发散性——ChatGPT给科学家递来了一个扳手

已有 406 次阅读 2023-4-24 11:55|系统分类:科研笔记

ChatGPT是一个很神奇的东西！目前恐怕我们只是利用它来进行一些辅助编写摘要、论文、报告、或者润色英文修改等等，生成高质量的文本，减轻科学家的写作负担。但实际上它的作用远不止这样，他应该能够提供新颖和有价值的观点和假设，通过结合不同领域的知识和数据，生成具有洞察力和启发性的文本。不同领域的知识对科学家来说是极其欠缺的，而这种封闭式的行业区分可能会使得很多创新无法高效地形成。我尝试让它回答一些具有很强探索性的和发散性的问题，如下是一个摘录，以饲品味。

问：你看一下这篇文章，Machine learning based on holographic scattering spectrum for mixed pollutants analysis (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0003267020310928?via%3Dihub)，你觉得这个新技术还可以用于哪些复杂溶液体系的研究？

GPT答：我阅读了您提供的文章，这是一篇介绍了一种基于全息散射光谱和卷积神经网络的方法，能够快速、准确地分析混合污染物的研究报告。这种方法利用了全息散射光谱技术生成大量的标准化颜色光谱数据，然后通过卷积神经网络对数据进行训练和优化，实现了对混合污染物的定量分析。

这是一个很好的问题，我觉得这篇文章的技术还可以用于其他一些复杂溶液体系的研究，例如：

• 生物液体，如血液、唾液、汗液、乳液等，其中可能含有很多与生命活动或疾病状态相关的生物分子或污染物，如蛋白质、核酸、荷尔蒙、药物、毒素等。利用全息散射光谱和机器学习进行生物液体分析，可能可以提供一种快速、无创、无损的生物检测技术，用于生物识别、疾病诊断、药物监测等领域。

• 环境介质，如土壤、沉积物、空气等，其中可能含有很多与环境质量或污染源相关的有机物或无机物，如农药、重金属、颗粒物、气态污染物等。利用全息散射光谱和机器学习进行环境介质分析，可能可以提供一种高效、灵敏、准确的环境监测技术，用于环境评估、污染控制、风险预警等领域。

• 工业液体，如石油、染料、化工品等，其中可能含有很多与工业生产或产品质量相关的化合物或杂质，如烃类、色素、添加剂、杂质等。利用全息散射光谱和机器学习进行工业液体分析，可能可以提供一种实时、在线、无需样品制备的工业检测技术，用于工业过程控制、产品质量保证、能源优化等领域。

问：非常好，这几个我们下来会认真考虑。你能不能再提出几个这方面的应用？

GPT答：我很高兴您对这些应用感兴趣，我还可以再提出几个这方面的应用，例如：

* 食品液体，如牛奶、果汁、酒类等，其中可能含有很多与食品安全或食品质量相关的成分或污染物，如蛋白质、糖类、酸度、维生素、防腐剂、重金属等。利用全息散射光谱和机器学习进行食品液体分析，可能可以提供一种快速、无需样品处理、无需添加试剂的食品检测技术，用于食品评价、食品控制、食品追溯等领域。

* 医药液体，如药液、注射液、输液等，其中可能含有很多与药物疗效或药物安全相关的成分或污染物，如药物活性物质、药物载体、药物降解产物、微生物、内毒素等。利用全息散射光谱和机器学习进行医药液体分析，可能可以提供一种高精度、高灵敏度、高特异性的医药检测技术，用于药物开发、药物质量控制、药物不良反应监测等领域。

* 生化液体，如酶液、抗体液、DNA液等，其中可能含有很多与生命科学或生物技术相关的生物分子或生物活性物质，如酶类、抗体类、核酸类、蛋白质类等。利用全息散射光谱和机器学习进行生化液体分析，可能可以提供一种高通量、高分辨率、高信息量的生化检测技术，用于生命科学研究、生物技术开发、生物医学应用等领域。

问：你看一下这篇文章，A Hypothesis-Free Sensor Array Discriminates Whiskies for Brand, Age, and Taste: Chem （https://www.cell.com/chem/fulltext/S2451-9294(17)30174-2?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2451929417301742%3Fshowall%3Dtrue），你觉得这个新技术还可以用于哪些复杂对象的研究？

GPT答：我阅读了您提供的文章，这是一篇介绍了一种基于色彩传感器阵列的方法，能够区分不同品牌、年份和口味的威士忌酒的研究报告。这种方法利用了色彩传感器阵列对威士忌酒中的挥发性有机化合物的交叉反应，生成了不同的颜色模式，然后通过模式识别和统计分析实现了威士忌酒的分类。

我认为这种新技术还可以用于其他复杂对象的研究，例如：

- 食品和饮料的质量控制和安全检测。色彩传感器阵列可以用于检测食品和饮料中的有害物质、添加剂、污染物等，以及区分不同的品种、产地、成分等。

- 生物医学和临床诊断。色彩传感器阵列可以用于检测生物样品中的病原体、生物标志物、药物代谢物等，以及区分不同的疾病状态、感染类型、药物反应等。

- 环境监测和污染防治。色彩传感器阵列可以用于检测环境样品中的有毒物质、重金属、有机污染物等，以及区分不同的污染源、污染程度、污染影响等。