想象一下，我们利用人工智能来比较两个看似毫无关联的创作——生物组织与贝多芬的《第九交响曲》。乍一看，一个生命系统和一部音乐杰作似乎毫无联系。然而，麻省理工学院（MIT）的麦卡菲工程学院院长、土木与环境工程及机械工程教授马库斯·J·比勒（Markus J. Buehler）开发了一种新颖的人工智能方法，弥合了这一鸿沟，揭示了复杂性和有序性的共通模式。
“通过将生成式人工智能与基于图形的计算工具相结合，这种方法揭示了以前难以想象的全新思想、概念和设计。我们可以训练生成式人工智能对前所未有的思想、概念和设计做出新颖预测，从而加速科学发现。”比勒说道。
这项研究展示了一种先进的人工智能方法，该方法融合了生成式知识提取、基于图形的表示以及多模态智能图推理。
研究采用受范畴论启发的方法开发的图表作为核心机制，以教导模型理解科学中的符号关系。范畴论是数学的一个分支，涉及抽象结构及其相互关系，它提供了一个框架，通过关注对象及其相互作用（而非具体内容）来理解和统一不同系统。
在范畴论中，系统是从对象（可能是任何东西，从数字到更抽象的实体，如结构或过程）和态射（定义这些对象之间关系的箭头或函数）的角度来审视的。通过这种方法，比勒能够训练人工智能模型对复杂的科学概念和行为进行系统性推理。通过态射引入的符号关系清楚地表明，人工智能不仅仅是进行类比，而是在进行更深层次的推理，这种推理能够在不同领域之间映射抽象结构。
比勒运用这一新方法分析了1000篇关于生物材料的科学论文，并将它们转化为一个以图形形式呈现的知识图谱。该图谱揭示了不同信息是如何相互关联的，并且能够找到相关联的想法群组以及将许多概念联系起来的关键点。
“真正有趣的是，这个图谱具有无标度特性，高度连通，并能有效地用于图谱推理。”比勒说道，“换句话说，我们教导人工智能系统思考基于图谱的数据，以帮助它们构建更好的世界表征模型，并增强思考和探索新想法的能力，从而推动科学发现。”
研究人员可以利用这一框架来回答复杂问题、发现当前知识的空白、提出新的材料设计、预测材料可能的行为，以及将以前从未联系过的概念联系起来。
人工智能模型在生物材料与《第九交响曲》之间发现了意想不到的相似性，这表明两者都遵循复杂性的模式。“就像生物材料中的细胞以复杂但有序的方式相互作用以执行功能一样，贝多芬的第九交响曲通过排列音符和主题来创造复杂但连贯的音乐体验。”比勒说道。
在另一项实验中，基于图谱的人工智能模型建议根据瓦西里·康定斯基（Wassily Kandinsky）的画作《构图七号》（”Composition VII”）中发现的抽象图案来创造一种新的生物材料。人工智能提出了一种新的基于菌丝的复合材料。“这种材料的结果结合了一组创新的概念，包括混沌与秩序的平衡、可调节的属性、多孔性、机械强度以及复杂图案的化学功能。”比勒指出。
通过从一幅抽象画作中汲取灵感，人工智能创造了一种既坚固又实用，同时具有适应性和能够执行不同角色的材料。这一应用可能会推动创新型可持续建筑材料、生物降解塑料替代品、可穿戴技术以及生物医学设备的发展。
有了这个先进的人工智能模型，科学家们可以从音乐、艺术和技术中汲取灵感，分析这些领域的数据，发现隐藏的模式，这些模式可能会为材料设计、研究，甚至音乐或视觉艺术领域带来无限的创新可能性。
“基于图谱的生成式人工智能在新颖性、探索能力和技术细节方面达到了远高于传统方法的水平，并且通过揭示隐藏的联系，为创新建立了一个广泛有用的框架。”比勒说道。
“这项研究不仅促进了生物启发材料和力学领域的发展，还为未来的跨学科研究奠定了基础。在这种研究中，由人工智能和知识图谱驱动的方法可能会成为我们进行其他未来工作时科学和哲学探究的工具。”