1樓：EDISF
@PassionForLife
Alán Aspuru-Guzik說的是他麼？
如果是openchem的野心可不止是已知反應，如果不是，了解一下？
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以上是原回答
（不曉得評論的話怎麼新增鏈結和圖片就只能這麼寫了）
Alán Aspuru-Guzik Group可以說有點全面了
但是來這邊的是prof.Bartosz Andrzej Grzybowski教授，他當時演講的感覺就是集中在有機逆合成方面，或者是利用智慧型快速找出目標產物的最佳合成路線。
Machine Learning (ML)還是比較熱門，有很多小組都在努力。前兩天也瞄到一篇文章，是人工智慧通過對幾組反應的學習之後來預測產率什麼的，用的是high - throughput experimentation模型。
這是順便找的prof. Doyle 他們的研究內容
Research
分所以其實各種研究machine learning 來發展有機化學的課題組在不斷崛起，你提到的Alán Aspuru-Guzik Group 感覺想把我們能做的都做了，突然害怕。。。
2樓：原地爆炸的熊貓
所謂人類在新反應中可以create new things其實是說人可以跳出目前模式創造出有全新模式的反應原理。但這種東西其實是非常非常非常難的，因為你沒有前人經驗可借鑑，能否發現恐怕很大程度上是運氣問題。
目前機器學習其實是一種模式擬合的過程，其產出完全來自於資訊庫的輸入，它不會進行全新的假設。可以說，是在現有體系下尋找未被發現的」漏網之魚」。或者更進一步，它或許能發現在現有體系下存在但未被人類發現的潛在模式。
這種機械的模式擬合我不認為人類能幹得過計算機，現在可能可以一搏，以後很可能只會和圍棋乙個下場。
所以你導師說的hard working其實就是告訴你只能看運氣，像愛迪生般一樣一樣地嘗試。這是對於非天才來說是唯一方式了。
3樓：冰笛
非化學專業的，本人化學知識非常匱乏，不過既然你提到AI了那麼說說我的看法：
就弱人工智慧在此領域的應用來看，我僅存的化學知識基本上已經跟物理學相融合了，所以簡單的認為，通過原子、分子級的建模和大規模運算，理論上可以模擬出任意化合物的合成過程。這裡面AI是弱智能，所起的作用是簡化和優化運算過程，走些捷徑而已，沒什麼技術含量，靠的是你經驗的積累和一套功能強大的模擬計算環境，所以可以在這方面做些努力。
就強智慧型研究對於創新的重新認知來看，要想創新，拋開運氣和能分辨運氣的慧眼外，建立對目標領域分層次的認知體系是十分必要的，當運用乙個層面的規律遇到困難時，換個視角往往會有奇效，創新往往就是在這種情況下被動產生的。分層次認知要求的不是專，而是要博學多才，而且要融會貫通才行，這也是當前人工智慧機械人普遍弱智的主要原因——沒有賦予它們自我創新的能力。
4樓：PassionForLife
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如果是openchem的野心可不止是已知反應，如果不是，了解一下？
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