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每次基礎科研有了突破後，都會有人問這項成果的應用價值在哪裡。科學史上的著名案例是法拉第當初發現電磁感應後，英國財政大臣問法拉第：“你發現這些東西很有趣，但是，它能有什麼用呢？”當然，現代人都知道基於電磁感應原理髮出來的電有什麼用了。
那位英國財政大臣長期被當作笑柄，但我覺得這其實是人之常情，科學研究除了滿足人們探索未知世界的好奇心外，其實際應用價值也是重要一方面。
回到題目中說的AlphaGo這個人工智能，它在圍棋中打敗了所有的人類高手，但顯然對這個世界上的絕大部分人來說，不需要它陪我們下圍棋。它的價值在於，用於下圍棋的相關算法，也可用於別的領域。現在離AlphaGo誕生還沒多久，就有了在有機化學合成領域的應用消息。
德國明斯特大學（Westfälische Wilhelms-Universität, Münster）等機構研究人員3月底在英國《自然》（Nature）上發表論文，說通過使用與AlphaGo類似的算法，大幅提升了有機化學中逆向合成分析的效率。逆向合成是指給出一個想要的目標化合物，將其分子分解成基本單元，再來嘗試如何能合成這種化合物。過去，化學家都是在試管裡慢慢試，近些年來有電腦幫忙，速度快了一點，但這項新研究說，利用與AlphaGo類似的深度神經網絡和蒙特卡洛樹搜索，可將速度提升到現有速度的30倍。
無獨有偶，在另一份國際權威學術刊物《科學》（Science）上，2月份也刊登了一篇用人工智能技術來預測有機化學反應結果的論文。這項研究的一個亮點是，作者單位不僅有普林斯頓大學（Princeton University）這樣的高校，還有默克集團（Merck）的一個子公司，說明已經從純研究進入了產業界。
現代社會中很多物品都源於化學合成，隨著AlphaGo這樣的人工智能被應用到相關領域，會產生更多具有新性能的材料。也許將來我們身上穿的衣服、手裡拿的手機，這些日常生活中離不開的東西，都是源於人工智能幫助下的化學合成工藝呢。
