tgoop.com/IngeniumNotes/1342
Last Update:
Наш геном похож на генеративную модель ИИ
MIT Technology Review
26 июля 2024
Автор - Джессика Хамзелоу, старший репортер издания.
Когда я учился в школе, меня учили, что геном - это, по сути, компьютерный код для организма. В нем содержатся инструкции, необходимые для производства различных белков, используемых для построения наших клеток и тканей и поддержания их работоспособности. В рамках этого подхода имело смысл думать о геноме человека как о чем-то вроде программы для человека.
Но эта метафора разваливается, как только вы начинаете использовать ее на практике, говорит Кевин Митчелл, нейрогенетик из Тринити-колледжа в Дублине, Ирландия.
Компьютерная программа - это, по сути, последовательность шагов, каждый из которых контролирует определенную часть работы. С точки зрения человека, это все равно что иметь набор инструкций, с помощью которых можно начать с создания мозга, затем головы, а затем шеи и так далее. Но так все не работает!
Еще одна популярная метафора сравнивает геном со схемой, чертежом тела. Но схема - это, по сути, план того, как должна выглядеть структура, когда она будет полностью построена, причем каждая часть схемы представляет собой часть конечного продукта. Наши геномы так тоже не работают.
Далее следует метафора рецепта. В некотором смысле это более точно, чем аналогия с планом или программой. Возможно, было бы полезно представить наши гены как набор ингредиентов и инструкций, а также иметь в виду, что конечный продукт также зависит, например, от изменения температуры духовки или типа используемой формы для выпечки. В конце концов, однояйцевые близнецы рождаются с одинаковой ДНК, но к тому времени, когда они становятся взрослыми, часто они сильно различаются.
Но метафора рецепта слишком расплывчата, говорит Митчелл. Вместо этого он и его коллега Ник Чейни из Университета Вермонта заимствуют концепции у искусственного интеллекта, чтобы отразить то, что делает геном.
Митчелл указывает на генеративные модели искусственного интеллекта, такие как Midjourney и DALL-E, - обе могут генерировать изображения из текстовых запросов.
Допустим, вы пишете подсказку для изображения лошади. Модели были обучены на огромном количестве изображений лошадей, и эти изображения существенно сжаты, чтобы модели могли уловить определенные элементы того, что вы могли бы назвать “лошадиностью”. Затем искусственный интеллект может сконструировать новое изображение, содержащее эти элементы.
Мы можем думать о генетических данных аналогичным образом.
Согласно этой модели, мы могли бы рассматривать эволюцию как обучающие данные. Геном — это сжатые данные, набор информации, который может быть использован для создания нового организма. Он содержит необходимые нам элементы, но есть много возможностей для вариаций. (В статье, которая еще не прошла рецензирование, содержится гораздо больше подробностей о различных аспектах модели.)
Митчелл считает важным привести в порядок наши метафоры, когда мы думаем о геноме.
Новые технологии позволяют ученым все глубже проникать в наши гены и понять роль, которую они играют. Теперь они могут изучать, например, как гены экспрессируются в одной клетке и как это варьируется в каждой клетке эмбриона. "Нам нужна концептуальная основа, которая позволит разобраться в этом", - говорит Митчелл. Он надеется, что концепция гена как ИИ поможет в разработке математических моделей, которые могли бы помочь нам лучше понять сложные взаимосвязи между генами и организмом, частью которого они являются. Другими словами - понять как именно компоненты нашего генома способствуют нашему развитию.
#наука #ИИ
BY Заметки инженера - исследователя
Share with your friend now:
tgoop.com/IngeniumNotes/1342