值得注意的是，有机合成的概念在19世纪就已产生，但人类在近100年后才真正开始对合成路径设计的模式进行探究总结。

“20世纪中期，化学家开始用计算机进行化合物合成路径辅助预测。近年来，人工智能算法被广泛地应用到合成设计领域。”裴剑锋告诉科技日报记者，化学家们也在创造和发展一种叫做自动合成机器人的设备，用于自动合成特定的目标化合物或者多个不同类型的化合物分子。机器学习和人工智能算法的引入，让合成机器人得以更加自动高效的工作，并能发现新的化学反应。

今年4月，一则“化学界‘Alphago’问世”的消息让人印象深刻，科学家们在《Nature》上发文证明，AI能以前所未有的速率进行逆向合成反应。上海大学教授马克·沃勒等人使用类似Alphago算法的三种神经网络+蒙特卡洛树搜索的方法，实现了逆合成分析和路径预测。该方法在双盲测试中表现优异，有机化学领域的专家们认为AI的合成预测结果并不逊于人类专家。评论称，这将加速合成人类所需的化合物。

提速药物研发 更快更经济

最近，大名鼎鼎的英国Benevolent AI公司筹集了1.15亿美元，准备将其人工智能技术应用于运动神经元疾病、帕金森病和其他难治疾病的药物研发。

业界专家表示，人工智能可应用在药物开发的不同环节，包括虚拟筛选苗头化合物、新药合成路线设计、药物有效性及安全性预测、药物分子设计等。通过有效运用人工智能技术，基于已有的化学、生物学数据和知识建立有效的数据模型，来预测药品研发过程中的安全性、有效性、副作用等，从而有望实现减少人力、时间、物力等投入，降低药品研发成本。

人工智能技术在药物研发中已然崭露头角，显示出光明前景。比如，Benevolent AI公司使用人工智能助力新药开发，自2013年以来，Benevolent AI共开发出24个候选药物，且已有药物进入临床二期试验阶段。

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