아톰2벡(Atom2Vec)이라고 불리는 이 시스템은 원소 주기율표를 재구성하는 프로그램이다. 이 AI는 온라인 데이터베이스에서 화합물의 이름 목록을 분석해 각 요소의 차이를 구별하고 인간의 감독 없이 자연어 처리를 사용해 목적을 달성한다.
연구를 이끈 쇼우쳉 장 교수는 "우리는 AI가 주기율표를 발견할 만큼 똑똑한지 알고 싶었다. 그리고 우리는 그것을 증명했다"고 말했다.
원소 주기율표를 재현하는 AI 시스템의 개발은 AI를 위한 새로운 벤치 마크 테스트를 개발하는 데 도움이 된다. 현재 AI 시스템은 인간이 구별할 수 없는 패턴화된 서면 질문에 응답하는 튜링 테스트를 통과해야 한다. 그러나 이 테스트는 주관적이라는 단점이 있다.
장은 인간이 진화의 산물이며 AI 시스템이 복제하기 매우 어려운 비합리적인 마음을 가지고 있다고 말하며 인간을 능가하는 AI 시스템을 시험하려면 새로운 표준이 필요하다고 말했다.
그는 "하지만 그렇게 하기 위해서는 AI가 인간이 이미 만들어낸 가장 위대한 발견을 할 수 있는지 테스트해야 한다"고 덧붙였다.
구글의 워드2벡(Word2Vec)을 기반으로 한 아톰2벡은 새로운 벤치 마크 테스트 개발을 이끌 수 있다. 워드2벡은 AI에서 단어를 숫자 코드 및 벡터로 변환하는 데 사용되는 언어다. 아톰2벡은 화학 화합물 이름을 인식 가능한 코드로 변환해 주기율표를 재구성한다. AI가 해당 언어를 사용해 시나리오를 재현하거나 재발명할 수 있다면 인간이 알아내지 못했던 새로운 내용을 발견할 가능성이 있다.
장과 동료들은 현재 아톰2벡의 두 번째 버전을 개발 중이며 목적은 면역 반응을 유도하기 위해 항원을 공격하는 올바른 항체를 디자인해서 의학적인 문제를 해결하는 데 도움이 되는 것이다.
