Chat-GPT zeigt einige Fähigkeiten in Chemie
GPT-4 könnte den Chemieforschern helfen, aber seine Grenzen machen deutlich, dass Verbesserungen notwendig sind
GPT-4, die neueste Version des künstlichen Intelligenzsystems von OpenAI, den Entwicklern von Chat-GPT, erweist sich bei der Bewältigung chemischer Herausforderungen als sehr nützlich, hat aber noch erhebliche Schwächen. "Es verfügt über ein bemerkenswertes Verständnis der Chemie, was darauf hindeutet, dass es experimentelle Ergebnisse in einer Weise vorhersagen und vorschlagen kann, die menschlichen Denkprozessen ähnelt", sagt der Chemiker Kan Hatakeyama-Sato vom Tokyo Institute of Technology. Hatakeyama-Sato und seine Kollegen beschreiben in der Fachzeitschrift Science and Technology of Advanced Materials, wie sie das Potenzial von GPT-4 in der chemischen Forschung erforscht haben.
GPT-4, das für Generative Pre-trained Transformer 4 steht, gehört zu einer Kategorie von Systemen der künstlichen Intelligenz, die als große Sprachmodelle bekannt sind. Diese können große Mengen an Informationen sammeln und analysieren, um Lösungen für die von den Benutzern gestellten Aufgaben zu finden. Ein Vorteil von GPT-4 ist, dass es neben Text auch Informationen in Form von Bildern verwenden kann.
Obwohl die spezifischen Datensätze, die für das Training von GPT-4 verwendet wurden, von den Entwicklern nicht offengelegt wurden, hat es offensichtlich eine beträchtliche Menge an detailliertem Chemiewissen gelernt. Um seine Fähigkeiten zu analysieren, stellten die Forscher dem System eine Reihe von chemischen Aufgaben, die sich auf die organische Chemie - die Chemie der Kohlenstoffverbindungen - konzentrierten. Diese umfassten die grundlegende chemische Theorie, den Umgang mit molekularen Daten, die Vorhersage der Eigenschaften von Chemikalien, das Ergebnis chemischer Prozesse und das Vorschlagen neuer chemischer Verfahren.
Die Ergebnisse der Untersuchung waren unterschiedlich und offenbarten sowohl Stärken als auch erhebliche Einschränkungen. GPT-4 zeigte ein gutes Verständnis des allgemeinen Lehrbuchwissens in organischer Chemie. Es war jedoch schwach, wenn es um Aufgaben ging, die sich mit speziellen Inhalten oder einzigartigen Methoden zur Herstellung bestimmter organischer Verbindungen befassten. Bei der Interpretation chemischer Strukturen und ihrer Umwandlung in eine Standardnotation war sie nur teilweise effizient. Eine interessante Leistung war seine Fähigkeit, genaue Vorhersagen über die Eigenschaften von Verbindungen zu machen, für die es nicht speziell trainiert worden war. Insgesamt war es in der Lage, einige bestehende Berechnungsalgorithmen zu übertreffen, blieb aber hinter anderen zurück.
"Die Ergebnisse zeigen, dass GPT-4 ein breites Spektrum an Aufgaben in der chemischen Forschung bewältigen kann, das vom Wissen auf Lehrbuchniveau bis hin zur Bewältigung nicht trainierter Probleme und der Optimierung mehrerer Variablen reicht", sagt Hatakeyama-Sato. "Seine Leistung hängt zwangsläufig stark von der Qualität und Quantität seiner Trainingsdaten ab, und es gibt noch viel Raum für Verbesserungen bei seinen Schlussfolgerungsfähigkeiten".
Die Forscher betonen, dass es sich bei ihrer Arbeit nur um eine vorläufige Untersuchung handelte und dass künftige Forschungsarbeiten den Umfang der Versuche erweitern und die Leistung von GPT-4 in vielfältigeren Forschungsszenarien genauer untersuchen sollten.
Sie hoffen auch, ihre eigenen großen, auf Chemie spezialisierten Sprachmodelle zu entwickeln und deren Integration mit bestehenden Techniken zu untersuchen.
"In der Zwischenzeit sollten Forscher auf jeden Fall die Anwendung von GPT-4 auf chemische Herausforderungen in Betracht ziehen, möglicherweise unter Verwendung hybrider Methoden, die bestehende Spezialtechniken einschließen", schließt Hatakeyama-Sato.
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