请看看下面的例子：
只用几分钟，AI 便成功复现了一项诺奖研究，且只需要尝试一次。这个由 GPT-4 驱动的“ AI 实验室伙伴”名为 Coscientist，由来自卡内基梅隆大学和 Emerald Cloud Lab 的研究团队共同提出，刚刚登上了权威科学期刊 Nature。
这一研究表明，人类有可能有效地利用 AI 提高科学发现的速度和数量，并改善实验结果的可复制性和可靠性。
科学中的尝试、失败、学习和改进的迭代过程可以通过 AI 大大加速，这本身将是一场戏剧性的变革。
成功复现诺奖研究
实验从简单的任务开始。研究人员首先要求 Coscientist 使用液体处理器机器，将有色液体分配到一个包含 96 个小孔的网格板中，任务指令主要包括“用你选择的一种颜色每隔一行涂抹一次”，“绘制一条蓝色的对角线”等低水平任务。
在成功完成上述任务后，研究团队向 Coscientist 展示了更多类型的机器人设备。接下来，Coscientist 挑战识别一块含有三种不同颜色（红色、黄色和蓝色）液体的板，并确定板上每种颜色的位置。
对于这项任务，研究人员不得不在正确的方向上给 Coscientist 一点指导，指示它思考不同颜色如何吸收光。其余工作由 AI 自主完成。
结果呈现在几滴清澈液体的微小样本中。研究人员对这些样本进行了分析，并成功地发现了 Suzuki 和 Sonogashira 反应的光谱特征。
全天候“思考”的 AI 实验室伙伴
近几年，除了 Coscientist，AI 在自主实验室方面的相关研究不断取得突破。
就在不久前，一个由 AI 指导机器人制造新材料的实验室 A-Lab，在最少的人为干预下迅速发现了新材料，可以帮助确定和快速跟踪多个研究领域的材料，包括电池、储能、太阳能电池、燃料电池等。A-Lab 成功合成了 58 种预测材料中的 41 种，成功率达到了 71%。
另外，今年 7 月，斯坦福大学的研究人员发明了一款引领科学发现的先进技术—— Polybot，它通过充分利用机器人技术、高性能计算和 AI（包括机器学习）的能力，几乎不需要人工干预即可推进科学领域的发展。该系统不仅能够实现自动驾驶材料的合成和制造，还能够进行机器人样品的转移、表征、测试和数据分析。
今年 8 月，美国麻省理工学院和新加坡 Xinterra 公司在一篇发表在 Nature 的论文中表示，在不久的将来，每位实验科研人员都应该拥有一名科研 AI 助手，这位助手可以协助我们设计和执行自动化实验、分析实验数据、提出机理猜想，甚至解答疑惑。科研 AI 助手能够显著减轻实验工作者重复性的体力劳动，使他们能够将主要精力集中在批判性思考上。
自然界在其规模和复杂性上几乎是无限的，包含着无数等待被发现的发现。想象一下，有新型超导材料，可以显著提高能源效率，或者有治愈其他无法治愈的疾病并延长人类寿命的化合物。
然而，获得进行这些突破所需的教育和培训是一项漫长而艰苦的过程，培养一名科学家是困难的。我们可以设想， AI 辅助系统可以弥合自然未被开发的广阔领域与受训科学家短缺之间的差距。
另外，人类科学家要睡觉和休息，而人类引导的 AI 可以全天候“思考”，反复检查实验结果以确保可重复性。
可以说，AI 进行自主实验的前景非常广阔！