偶然的霉菌污染、偶然的霉菌菌种、偶然把培养皿放在工作台上、偶然的温度条件和偶然的休假，1928年亚历山大·佛莱明对青霉素的发现被科学界认为“一系列偶然事件导致的”，这也就是说，如果没有这一连串的“偶然”接连出现，恐怕还会有数亿人饱受细菌感染类疾病的困扰。
青霉素只是科学界许多偶然发现中的一个，在科学研究的各个领域，“偶然间的运气”充斥其中——无论是仰望星空寻找新的类地行星，还是深入微观世界了解人类基因组的构造，或是不断重复实验寻找一种新的抗癌药物——一个不可否认的事实是：直至今日，相当多人类在科学研究领域所取得的成果，仍然是通过“千万次的重复加上那么一点儿偶然所得的运气”获得的。
但这已经比100年前的先辈们要幸福的多了：自从现代计算机出现之后，计算与数学、物理、化学、生物等学科纷纷产生交叉、融合，形成了计算数学、计算物理学、计算化学、计算生物学等一系列计算科学，基于现代信息技术所带来的强大计算力和丰富能力，传统的科学研究可以在信息空间快速进行模拟、重现和千万次的迭代，也因此取得了前所未有的发展。
蛋白质折叠问题在1966年被提出时，人们还对这种构成生命的物质知之甚少，往往1、2年才能勾勒出一个蛋白质的结构及折叠构造，但在强大的计算力所构成的仿真模拟系统中，全球已经建立了超过80,000个蛋白质结构的数据库，更获知了阿尔兹海默、帕金森病、II型糖尿病等疾病与蛋白质折叠有着显著联系。
这是比特世界第一次渗透进组成我们的原子世界，计算力犹如一把利剑，既改变了社会的方方面面——政治、经济、社会关系——也改造了自然世界、微观世界、乃至原子世界，当然，也包括人类的身体。
2018年以来，人工智能在在化学、生物学、医学乃至天文学领域不断取得突破性的进展，从54期《云栖科技评论》提到的利用AI技术预测化学反应，到55期的AI预测细胞荧光图像和AI辅助确诊糖尿病性视网膜病变，AI在现代计算的基础上，形成“AI+科学”的全新生态，极大的促进甚至取得前所未有的科研成果，就像三十年前，“计算+科学”（比如计算化学）相对理论研究方法（理论化学）和实验科学方法（实验化学）所取得的成就那样。
AI是一门科学，现在，它也在变革科学，甚至于它所展现的能力，已经不仅仅是变革科学发现的潜力，而是主导科学发现的进程，成就科学领域进入新一次的大爆发阶段。
对于当代的科学家们来说，在历经了基础科学研究的实验、理论、计算三大发展阶段之后，他们幸运的遇到了AI这样一个全新的手段：AI在科学领域能够在人类的洞见和分析之外，塑造出新的视界，形成新的研究路径，发现新的未知领域，而这些，通常在过去是几十年才能够达到的成就。
可以预见的是，AI将与现代计算一样，进一步融入所赋能的领域，并转化为该领域自身的技术及能力，它将不仅是一种科研方式和手段，而是与科学研究结合形成新的“AI化学”、“AI物理学”等全新的学科。
AI并不仅仅在变革科学，它正在进入原子世界，成为科学研究的一部分，直至主导科学发现的进程。
延伸阅读：
化学界“AlphaGo”问世：加速合成人类所需的化合物
Marwin H. S. Segler及其团队通过深度学习神经网络来学习所有已知的大约1240万个单步有机化学反应，使它能够预测在任何单一步骤中可以使用的化学反应。AI工具重复应用这些神经网络来规划多步骤合成，解构所需的分子，直到最终得到可用的试剂。
他们近期在《自然》杂志上所刊登的论文证明了，使用人工智能技术能够以前所未有的速率进行逆向合成反应，这一过程缩短之后，未来科研机构和制药公司发现新药或者其他新的医疗技术的速度将有望达到全新水平。
可以说，这一次AI融入化学（反应）过程，是药物合成领域，乃至化学研究领域的一个里程碑，它意味着，AI将在化学、物理、生物等基础研究领域扎根，重新定义（而不仅仅是优化）这些领域科学研究的手段和方法，形成“AI+科学”的全新形态，极大的促进甚至取得前所未有的科研成果就像三十年前，“计算+科学”（比如计算化学）相对理论研究方法（理论化学）和实验科学方法（实验化学）所取得的成就那样。
不仅如此，Segler团队的创举，体现了知识发现的“化学能力”，展现了AI如何“充分融入所赋能领域，并转化为该领域自身技术”的独特魅力，比如说，在工业界，AI已经成为PT，即Production Technology（生产技术）。
完整报道：http://tech.sina.com.cn/d/i/2018-04-12/doc-ifyzeyqa8728663.shtml
