「有機化学者に『適当に新しい分子をつくってほしい』と頼んでも、それは無理な話です」と、グラスゴー大学化学学部教授のリー・クローニンは言う。

「能力がないからではなく、くだらないリクエストだからです。学者たちはどんな種類のどんな仕様の分子が欲しいのか聞いてくるでしょう。そしてそれをつくるには1週間、ひょっとしたら10年かかるかもしれません。時間の無駄ですよね」

しかし、クローニンはあることに気づく。人間には難解なこのプロジェクトも、機械学習で動くロボットにとっては、さほど難しいことではないかもしれない、と。

「事前の知識なしにロボットに化学物質を適当に合成させ、何が完成するか見てみる──。つまり『とりあえず試してみる』なんてことが可能でしょうか？」

そこで、クローニンは実際にロボットをつくってみることにした。

新発見の鍵は「バイアスの排除」

クローニンは数年かけてロボットを開発し、その最初の成果を科学誌『Nature』で発表した。このロボットは機械学習アルゴリズムによって制御されており、6つの実験を並行して実行できる。化学反応は質量分析計や核磁気共鳴装置、赤外分光計によってリアルタイムで評価されるという。

「ドローンに安価なセンサーが使われていることに触発されたんです。そこで、このロボットにもそうしたセンサーを装備しました」とクローニンは話す。得られた化学反応は、アルゴリズムによって分類されていく。

クローニンのチームの化学者のひとりが、まずいくつかの例題を使ってロボットに化学反応を探知させる訓練を行った。訓練に使われたのは、互いに反応しやすい求核剤と求電子剤だ。クローニンによれば、この訓練は難題続きだったという。

「化学者はロボットに自分の考えを伝えたがるのですが、わたしはやめてほしいと言って譲りませんでした。バイアスを取り除いた場合に何が起きるかを知りたかったからです。いまわれわれは、これまで化学者が想像できなかったようなまったく新しい化学反応や反応性を発見しつつあると確信しています」

ロボットの予測が新発見のきっかけに

クローニンたちは、初期訓練を終えたロボットでシミュレーションを行い、化学データを一切与えない状態でどの化学物質の組み合わせがより反応性が高いかを予測させた。論文によると、ロボットは約1,000の化学反応の反応性を予測し、その精度は86パーセントだったという。

この結果について、クローニンは次のように語る。「このロボットを使うことによって、最も反応性が高い組み合わせを何倍もの速さで発見できます。もしこのロボットが反応性の予測以外に何もできなかったとしても、化学者たちの作業負荷が90パーセントはカットされるでしょう」

ロボットが出した予測は化学者によって確認された。さらにクローニンを驚かせたのは、この予測が4つの新しい化学反応の発見につながったことだ。

「わたしは有機化学の知識に乏しかったので、この発見に間違いがないか同僚に意見を求めました」とクローニンは言う。「わたしにバイアスが少ない理由のひとつは、わたしが無知だからなんです」

クローニンは将来、人工知能「ディープブルー」とチェス世界王者のガルリ・カスパロフの勝負のような試合を開催したいと考えている。ただし、ロボットの挑戦相手はチェス王者ではなく、世界最高の有機化学者だ。

生命の起源に迫る「検索エンジン」

ロボット開発の間接的なきっかけは、あるまったく別のプロジェクトだった。生命の起源の調査──つまり、集合や複製、進化をする最初の分子が、どうやって無機物のなかから生まれたのかを解明するプロジェクトだ。

「自己複製できる最初の有機分子は？ 最初のタンパク質は？ といった問いに答えを出すことは非常に難しい。そこで、まずは化学版の検索エンジンを開発しなくてはと思いました」

最初の結果が出たあとで、クローニンはこのロボットをずっと実用的な目的で使えることに気がついた。例えば、新薬開発や化学物質の発見といったことだ。

最新版のロボットは、グーグルの親会社アルファベット傘下のDeepMindが開発したアルゴリズムよりも、いくつかの点で優れているとクローニンは信じている。「DeepMindがダメだと言いたいわけではありません。ただ、DeepMindはあくまでアルゴリズム的でヴァーチャルなもの、という大きな違いがあるのです」

さらにクローニンは次のように語る。「われわれが開発したロボットは、物理的に新しい発見ができます。われわれは人間と同様の観察力と創造力を発揮するロボットを手に入れたのです。誰も予想していなかった新しい何かを発見できるのですから」

新ヴァージョンのロボットには、酵素の測定器や光検出器といった新たなセンサーが追加された。特定の用途に合わせた化学的発見をアシストするためだ。

クローニンは将来、自身が発明したロボットが本物のデジタル化学者になることを期待している。新たな化学反応を発見するだけでなく、分子を最適化したり精製したり、コードから化学物質をオンデマンドで生成できるようなロボットだ。

その応用先は膨大だろう。そんなロボットができれば、遺伝子情報をもとにつくる治療薬から環境を汚染しないプラスチックまで、ありとあらゆるものを発見・生産することが理論上は可能になる。

人力だけでは不可能に近い分子の研究

大方の予想に反し、このAIロボットが有機化学者の仕事から奪うことはないとクローニンは言う。むしろその逆だ。

「AIは知覚をもつと過大評価する人が多いのですが、実際はちょっと有能な回帰アルゴリズムにすぎません。ロボットを訓練するのは化学者です。化学者がいなければ、AIもできません」

ロボットが不要な労働を減らすことで、化学者たちは本来取り組むべき有益な研究により多くの時間をかけられると、クローニンは考えている。

例えば、彼のチームは失敗した化学反応を集めたデータベースをつくり始めている。失敗例をデータベース化することで将来の間違いを回避できれば、時間の節約につながるからだ。「有機化学に関しては、これまでわれわれは何も達成していません。表面的なことに目を通していたにすぎないのです」

彼は具体的な数字を出した。10億6,000万以上は存在する可能性がある分子のうち、既知のものは約1億しかない（分子量500以下のものに限る）。

「われわれが200年以上かけて調べることができた分子は、0.000000000000000000000000000000000000000000000000001（10のマイナス52乗）にも満たないというわけです」

クローニンは『Nature』誌へのカヴァーレターに、このようなことを書いている。

「世界各地の現役の化学者20万人全員が、1日あたり平均3つの反応条件を調べられ、彼らが年中無休で働いたとしても、みつかりうる新しい条件は最大でも年間約2億です。さらに、新しい分子を見つけられるのは化学者のほんの一部でしょう。もっと大胆に、地球上の人間すべてが有機化学者になり、生涯フルタイムで研究すると仮定しても、10億3,000以下の分子化合物しか合成できません」

目標は化学版「大型ハドロン衝突型加速器」

一方で、本来の研究である生命の起源の調査でも進展があった。

研究室ではあるロボットが、単純な分子からより複雑な分子をつくろうと日々作業に励んでいる。クローニンいわく、完成した分子は彼が呼ぶところの「非合理的な複雑さ」を見せるはずだという。「複雑かつ、自分（クローニン）のような生命体の介入なしでも自然発生しうる」分子のことだ。

「生命には創造主も創造論者もいませんでした。あったのは世界と化学だけです」と彼は言う。「われわれは、ロボットを使ってずるをしました。化学反応を起こしておもしろい分子を生み出すであろう、高度な化学物質をインプットしたのです。しかし、いまわれわれはインプットする分子をもっと単純なものにし、そこからどう複雑性を生み出すかを研究しています」

クローニンは、ヒッグス粒子が素粒子物理学にもたらしたことと同じことを、化学でも実践しようとしている。「われわれは、生命の起源を解明するための大型ハドロン衝突型加速器をつくろうとしています」

コンピューターの専門家が集まった彼のチームにとって、この発言は驚きだったかもしれない。

「これがプロジェクトの目標だということを、当初はチームに伝えていなかったんです。博士研究員たちに『生命の起源の問題を解決し、有機分子を生成するロボットをつくるんだ』なんて伝えたら、みんな逃げてしまうでしょうから」