想象一下，利用人工智能比较两种看似无关的创作——生物组织和贝多芬的《第九交响曲》。乍一看，活系统和音乐杰作似乎没有任何联系。然而，麻省理工学院的麦卡菲工程教授、土木与环境工程及机械工程教授马库斯·J·比勒（Markus J. Buehler）开发的一种新型人工智能方法弥合了这一差距，揭示了复杂性和秩序的共同模式。
比勒表示：“通过将生成性人工智能与基于图的计算工具相结合，这种方法揭示了以前无法想象的全新想法、概念和设计。我们可以通过教导生成性人工智能对前所未见的想法、概念和设计做出新颖的预测，从而加速科学发现。”
这项开放获取的研究最近在机器学习：科学与技术上发表，展示了一种先进的人工智能方法，该方法整合了生成知识提取、基于图的表示和多模态智能图推理。
该研究使用了受范畴理论启发的方法开发的图形，作为教导模型理解科学中符号关系的核心机制。范畴理论是数学的一个分支，处理抽象结构及其之间的关系，提供了通过关注对象及其相互作用而非具体内容来理解和统一多样系统的框架。在范畴理论中，系统是通过对象（可以是任何东西，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）来观察的。通过这种方法，比勒能够教导人工智能模型系统地推理复杂的科学概念和行为。通过态射引入的符号关系清楚表明，人工智能不仅仅是在进行类比，而是在进行更深层次的推理，将不同领域的抽象结构进行映射。
比勒利用这种新方法分析了1000篇关于生物材料的科学论文，并将其转化为图形形式的知识图谱。该图谱揭示了不同信息之间的连接，并能够找到相关想法和关键点的组，这些组将许多概念联系在一起。
比勒说：“真正有趣的是，这个图谱遵循无标度特性，连接性很高，并且可以有效用于图推理。换句话说，我们教导人工智能系统思考基于图的数据，以帮助它们构建更好的世界表示模型，并增强思考和探索新想法的能力，从而促进发现。”
研究人员可以利用这一框架回答复杂问题，发现当前知识中的空白，提出新材料的设计，预测材料的行为，并连接以前从未关联的概念。
人工智能模型发现生物材料和《第九交响曲》之间意想不到的相似性，暗示两者都遵循复杂性的模式。比勒表示：“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安排了音乐音符和主题，以创造出复杂但连贯的音乐体验。”
在另一个实验中，基于图的人工智能模型建议创造一种受瓦西里·康定斯基的画作《构图VII》中抽象图案启发的新生物材料。人工智能建议了一种新的基于菌丝体的复合材料。比勒指出：“这种材料的结果结合了一组创新概念，包括混沌与秩序的平衡、可调属性、孔隙率、机械强度和复杂的化学功能性。”通过从一幅抽象画中汲取灵感，人工智能创造了一种在强度和功能性之间取得平衡，同时又具有适应性和执行不同角色能力的材料。这一应用可能导致创新可持续建筑材料、生物可降解塑料替代品、可穿戴技术，甚至生物医学设备的发展。
借助这一先进的人工智能模型，科学家可以从音乐、艺术和技术中汲取见解，分析这些领域的数据，以识别隐藏的模式，从而为材料设计、研究，甚至音乐或视觉艺术的创新可能性打开一个全新的世界。
比勒表示：“基于图的生成性人工智能在新颖性、探索能力和技术细节方面远远超过传统方法，并通过揭示隐藏的连接建立了一个广泛有用的创新框架。这项研究不仅为生物启发材料和力学领域做出了贡献，还为未来的跨学科研究奠定了基础，未来可能由人工智能和知识图谱驱动，成为科学和哲学探究的工具。”
