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。
它不知道苯环BenzeneRing是什么，不知道羟基-OH代表着亲水，不知道甲基-CH3意味着疏水。
在他眼里，这些分子只是一堆毫无意义的三维坐标点。
它没有学会“词根”
，就被迫去写“文章”
。
“林柠檬?允宁哥?你怎么卡住了?信号不好吗?”
屏幕那头，沈知夏还在挥着手。
“夏天”
林允宁猛地回过神，眼神亮得吓人，“你真是个天才。”
“哈?”
沈知夏一脸莫名其妙，“我背个单词就是天才了?你逗我呢吧?”
“我有急事，先挂了!”
林允宁甚至没来得及解释，直接切断了视频通话。
他抓起外套，冲出了公寓大门。
十分钟后，林允宁气喘吁吁地回到了戈登综合科学中心。
他没有去管那个失败的“Aether_StruMatch”
项目，而是打开浏览器，输入了一个新的网址。
ZINC数据库。
这是加州大学旧金山分校维护的一个免费数据库，里面包含了超过七亿种可以商业购买的小分子化合物结构。
对于之前的他来说，这是一个无用的仓库。
因为这些数据都没有“标签”
??没人知道这些分子能不能治病，也没人知道它们能结合什么蛋白。
对于传统的监督学习算法来说，没有标签的数据，就是垃圾。
但现在，在林允宁眼里，这是一座金矿。
这是一本包含了七亿个词汇的“化学字典”
。
他不需要知道这些分子能不能治病。
他只需要让AI看着这些分子，去学习化学的“语法”
。
哪怕它不知道这个分子有什么用，但只要它看多了，它就会知道:
苯环通常是平的，碳原子通常连着四个键，氮原子旁边经常会有氢键受体……………
这叫“自监督学习”
。
在2006年，这还是一个只存在于顶级计算机科学家脑子里的模糊概念，连谷歌都还没开始大规模应用。
但林允宁在学习机器学习时，在一些文献中读到过。
他决定赌一把。
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