Рубрика: Информатика
Како размислува вештачката интелигенција?
Автор: Невенка Стојановска
Објавено на 25.10.2021 - 17:00

Во списанието PLOS Computational Biology неодамна беше опишан нов метод, развиен од Питер Ку, доцент во лабораторијата Колд Спринг Харбор (Лонг Ајленд, САД), кој ја испитува вештачката интелигенција со цел да ги открие правилата што самата ги научила, како и да ја провери нивната исправност.

Ку развил ВИ од типот длабока невронска мрежа, која во низите на РНК барала обрасци што ја зголемуваат способноста на протеинот да се врзе за низите. Длабоката невронска мрежа на Kу, наречена Residual Bind – RB, била обучена со податоци од илјадници РНК секвенции “упарени” со соодветни резултати од врзувањето на протеини, и таа можела да ги предвиди резултатите за новите РНК секвенции.

Но, Ку не бил сигурен на кои правила се фокусира машината – дали се фокусира на кратката низа од РНК букви (мотивот) што луѓето би можеле да ги очекуваат, или можеби разгледува и други карактеристики. Затоа, бил развиен нов метод, наречен Анализа на глобалната важност, за да се тестира какви правила генерирала RB. Тие на мрежата и претставиле збир од синтетички РНК секвенции кои содржат различни комбинации на мотиви за кои научниците претпоставиле дека може да влијаат на пресметките од RB.

Било откриено дека RB земала предвид повеќе фактори, вклучувајќи го и начинот на којшто РНК нишката може да се преклопи и да се врзе за себе, но и колку еден мотив е близок до друг, како и повеќе други карактеристики.

Со помош на RB и новата Анализа за глобална важност, сега во „виртуелната“ лабораторија може да се тестираат биолошки резултати, при што милиони тестови ќе се вршат многу побрзо отколку што тоа би можеле да го направат луѓе во традиционални лабораториски услови.

Алатките од ова истражување се достапни на интернет за секого што има потреба да ги користи.

Ако ги научите општите математички правила наместо да ги запаметите равенките, ќе знаете како да ги решите тие равенки. Затоа, наместо само да ги меморираат равенките, се надеваме дека овие модели учат и да ги решаваат, дека ќе можеме да им зададеме каква било равенка и дека таа успешно ќе ја решат.

Клучни зборови: