Unustage haip — tõeline tehisintellekti revolutsioon toimub pärmi täis laboris

Kuigi avalikkus keskendub AI-vestlusrobotitele, mis suudavad kirjutada luuletusi või luua võltsvideoid, toimub palju murrangulisem muutus Rootsis Chalmersi Tehnikaülikooli laboris. Aastakümneid seostus teadusliku avastuse kuvand mikroskoobi kohale kummardunud inimteadlasega, kes ootab valgustushetke. See kuvand on nüüdseks vananenud. Teadlased on välja töötanud AI-teadlase nimega Eve, mis ei aita inimestel lihtsalt nende tööd teha. Eve genereerib oma hüpoteese, kavandab oma eksperimente ja tõlgendab tulemusi ilma kohvipausi vajamata.

See ei ole simulatsioon. See on suletud ahelaga labor, kus tarkvara ja riistvara töötavad koos, et uurida bioloogia saladusi. Täpsemalt uurib süsteem seent Saccharomyces cerevisiae, mis on paremini tuntud kui õllepärm. Kuigi pärm võib tunduda sellise arenenud tehnoloogia jaoks lihtne objekt, on see bioloogiliste uuringute alusorganism. Masina võime iseseisvalt navigeerida elava genoomi keerukuses tähistab süsteemset muutust selles, kuidas me arendame uusi ravimeid ja mõistame elu ennast.

Väsimatu praktikant, kes ei maga kunagi

Et mõista, miks see oluline on, vaadake inimteadlase tüüpilist töövoogu. Teadlane loeb sadu artikleid, moodustab teooria, seadistab käsitsi petri tassi, ootab reaktsiooni ja kulutab seejärel päevi andmete analüüsimisele. See on aeglane, tsükliline protsess, mis on aldis inimlikele eksimustele ja väsimusele. Eve toimib nagu väsimatu ja täiusliku mäluga praktikant. Teadlased täiendasid seda robotteadlast suurte keelemudelite ja automatiseeritud päätteluga, võimaldades tal läbi töötada tohutuid koguseid teaduskirjandust, mida ükski inimene ei suudaks elu jooksul läbi lugeda.

Kapoti all ühendab Eve kaasaegse tehisintellekti mõtlemisvõime labori automatiseerimise füüsilise võimekusega. Tal on juurdepääs pärmi kogu genoomile ja ainevahetusele. Kui Eve tuvastab bioloogilise küsimuse, millele ta soovib vastust leida, ei oota ta luba. Ta soovitab eksperimenti, viib selle robotkäte abil ellu ja hindab seejärel tulemust. Kui tulemus ei vasta ootustele, täpsustab ta oma arusaama ja alustab kohe järgmist tsüklit.

Labori isesõitev auto

Ievgeniia Tiukova, Chalmersi ülikooli teadlane, võrdleb seda arengut isesõitvate autodega. Isesõitvas sõidukis peab tehisintellekt töötlema visuaalseid andmeid, tegema järeldusi liikluse kohta ja tegutsema füüsiliselt roolides või pidurdades. AI-teadlane teeb sama bioloogiliste andmetega. Ta töötleb teavet varasematest uuringutest, teeb järeldusi geenide võimaliku koostoime kohta ja tegutseb füüsilises laboris.

Ajalooliselt oli tehisintellekt teaduses passiivne tööriist. Te söötsite talle andmeid ja ta andis teile graafiku. Nüüd on tehisintellekt juhiistmel. See muutus on läbipaistev ja loogiline, kui arvestada kaasaegse geneetikaga seotud andmete tohutut mahtu. Inimajud ei ole arenenud jälgima tuhandeid samaaegseid keemilisi reaktsioone ainevahetusvõrgustikus. Tehisintellekt on.

Miks pärm on bioloogia digitaalne toornafta

Võib tekkida küsimus, miks suunatakse nii palju kõrgtehnoloogilist tulejõudu õllepärmile. Tavakasutaja jaoks on pärm midagi, mida kasutatakse leiva või õlle jaoks. Biotehnoloogia maailmas on pärm aga elav tehas. Kuna pärmirakud jagavad inimrakkudega paljusid põhifunktsioone, on need praktiliseks mudeliks ravimite väljatöötamisel. Kui suudate mõista, kuidas manipuleerida pärmirakku teatud kemikaali tootmiseks või teatud ühendile reageerimiseks, saate neid teadmisi sageli rakendada inimmeditsiinis.

Ross King, Chalmersi professor ja uuringu vanemautor, märgib, et autonoomsed laborid uurivad bioloogilisi süsteeme palju kiiremini, kui see on täna võimalik. See kiirus on peamine eesmärk. Kasutades tehisintellekti rutiinsete testimistsüklite automatiseerimiseks, võime leida uusi ravimeid haigustele pigem kuude kui aastakümnetega. Lõpptulemus on see, et avastuste kiirust ei piira enam ruumis viibivate kvalifitseeritud inimeste arv.

Suletud ahelaga süsteemide žargooni taga

Lihtsamalt öeldes tähendab suletud ahelaga süsteem seda, et tehisintellekt vastutab kogu uurimisringi eest. Enamik tänapäevaseid AI-rakendusi on avatud ahelaga — inimene annab viiba, AI annab vastuse ja protsess lõpeb seal. Eve'i laboris saavad AI enda eksperimentaalsed tulemused viibaks selle järgmisele tegevusele. See loob kiireneva tagasisideahela.

See tehnoloogia on vastupidav, sest korduvad ülesanded ei muutu selle jaoks igavaks. Suur osa bioloogilistest uuringutest on uskumatult tüütu. See hõlmab pisikeste vedelikukoguste liigutamist ühest torust teise tuhandeid kordi. Kui inimesed seda teevad, teevad nad vigu. Kui robot seda teeb, on tulemused järjepidevad. See järjepidevus on teadusliku kehtivuse alus. See tagab, et kui avastus tehakse, on see tingitud bioloogiast, mitte sellest, et teadlasel värises reede pärastlõunal kell 16:00 käsi.

Mida see tähendab teie ravimikapi jaoks

Tarbija seisukohast ilmneb autonoomsete AI-teadlaste mõju lõpuks tervishoiu hinnas ja kättesaadavuses. Ravimite arendusprotsess on praegu üks kalleimaid ja ebakindlamaid tööstusharusid maailmas. Ühe uue ravimi turule toomine maksab miljardeid dollareid, peamiselt seetõttu, et enamik eksperimente ebaõnnestub.

Kasutades AI-teadlasi laboriressursside optimeerimiseks, saavad biotehnoloogiaettevõtted ebaõnnestuda kiiremini ja odavamalt. See ei tähenda, et inimesed jäävad tööta. Selle asemel on inimteadlase roll muutumas. Ross King rõhutab, et inimesed jäävad oluliseks uurimisprioriteetide määratlemisel ja eetilise järelevalve tagamisel. AI tegeleb küsimusega "kuidas", samal ajal kui inimene keskendub küsimusele "miks". Me liigume partnerlusmudeli poole, kus AI juhib andmete ja eksperimentide rasket tööd, jättes kõrgetasemelise strateegia meile.

Globaalse teadusturu muutuv tegelikkus

Suurt pilti vaadates on see areng osa laiemast trendist ekspertiisi detsentraliseerimise suunas. Kuna need autonoomsed süsteemid muutuvad skaleeritavamaks, saavad väiksemad laborid läbi viia uuringuid, mis varem nõudsid tohutut korporatiivset infrastruktuuri. Suurte keelemudelite integreerimine tähendab, et tehisintellekt suudab nüüd ületada lõhe õpiku lugemise ja füüsilise ülesande täitmise vahel.

See on tuntav samm tuleviku suunas, kus teaduslikud läbimurded on pigem pidev voog kui haruldane sündmus. Me näeme uue tööstusliku selgroo tekkimist meditsiinis. Nii nagu mikrokiipidest sai 20. sajandi digitaalne toornafta, on autonoomsetest avastusmootoritest saamas 21. sajandi mootor.

Pragmaatiline pilk eesseisvatele takistustele

Peaksime säilitama terve skeptitsismi. Kuigi Eve on muljetavaldav, tegutseb süsteem siiski pärmi bioloogia kitsastes piirides. Üherakuliselt organismilt liikumine inimkeha triljonite rakkudeni on tohutu hüpe keerukuses. Tehisintellekt peab toime tulema ka bioloogiliste süsteemide läbipaistmatu olemusega, kus üks muutus võib avaldada ettenägematuid ahelreaktsioone.

Lisaks on nende laborite riistvara maksumus endiselt kõrge. Kuigi tarkvara võib olla lihtne kopeerida, siis robotkäsi, andureid ja spetsiaalset varustust mitte. See loob ajutise sisenemisbarjääri. Tehnoloogia küpsedes võime aga oodata nende kulude langust, sarnaselt koduarvutite või 3D-printerite hinna langusega eelmistel kümnenditel.

Lõppkokkuvõttes sunnib autonoomsete AI-teadlaste tulek meid muutma seda, kuidas me vaatame progressi. Me ei ehita enam lihtsalt tööriistu, mis aitavad meil mõelda. Me ehitame süsteeme, mis suudavad meie nimel mõelda ja tegutseda. Kui te oma päeva toimetusi teete, pidage meeles, et ühes Rootsi laboris töötab robot vaikselt läbi tuhandeid bioloogilisi võimalusi, otsides järgmist läbimurret, mis võib ühel päeval päästa teie elu. Järgmine kord, kui näete pealkirja tehisintellektist, pidage meeles pärmi. Kõige olulisem töö toimub sageli kõige väiksemates rakkudes, juhituna kõige arenenumate mõistuste poolt, mida me kunagi ehitanud oleme.

Allikad

• Chalmers University of Technology, Pressiteade: "AI scientist autonomously generates and validates new biological discoveries."
• Journal of the Royal Society Interface, Teadusartikkel: "Autonomous discovery of biological knowledge by a robot scientist."
• Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program (WASP), Rahastus ja projektiaruanded.
• University of Cambridge, Koostööuuringute dokumentatsioon automatiseeritud päättelu kohta.