## 608｜AI预测化学反应常出错？MIT巧用70年代老方法训练AI

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今天想跟你聊一个听起来很不性感的AI“小研究”。之所以称它为小研究，并没有丝毫瞧不起的意思，主要是因为这个研究解决的问题，从原理上看简单到让人难以置信：一方面就是教AI数数字，另一方面数的东西是“原子”，从大小尺寸上讲，这可是名副其实的“小东西”。

对，你没听错，就是数原子。我们在初中都学过一个化学常识：原子不能凭空产生，也不能凭空消失。但是现在最先进的AI系统，在预测化学反应时，居然会随意地“创造”或“删除”原子。

这就好比你让AI帮你算一道数学题：2+3等于几？结果AI告诉你答案是6，还振振有词地说“我在计算过程中又找到了一个1”。听起来是不是很荒谬？

当然，去年更大一场风波，让全球都对AI的数学能力产生了质疑，那就是2024年7月，硅谷资深提示工程师Riley Goodside在测试GPT-4o时偶然发现，当输入“9.11和9.9哪个大”时，模型坚定回答“9.11更大”。他随后测试了谷歌Gemini、Claude等12个主流模型，发现83%的模型得出相同结论。

基于这个事情，后来有企业做了调查，发现全球AI信任度指数下降12%，微软、OpenAI等公司股价短期波动超5%。你看，从这个事情可以看出来，学好小学数学还是很有价值的。

当然，“9.11和9.9谁更大”这个问题现在的大模型都已经可以正确回答了。但这种荒谬的事情，仍在AI预测化学反应的领域里大量存在着。

简单来说，现在的AI确实在做“炼金术”。什么叫炼金术？指的是中世纪的那些炼金术士，他们梦想能点石成金，炼出长生不老药。因此他们进行各种实验，有点像早期化学家和哈利·波特中的魔法师的结合体。

虽然我们不是炼金术士，但可以想象一下，如果我们是一家制药公司的研发人员，想要合成一种新药，那我们就肯定需要知道化合物A和化合物B混合后会产生什么样的化学反应，以及最终得到什么产品。

这个问题看起来很简单，也就是高中化学的入门第一课的水平，但实际上，如果具体到不同化合物的反应情况就会非常复杂。因为化学反应涉及到原子之间复杂的电子重新分配，就像一场精密的“电子舞蹈”：每个电子都有自己的位置，不能多，也不能少。

现在的AI系统，比如那些基于大语言模型的化学反应预测工具，它们的工作方式是这样的：把化学分子当作“文字符号”来处理，就像处理一篇文章一样，它们会说“哦，我见过类似的反应，大概会产生这样的结果。”

乍一听，你感觉好像没什么问题，对吧？但问题就出在这里：这些AI系统在“写”化学反应结果的时候，完全不知道原子守恒定律和电荷守恒定律的存在。

举个具体例子：假设你输入一个包含10个碳原子的反应物，现有的AI可能会告诉你，反应产物有12个碳原子。多出来的2个碳原子是从哪里来的？AI不知道，它只是觉得“这样的组合看起来合理”。

关键是，这种错误在现实中的后果可能是触目惊心的。如果制药公司基于这样的AI预测来设计实验，不仅会浪费大量的时间和金钱，更可能产生完全错误的化合物，甚至是有害的副产品。

之所以今天和你聊这个，是因为我看到了MIT的一个研究团队就这个问题发表了论文和一个系统。

这个团队的负责人叫Connor Coley，是MIT化学工程系的教授。说起这位教授，其实挺有意思的：他本科主修的是化学工程，博士期间开始研究用计算机来预测化学反应，可以说是这个交叉领域的早期开拓者之一。现在他不仅在MIT化学工程系任教，还同时在电气工程与计算机科学系担任职务，是一个典型的跨界人才。

他们开发了一个叫FlowER的系统。这个名字听起来很浪漫，但其实是“Flow matching for Electron Redistribution”的缩写，翻译过来就是“电子重分布的流匹配”。他们在《自然》杂志上发表的论文题目，叫《电子流匹配用于生成反应机制预测》。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025091419/1887477663393141268/091419.png)

听起来很高深莫测吧？其实他们的核心思想简单得让人不敢相信：既然化学反应的本质是原子及电子的重新分配，那我们就让AI学会“数电子”，确保反应前后，原子和电子的数量始终守恒。

这就像给一个不会算术的会计配了一个算盘，现在他每做一笔账，都必须用算盘验算一遍，确保收入减去支出等于账户变化。但MIT团队的巧妙之处在于，他们没有重新发明轮子，他们使用了一个化学家伊瓦尔·乌吉（Ivar Ugi）在20世纪70年代发明的经典方法“键-电子矩阵”。不过，这个方法原本是用来在纸上手工分析化学反应的，现在被MIT团队“数字化”了。

简单来说，这个矩阵就像一张“电子账单”。每个化学键、每个电子对，都在这张表格中有一个固定的位置。当AI预测化学反应时，它必须确保这张“账单”在反应前后完全平衡，既不能多一个电子，也不能少一个电子。

更厉害的是，这个系统不仅能保证“账目平衡”，还能告诉你整个反应的详细过程。就像不仅告诉你最终的账户余额，还能给你一份完整的流水账，显示每一笔钱是怎么进出的。

这种方法的好处也很直观：第一，心理压力小了。科学家们不用担心AI会“凭空造原子”；第二，效率也更高了。因为预测结果更可靠，减少了无效实验。

可能有同学会问：不就是教AI学会数原子吗，有这么重要吗？

说实话，这个突破的重要性，远远超出了大多数人的想象。首先，我们要明白化学反应预测在现实世界中有多重要。每年，全球制药行业要花费数千亿美元来研发新药。这个过程中，最耗时耗钱的环节之一，就是搞清楚“如何合成这个化合物”。

传统的方法是什么？化学家们凭借经验和直觉，设计实验方案，然后在实验室中逐个进行试验。这就像在黑暗中摸索，成功了是运气，失败了是常态。好不容易走出实验室，还需要找病人来做实验，那又是一个非常长的流程，如果最开始的方向错了，很有可能一个团队七八年的工作全部付之东流。所以一个新药的研发周期动辄十几年，成本高达数十亿美元。而且，对于很多研究人员来说，哪有那么多的七八年可以浪费呢？

现在有了可靠的AI预测工具，情况就完全不同了。化学家们可以在电脑上预演成千上万种反应方案，筛选出最有希望的几种，再去实验室验证。这就像从“盲人摸象”变成了“有图纸施工”。但这里有个关键前提：AI的预测必须是可靠的。如果AI告诉你一个根本不可能的反应（比如凭空多出几个原子），你基于这个预测去做实验，结果只能是浪费时间和金钱。

MIT的这个突破，本质上是给AI装上了“科学常识”。现在的AI不再是一个“会说话但不懂科学”的鹦鹉，而是一个“既会说话又懂基本科学原理”的助手。

更重要的是，这个系统展现出了惊人的“举一反三”能力。研究团队发现，在训练时即使面对从未见过的全新反应类型，FlowER也能给出合理的预测。用Connor Coley教授的话说：“我们对能够获得如此可靠的化学机制预测感到非常兴奋。它保持质量守恒，保持电子守恒。”

更让人兴奋的是，MIT团队做了一个非常有格局的决定：把整个FlowER系统完全开源。

用团队成员Mun Hong Fong的话说：“模型、数据，全部都在那里。我们是制作这个数据集的先驱团队之一，并且让它开源可用，让每个人都能使用。”

这意味着什么？意味着全世界的化学家、材料科学家、药物研发人员，都可以免费使用这个工具。不需要支付昂贵的许可费，不需要等待商业公司的产品发布，直接就能在自己的研究中应用这项技术。这就像把一个原本只有少数大公司才能负担得起的“超级显微镜”，免费分发给了全世界的科研工作者。

可以预见，这将极大地加速全球的科学研究进程。说到这，相信你可能还记得，我在第580期的广播站里，曾介绍过生物数据公司Tahoe Therapeutics开源的他们最大的虚拟细胞数据集Tahoe-100M，它包含了1亿个单细胞的数据，覆盖了50种癌症细胞对1200种药物处理后的反应，是全球规模最大的药物与单细胞反应的数据集。

其实现在有非常多的生物或者新材料方面的研究团队，都选择了直接开源。这就形成了一个很好的生态，每个团队都在帮助整个行业往前推进一步。

当然，今天说的这个MIT研究团队也很诚实地承认了当前系统的局限性。具体来说，现在的系统主要基于美国专利局数据库中的一百多万个化学反应进行训练，但这些数据并不包括某些金属和一些催化反应。这就像一个强大的翻译软件，但目前只支持常见的几种语言，还不能处理一些小众方言。

看完这个研究，我最大的感受是：有时候，最重要的突破往往来自于对最基本原理的坚持。

MIT团队解决的问题，说起来真的很“初级”，就是教AI学会数原子。但正是这个看似简单的问题，却长期困扰着AI化学预测领域。很多研究者都在追求更复杂的算法、更大的模型，却忽略了最基础的物理约束。

另外，这个研究还有个启发：有时候解决问题的关键，不是发明全新的方法或者炫酷的方法，而是把经典方法与现代技术巧妙结合。MIT团队使用的键-电子矩阵，是1970年代就有的方法，但他们把它与现代AI技术结合，就产生了突破性的效果。可能很多时候，有一些经验和方法，加上AI之后，就能发挥出巨大的力量。

如果你是相关领域的研究者，一定要去GitHub上看看这个FlowER系统，我把论文和开源地址放在下方了。当然，对于咱们其他人来说，也可以多多了解这种科学的进展，一方面可以让我们的生活更加健康；另一方面，这里面的一些研究思路，也完全可以迁移到我们自己的生活和工作中。

> 相关链接
> ① 自然杂志论文地址：
> https://www.nature.com/articles/s41586-025-09426-9
> ② FlowER开源地址：
> https://github.com/FongMunHong/FlowER

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友，特别是那些做化学或者医药研究的朋友，这可能会帮助到他们。明天咱们接着聊AI。

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