我的實驗室沒有人，把實驗交給AI機器人？

過去許多研究實驗流程多依靠人力進行運作，但現在因少子化，導致勞動力人口下滑。不過21世紀開始盛行AI，許多職業漸漸使用人工智慧機器，而研究科學、實驗也是需要人力，那麼當實驗室沒人時，實驗能交給AI嗎？

AI的功能是做什麼？它稱為人工智慧，讓電腦與機器學習人類思考、學習、解決的能力，甚至現在開始有人工智慧機械的運用。近幾年美國加州大學柏克萊分校測試當實驗室沒有人時，現階段的A-lab進行實驗的情形，發現只要當實驗步驟或機器零件出問題時，AI會停止實驗，所以工作人員需透過手機傳來的訊息要自行解決機器的問題。

雖然現在有自動化AI機器人，且可以快速地理解分析並進行動作，但為什麼目前仍然是人類負責做研究？因為AI是根據過去研究人員輸入的統計數據進行分析，若遇到意外性的問題時，AI對於這種意外數據內容較少，有可能較無法下定論，所以AI進行實驗速度雖然很快，但實驗結果仍需人類分析。

該如何解決AI實驗速度快，完整度卻不理想？第一點：不斷餵AI正確、優質的資料數據，包含正確實驗流程、精準研究知識、研究所需資料等。第二點：搭配正確的學習方式，第一點雖然是餵AI高品質文獻、實驗數據，但不斷地餵食有可能無法吸收，於是萊拉科學實驗室利用不預設結果、低控制的開放式實驗。這樣可以使AI模擬現實研究的隨機性與複雜程度。

而傳統的受控實驗變因少，容易判斷因果;開放式實驗篇變因多，隨機性複雜程度高。我個人覺得利用開放式實驗對AI有較高的幫助，因為可以使AI學習如何應對意外性結果，並提出更多可靠性假設。

AI的興起與進步，也使自動化實驗室跟著現世在這時代，自動化實驗室是實驗室原本需依靠人類執行的工作轉交給AI與自動化機器，並且是利用機器手臂與人工智慧的結合進行運作，例如：Copan 微生物實驗室，負責臨床與檢驗工業微生物，利用全自動機器人進行實驗步驟，以及利用PhenoMatrix人工智慧進行高畫質解析微生物，這樣快速找出異常的檢體。這說明了AI搭配機器人可以進行較複雜的實驗步驟，並可提升效率。

我開始思考既然現在人工智慧運作速度快、分析精確，人類不可替代的事情有哪些？我原本以為實驗室沒人是代表不需要依靠人類的想法，就可以自動為科學家做實驗，但現在我發現其實是利用AI進行實驗步驟，而人類負責尋找現在未找出的問題，即使AI提出自己的假說，人類也要判斷此假說的根據以及為什麼要執行。