En azından 1950'den beri Alan Turing'in meşhur "Bilgisayar Makineleri ve İstihbarat” makalesi ilk kez dergide yayınlandı AkılYapay zekayla ilgilenen bilgisayar bilimcileri, zihni kodlama fikrine hayran kalmışlardır. Teoriye göre zihin, substrattan bağımsızdır; bu, onun işleme yeteneğinin zorunlu olarak beynin ıslak yazılımına bağlı olması gerekmediği anlamına gelir. Zihinleri bilgisayarlara yükleyebilir veya tamamen yazılım dünyasında tamamen yenilerini oluşturabiliriz.
İçindekiler
- Yapay genetik veriler
- Veri gizliliği hakkında her şey
Bunların hepsi tanıdık şeyler. Henüz yazılımda bir zihin oluşturmamış veya yeniden yaratmamış olsak da, en düşük çözünürlüklü soyutlamaların dışında Modern sinir ağları var, bu çaba üzerinde çalışan bilgisayar bilimcilerin sıkıntısı yok. an.
Önerilen Videolar
Daha az bilinen ise Estonya'nın Tartu Üniversitesi ve Fransa'nın Paris-Saclay Üniversitesi'ndeki araştırmacılar tarafından yürütülen çalışmadır.
İlgili
- Bir yapay zekanın gerçekten duyarlı hale geldiğini nasıl bileceğiz?
- Komik formül: Makine tarafından üretilen mizah neden yapay zekanın kutsal kâsesidir?
- Yapay zekanın geleceği: Önümüzdeki birkaç yılda dikkat edilmesi gereken 4 büyük şey
Yazılımda zihnin bir yaklaşımını yeniden yaratmaya çalışmak yerine, farklı problem: Hiç genetik kod üretmemiş insanlar için bir algoritma kullanabilir misiniz? var mıydı? İzin veren aynı üretken rakip ağ (GAN) teknolojisini uygulayabilir misiniz? yapay zeka BigSleep gibi modeller ikna edici derecede gerçekçi oluşturulmuş görüntüler tükürmek ve bunun yerine, Turing'in çalışmalarına uygun olarak etten kemikten bir insanınkinden ayırt edilemeyen sahte DNA yaratmak için kullanmak mı?
Yapay genetik veriler
"Dizileri doğrudan kopyalamadan yeterince gerçekçi yapay genetik veriler oluşturmak çok zor bir sorundur." Flora JayParis-Saclay Üniversitesi'nden makine öğrenimi ve popülasyon genetiği alanında uzmanlaşmış bir araştırmacı, Digital Trends'e şunları söyledi: "Genetik veriler yüksek boyutludur ve neyin önemli olup olmadığına öylece göz atamazsınız. Böylece bilgisayar görüşüne, metne, müziğe veya protein dünyasına uygulanan en son teknikleri kullanmaya yöneldik. Bu üretken ağlar (GAN'lar ve [kısıtlı Boltzmann makineleri]) yapay genetik dizilerin nasıl oluşturulacağını aşamalı olarak ve otomatik olarak öğrenebilecek şekilde tasarlandı."
Araştırmacı (ve mevcut Apple çalışanı) Ian Goodfellow tarafından icat edilen bir makine öğrenimi çerçevesi sınıfı olan GAN, üretken sonuçlarını iyileştirmek için mücadeleci, çekişmeli bir yaklaşım kullanıyor. İki sinir ağından oluşur: Çıktıları birbirleri arasında ileten bir “üretici” ve bir “ayırıcı”.
Jeneratörün görevi, ister yapay zeka olsun, bir şey yaratmaktır. bir resim veya birler ve sıfırlar biçiminde yapay bir genomu temsil eden bir kod yığını. Ayırıcı, J.K.'nin bot versiyonu gibi. Simmons'ın filmde mükemmeliyetçi müzik eğitmeni Kırbaç darbesi, ardından çabalarını eleştirir ve bunu jeneratöre geri gönderir. Jeneratör bu geri bildirimden öğrenirken, ayrıştırıcı da benzer şekilde jeneratör tarafından neyin oluşturulduğunu ve orijinal makalenin ne olduğunu tahmin etmede daha iyi hale gelir. Sonuçta jeneratör, yapmaya çalıştığı şeyin sahte versiyonlarını yaratmada o kadar iyidir ki, ayrımcı kandırılabilir. Artık gerçek ile sahteyi ayırt edemiyor.
"Buradaki ana sorunlardan biri yapay genomların kalitesini değerlendirmektir" Burak Yelmen, doktora derecesi Tartu Üniversitesi Genomik Enstitüsü öğrencisi Digital Trends'e şunları söyledi: "Bir görüntüye bakıp gerçek görünüp görünmediğine karar verebilirsiniz ancak bu genomlar için mümkün değil. Çalışmamızda gerçekleştirdiğimiz analizlerin çoğunluğu, ürettiğimiz yapay genom parçalarının gerçekten gerçek olanlara benzeyip benzemediğini görmekti."
Endişelenmeyin. İnsan kodunu yeniden yazmak için tasarlanan son derece şüpheli gen tahrifatına ilişkin giderek artan sayıda makaleye rağmen, bu çalışma, bilimin yardımıyla yaratılabilecek yeni ebeveynsiz insanları “yazmaya” çalışmakla ilgili değil. süper bilgisayarlar.
"Açık olmak gerekirse, çalışmamızın amacı mevcut genetiği daha iyi anlamak ve kodlamaktır. Jay, "Dünya çapında binlerce veya milyonlarca insanın çeşitliliğini sağlamak için değil, yapay hücreler yaratmak için" dedi. söz konusu. "Sinir ağları bu mevcut çeşitlilik üzerine eğitiliyor, dolayısıyla oluşturulan genomik bölgeler ek yeni mutasyonlar taşımıyor. bir dizinin işlevselliğini kolayca bozabilir ve bunlar, insan vücudunda korunan bölümleri el değmeden içerir. nüfus.”
Jay, tüm genom ölçeğinde, üretilen milyonlarca nükleotidin spesifik bir kombinasyonunun gerçekten de var olup olamayacağını "söylemenin zor" olduğunu belirtti. "işlevsel." Başka bir deyişle, diğer tarafta tam olarak şekillenmiş bir kişinin (veya onun planlarının) ortaya çıkmasını bekleyerek bu kodu derleyip çalıştırmayı beklemeyin. son. Bunun yerine amaç tamamen daha az kötü niyetli ve potansiyel olarak daha faydalı bir şeydir.
Veri gizliliği hakkında her şey
Yelmen, "Biyobankalarda çok büyük miktarda veri var ve her geçen gün artmaya devam ediyor" dedi. "Ancak genomik veriler hassas verilerdir ve bu biyobankalara erişim, etik kaygılar nedeniyle araştırmacılar için zor olabilir. Çalışmamızın temel amacı, mevcut genom bankalarının yüksek kaliteli kopyalarını oluşturmak ve bu erişilebilirlik engeline güvenli bir etik çerçeve içerisinde bir çözüm sunmaktır. Çalışmamızın bir ilk adım olduğunu belirtmekte fayda var: Hala yapılacak işler var.”
Jay ekledi: "Çalışmamızın arkasındaki fikir, gerçek yerine yapay genomların yayınlanıp yayınlanmayacağını araştırmaya başlamaktır. Bunlar popülasyon genetiğine yararlı bilgiler sağlarken genom bağışçılarının mahremiyetini koruyabilir toplum. Yapay genomların [olası] uygulamaları, evrimsel geçmişimizin daha iyi anlaşılmasından, daha geniş bir çeşitlilik yelpazesi de dahil olmak üzere tıbbi genetik konusunda içgörü sağlamaya kadar değişebilir."
Bazı yönlerden çalışma, görülen trendi anımsatıyor birkaç yıl önce, üretken web sitesinde örneklendirildiği üzere hayali insanların, hayvanların ve daha fazlasının görüntülerini oluşturmak için GAN'ların kullanıldığı ThisPersonDoesNotExist.com. Ancak bu sefer elbette basit resimlerden ziyade gerçek genetik kodu içeriyor.
Projeyi anlatan “Üretken sinir ağlarını kullanarak yapay insan genomları oluşturmak” başlıklı bir makale yayınlandı. yakın zamanda PLOS Genetics dergisinde yayınlandı.
Editörlerin Önerileri
- Optik illüzyonlar yeni nesil yapay zekayı oluşturmamıza yardımcı olabilir
- Analog yapay zeka mı? Çılgınca gelebilir ama gelecek olabilir
- Bir A.I.'nin tüyler ürpertici derecede güzel "sentetik kutsal kitabını" okuyun. kendini Tanrı sanan
- Algoritmik mimari: A.I.'ye izin vermeli miyiz? Bizim için bina mı tasarlıyorsunuz?
- Bu teknoloji 20 yıl önce bilim kurguydu. Artık gerçek
