分了 LLM 训练数据的截止时间，确保 LLM 的“重新发现”并非源于对已发表论文的简单记忆，而是源于其自身的能力。
意义与展望：AI 助力科学研究新时代
《MOOSE-Chem》的研究成果具有重要的理论和实践意义。它不仅证明了 LLMs 具备自主发现科学假设的能力，也为 AI 在科学研究中的应用提供了新的思路。通过构建 AI 科学发现框架，可以有效地辅助科学家进行文献检索、假设生成和实验设计，从而加速科学发现的进程。
这项研究也引发了人们对 AI 在科学研究中角色的深入思考。未来，AI 是否能够完全取代科学家？AI 又将如何与科学家协同工作，共同推动科学进步？这些问题值得我们进一步探讨。
可以预见的是，随着 AI 技术的不断发展，AI 将在科学研究中发挥越来越重要的作用。AI 科学家或许不再是科幻小说中的情节，而是即将到来的现实。让我们拭目以待，AI 将如何改变科学研究的未来。
参考文献：
- MOOSE-Chem: Large Language Models for Rediscovering Unseen Chemistry Scientific Hypotheses. https://arxiv.org/abs/2410.07076
- Koestler, A. (1964). The act of creation. Hutchinson.
致谢：
感谢 ScienceAI 提供的研究信息。
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