|
Создали искусственный интеллект в пробирке
|
|
|
|
Ученые создали искусственный интеллект в пробирке, используя молекулы ДНК, и они уверены, что он скоро начнет формировать собственные “воспоминания”. Искусственная нейронная сеть, полностью созданная из ДНК и имитирующая работу мозга, была создана учеными в лаборатории. Искусственный интеллект в пробирки сможет решить классическую проблему машинного обучения, правильно идентифицируя рукописные числа.
|
|
|
|
Работа является значительным шагом в демонстрации способности программировать AI в искусственные органические цепи, утверждают ученые. Это сможет в один прекрасный день привести к человекоподобным роботам, сделанным из полностью органических материалов, а не к блестящим металлическим киберлюдям, популярным в шоу культуре. Исследователи уверены, что в скором времени устройство начнет формировать собственные “воспоминания” из образцов, добавленных в пробирку.
|
|
|
Их конечная цель – программировать интеллектуальное поведение, такое как способность вычислять, делать выбор и многое другое, с помощью искусственных нейронных сетей, созданных из ДНК. Специалисты Калифорнийского технологического института выбрал задачу, которая является классическим вызовом для решения проблемы электронных искусственных нейронных сетей, распознающих рукописный текст.
|
|
|
|
Это была одна из первых задач, решаемых исследователями компьютерного зрения, и идеальный метод для иллюстрации возможностей нейронных сетей на основе ДНК. Почерк человека может варьироваться в широких пределах, и поэтому, когда человек изучает написанную последовательность чисел, мозг выполняет сложные вычислительные задачи для их идентификации. Поскольку, даже людям трудно распознать небрежный почерк друг друга, идентификация рукописных чисел – это общий тест для программирования интеллекта в нейронных сетях AI.
|
|
|
|
Эти сети должны быть “научены” распознавать числа, учитывать различия в почерке, а затем сравнивать неизвестное число с их так называемыми воспоминаниями и определять идентификацию цифры. Команда продемонстрировала, что нейронная сеть, состоящая из тщательно разработанных последовательностей ДНК, может проводить химические реакции, указывающие на то, что она правильно идентифицировала “молекулярный почерк.”
|
|
|
|
Когда задано неизвестное число, этот так называемый «умный суп» подвергается серии реакций и выдает два флуоресцентных сигнала, например, зеленый и желтый, чтобы представлять пять, или зеленый и красный, чтобы представлять девять.
|
|
|
|
ПОЧЕМУ ИССЛЕДОВАТЕЛИ ИСПОЛЬЗОВАЛИ ДНК ДЛЯ СОЗДАНИЯ AI В ПРОБИРКЕ?
|
|
|
|
Ключом к созданию био-молекулярных цепей из ДНК являются строгие правила связывания между молекулами ДНК. Одноцепочечная молекула ДНК состоит из более мелких молекул, называемых нуклеотидами—сокращенно A, T, C и G —расположенных в строке или последовательности. Нуклеотиды в одноцепочечной молекуле ДНК могут связываться с нуклеотидами другой одноцепочечной цепи с образованием двухцепочечной ДНК, но нуклеотиды связываются только очень специфическими способами.
|
|
|
|
Нуклеотид А всегда связывается с T, а C с G. Используя эти предсказуемые правила связывания, исследователи смогли разработать короткие нити ДНК для прохождения предсказуемых химических реакций в пробирке и, таким образом, вычислить задачи, такие как распознавание молекулярных структур.
|
|
|
|
В 2011 году они создали первую искусственную нейронную сеть из молекул ДНК, которая могла распознавать четыре простых узора. В июле 2018 года они представили искусственный интеллект в пробирке, который может решить классическую проблему машинного обучения, правильно идентифицируя рукописные цифры. Ведущий исследователь Лулу Цянь, доцент кафедры биоинженерии, сказал :” хотя ученые только начали исследовать создание искусственного интеллекта в молекулярных машинах, его потенциал уже неоспорим.
|
|
|
|
Подобно тому, как электронные компьютеры и смартфоны сделали людей более способными, чем сто лет назад, искусственные молекулярные машины смогут сделать все, что сделано из молекул – включая даже краски и бинты – и станут более способными и более отзывчивыми к окружающей среде в ближайшие сто лет.”
|
|
|
|
КАК УЧИТСЯ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ?
|
|
|
|
Системы AI полагаются на искусственные нейронные сети (ANN), которые пытаются имитировать способ работы мозга, чтобы учиться. ANN будут обучаться распознаванию шаблонов в информации, включая речь, текстовые данные или визуальные образы, и являются основой для большого числа событий у AI за последние годы. Обычный AI использует входные данные для обучения алгоритму о конкретном предмете, подавая ему огромное количество информации.
|
|
|
|
Практические приложения включают в себя сервисы языкового перевода Google, программное обеспечение для распознавания лиц Facebook и фильтры для редактирования изображений Snapchat. Процесс ввода этих данных может быть чрезвычайно трудоемким и ограничен одним типом знаний. Новое поколение ANN, называемое Adversarial Neural Networks, сталкивает остроумие двух AI-ботов друг с другом, что позволяет им учиться друг у друга. Этот подход призван ускорить процесс обучения, а также улучшить выводы созданные системами AI.
|
|
|
|
Источник
|
