Prinajmenšom od roku 1950, kedy slávny film Alana TuringaVýpočtové stroje a inteligencia” papier bol prvýkrát publikovaný v časopise Myseľ, počítačoví vedci zaujímajúci sa o umelú inteligenciu boli fascinovaní pojmom kódovanie mysle. Myseľ, ako hovorí teória, je nezávislá od substrátu, čo znamená, že jej schopnosť spracovania nemusí byť nevyhnutne spojená s mokrým zariadením mozgu. Myšlienky by sme mohli nahrať do počítačov alebo prípadne postaviť úplne nové vo svete softvéru.
Obsah
- Umelé genetické údaje
- Všetko o ochrane osobných údajov
Toto všetko sú známe veci. Aj keď ešte musíme vybudovať alebo znovu vytvoriť myseľ v softvéri, mimo abstrakcií s najnižším rozlíšením sú moderné neurónové siete, nie je nedostatok počítačových vedcov pracujúcich na tomto úsilí moment.
Odporúčané videá
Čo je menej známe, je práca, ktorú vykonávajú výskumníci na Estónskej univerzite v Tartu a na francúzskej univerzite Paris-Saclay.
Súvisiace
- Ako budeme vedieť, kedy sa AI skutočne stane vnímavou?
- Vtipná formulka: Prečo je strojovo generovaný humor svätým grálom A.I.
- Budúcnosť A.I.: 4 veľké veci, na ktoré sa treba pozerať v najbližších rokoch
Namiesto toho, aby sa len pokúšali znovu vytvoriť aproximáciu mysle v softvéri, obrátili sa na a iný problém: Môžete použiť algoritmus na generovanie genetického kódu pre ľudí, ktorí to nikdy neurobili existoval? Mohli by ste použiť rovnakú technológiu generatívnej adversariálnej siete (GAN), ktorá to umožňuje A.I. modely ako BigSleep chrliť pútavo realistické generované obrázky a použiť ich namiesto toho na vytvorenie falošnej DNA, ktorá je v duchu Turingovej práce na nerozoznanie od DNA človeka z mäsa a kostí?
Umelé genetické údaje
„Vytvorenie umelých genetických údajov, ktoré sú dostatočne realistické, bez priameho kopírovania sekvencií, je veľmi ťažký problém,“ Flora Jay, výskumník špecializujúci sa na strojové učenie a populačnú genetiku na Univerzite Paríž-Saclay University, povedal pre Digital Trends. „Genetické údaje majú veľký rozmer a nemôžete sa len tak pozerať na to, čo je dôležité alebo nie. Obrátili sme sa teda na najmodernejšie techniky [aplikované] na svet počítačového videnia, textu, hudby alebo proteínov. Tieto generatívne siete – GAN a [obmedzené Boltzmannove stroje] – sú navrhnuté tak, aby sa mohli postupne a automaticky učiť, ako vytvárať umelé genetické sekvencie.
GAN, trieda rámca strojového učenia, ktorý vytvoril výskumník (a súčasný zamestnanec spoločnosti Apple) Ian Goodfellow, využíva bojový prístup preťahovania lanom na zlepšenie svojich generatívnych výsledkov. Pozostáva z dvoch neurónových sietí: „generátora“ a „diskriminátora“, ktoré si navzájom odovzdávajú výstupy.
Úlohou generátora je niečo vytvoriť, či už je to A.I. maľba alebo kus kódu predstavujúci umelý genóm vo forme jednotiek a núl. Diskriminátor, ako verzia robota J.K. Simmonsov perfekcionistický hudobný inštruktor vo filme Šľahnutie, potom kritizuje svoje úsilie a pošle to späť do generátora. Generátor sa učí z tejto spätnej väzby, zatiaľ čo diskriminátor je podobne stále lepší v uhádnutí toho, čo vytvoril generátor a čo je pravý článok. Nakoniec je generátor taký dobrý vo vytváraní falošných verzií čohokoľvek, o čo sa pokúša, že diskriminátor môže byť oklamaný. Už nedokáže rozlíšiť skutočné od falošného.
"Jedným z hlavných problémov je hodnotenie kvality umelých genómov," Burak Yelmen, PhD. študent Inštitútu genomiky Univerzity v Tartu, povedal pre Digital Trends. „Môžete sa pozrieť na obrázok a rozhodnúť sa, či vyzerá skutočne, ale pre genómy to nie je možné. [Väčšina analýz, ktoré sme vykonali v našej štúdii, mala za cieľ zistiť, či umelé časti genómu, ktoré sme vytvorili, skutočne vyzerali ako tie skutočné."
Nebojte sa však. Napriek rastúcemu množstvu článkov o veľmi pochybných génových manipuláciách určených na prepísanie ľudského kódu, táto práca nie je o pokuse „napísať“ nových ľudí bez rodičov, ktorí by mohli byť stvorení s pomocou superpočítače.
„Aby bolo jasné, cieľom našej práce je lepšie pochopiť a zakódovať existujúcu genetiku rozmanitosť tisícov alebo miliónov ľudí na celom svete, nie vytvárať umelé bunky,“ Jay povedal. „Neurónové siete sú trénované na tejto existujúcej diverzite, takže vygenerované genómové oblasti nenesú ďalšie nové mutácie, ktoré by mohli ľahko narušiť funkčnosť sekvencie – a zahŕňajú nedotknuté segmenty, ktoré sú zachované v ľudskom populácie“.
Jay poznamenal, že v celom genómovom meradle je „ťažké povedať“, či by skutočne mohla byť špecifická kombinácia miliónov generovaných nukleotidov. "funkčné." Inými slovami, neočakávajte, že skompilujete a spustíte tento kód, očakávajúc, že sa na druhom mieste objaví úplne vytvorená osoba (alebo jej plány). koniec. Namiesto toho je účelom niečo menej zlovestné a potenciálne užitočnejšie.
Všetko o ochrane osobných údajov
„V biobankách je obrovské množstvo údajov, ktoré sa každým dňom zvyšujú,“ povedal Yelmen. „Genomické údaje sú však citlivé údaje a prístup k týmto biobankám môže byť pre výskumníkov náročný z dôvodu etických obáv. Hlavným cieľom našej práce je vytvoriť vysokokvalitné náhrady existujúcich genómových bánk a poskytnúť riešenie tejto bariéry dostupnosti v bezpečnom etickom rámci. Je dôležité poznamenať, že naša štúdia bola prvým krokom: stále je čo robiť.“
Jay dodal: „Myšlienkou našej štúdie je začať skúmať, či uvoľnenie umelých genómov namiesto skutočných tie by mohli zachovať súkromie darcov genómu a zároveň poskytnúť užitočné informácie populačnej genetike komunity. [Možné] aplikácie umelých genómov by mohli siahať od lepšieho pochopenia našej evolučnej minulosti až po poskytovanie poznatkov v lekárskej genetike vrátane širšej škály diverzity.
V niektorých ohľadoch práca pripomína trend, vidieť pred pár rokmi, v ktorej boli siete GAN použité na vytváranie obrázkov imaginárnych ľudí, zvierat a ďalších, ako ich stelesňuje generatívna webová stránka ThisPersonNetExist.com. Len tentoraz to, samozrejme, zahŕňa skutočný genetický kód, a nie jednoduché obrázky.
Bol to dokument popisujúci projekt s názvom „Vytváranie umelých ľudských genómov pomocou generatívnych neurónových sietí“. nedávno publikované v časopise PLOS Genetics.
Odporúčania redaktorov
- Optické ilúzie by nám mohli pomôcť vybudovať ďalšiu generáciu AI
- Analógová A.I.? Znie to šialene, ale môže to byť budúcnosť
- Prečítajte si strašidelne krásne „syntetické písmo“ od A.I. ktorý si myslí, že je to Boh
- Algoritmická architektúra: Mali by sme nechať A.I. navrhovať budovy pre nás?
- Táto technológia bola pred 20 rokmi sci-fi. Teraz je to realita
