烧杯与代码的奇妙邂逅

4月23日，中山大学刘俊良教授为初三学生开展了一堂主题为“人工智能驱动的化学研究”的讲座。

刘教授细致地为我们分析了人工智能与化学研究各自独立的发展历程，以及现代社会两者融合发展的趋势。教授提到，人工智能具有能够自动化执行任务、无限可用性、快速准确等优势，这有利于保障科学研究的科学性与准确性。同时，他还提到“Chemistry 即 Chem is try”——化学是一门实验科学，实践是必不可少的，而获得学术成果更是需要数以万计的尝试。

从实验角度看，在传统化学研究中，湿实验室是必要的，实验者需要考虑到人力、物力等多方面的因素。而AI算法与之相反，被称为“干实验室”。其优势在于能在危险环境下实现自动化替代，进行重复实验，还能够动态调度和实时管控。

从发现与创造的角度看，像“AlphaFold”这样的深度学习系统能够预测物质结构，这或许能给科学家带来一些研究的灵感与启发，以科技赋能化学学科发展。

这次讲座生动展示了人工智能与化学研究之间的联系，引发了初三师生的思考。人工智能与化学研究的融合发展真的那么完美吗？该领域还会遇到哪些挑战呢？其实，人工智能并非十全十美，这一新领域也面临着已知与未知并存的挑战。许多AI模型是固定的，但化学研究的对象是动态变化的，因此人工智能无法满足所有的化学研究需求；再者，AI模型的预测能力高度依赖训练数据的质量和数量，这意味着若作为样本的实验和程序出现一点差错，就会前功尽弃。

作为数字时代的原住民，我们这代人注定要与AI共生共长。这场讲座让我明白，人工智能的出现并非是要取代科学家，而是要成为他们的工具与助手。它弥补了人类科学家的局限，让研究者能把更多精力投入到创造性的、人工智能目前尚不能完成的工作中。在看得见的仪器与试剂背后，隐藏着人工智能与化学碰撞出的火花。烧杯与代码的奇妙邂逅，正在书写着化学研究的新篇章。