Teadlased on DNA-molekulide abil katseklaasi loonud tehisintellekti ja nad on kindlad, et see hakkab varsti oma "mälestusi" moodustama.
Laboris loodi teadlaste poolt täielikult DNA-st valmistatud ja aju tööd jäljendav kunstlik närvivõrk.
Katseklaasi tehisintellekt aitab lahendada klassikalise masinõppe probleemi, tuvastades õigesti käsitsi kirjutatud numbrid.
Teadlaste sõnul on töö märkimisväärne samm tehisintellekti kunstlikesse orgaanilistesse vooluringidesse programmeerimise võime demonstreerimisel.
See võib ühel päeval viia täiesti orgaanilistest materjalidest valmistatud humanoidrobotideni, mitte show-kultuuris populaarsete läikivate metallist kübermeesteni.
Teadlased on kindlad, et seade hakkab varsti katseklaasi lisatud proovidest ise oma mälestusi moodustama.
Nende lõppeesmärk on programmeerida intelligentsed käitumisviisid, näiteks võime arvutada, teha valikuid ja palju muud, kasutades DNA-st valmistatud kunstlikke närvivõrke.
Kunstniku joonis on kunstlik närvivõrk, mis luuakse DNA-st.
Reklaamvideo:
California tehnikainstituut valis käsitsi kirjutatud teksti tuvastavate elektrooniliste kunstlike närvivõrkude probleemi lahendamiseks klassikalise väljakutse.
See oli üks esimesi probleeme, mida arvutinägemisuurijad lahendasid, ja ideaalne meetod DNA-põhiste närvivõrkude võimekuse illustreerimiseks.
Inimese käekiri võib olla väga erinev ja seetõttu, kui inimene uurib kirjutatud arvude järjestust, täidab aju nende tuvastamiseks keerukaid arvutusülesandeid.
Kuna isegi inimestel on raske üksteise lohakat käekirja ära tunda, on käsitsi kirjutatud numbrite tuvastamine levinud test intelligentsuse neuronivõrkudes programmeerimiseks.
Need võrgud peavad olema "koolitatud" numbrite äratundmiseks, käsitsi kirjutamise erinevuste arvestamiseks ja seejärel tundmatu numbri võrdlemiseks nende nn mäludega ja numbri tuvastamiseks.
Meeskond näitas, et keerukate DNA järjestuste närvivõrk võib läbi viia keemilisi reaktsioone, mis näitab, et see tuvastas õigesti "molekulaarse käekirja".
Tundmatu arvu andmisel läbib see nn arukas supp rea reaktsioone ja kiirgab kaks fluorestseerivat signaali, näiteks roheline ja kollane tähistavad viit või roheline ja punane tähistavad üheksa.
MIKS ON UURIMISED DNA KASUTANUD
Tehisintellekti loomine torus?
DNA-st biomolekulaarsete ahelate loomise võti on ranged reeglid DNA molekulide vahel seondumiseks.
Üheahelaline DNA molekul koosneb väiksematest molekulidest, mida nimetatakse nukleotiidideks - lühendatult A, T, C ja G -, mis paiknevad stringis või järjestuses.
Üheahelalise DNA molekuli nukleotiidid võivad seonduda teise üheahelalise ahela nukleotiididega, moodustades kaheahelalise DNA, kuid nukleotiidid seonduvad ainult väga spetsiifiliselt.
Nukleotiid A seondub alati T-ga ja C G-ga.
Nende prognoositavate sidumisreeglite abil suutsid teadlased kavandada lühikesed DNA-ahelad, et läbida katseklaasis prognoositavad keemilised reaktsioonid, ja arvutada seeläbi ülesandeid, näiteks molekulaarstruktuuride äratundmine.
2011. aastal lõid nad esimese DNA-molekulide kunstliku närvivõrgu, mis suutis ära tunda neli lihtsat mustrit.
2018. aasta juulis avalikustasid nad in vitro tehisintellekti, mis suudab käsitsi kirjutatud numbrite õigesti tuvastades lahendada klassikalise masinõppe probleemi.
Biotehnika osakonna dotsent, juhtivteadur Lulu Qian ütles: „Kuigi teadlased on just hakanud uurima tehisintellekti teket molekulaarmasinates, on selle potentsiaal juba vaieldamatu.
Nii nagu elektroonilised arvutid ja nutitelefonid muutsid inimese võimekamaks kui sada aastat tagasi, suudavad tehismolekulaarsed masinad valmistada kõik, mis on valmistatud molekulidest - ka värvid ja sidemed - ning muutuvad järgmise saja aasta jooksul võimekamaks ja keskkonnale paremini reageerivaks.."
KUIDAS KUNSTLIK Intelligentsus Õpib?
Tehisintellekti süsteemid tuginevad kunstlikele närvivõrkudele (ANN), mis üritavad õppimiseks jäljendada aju tööd.
ANN õpib ära tundma teabemustreid, sealhulgas kõnet, tekstiandmeid või visuaalset kujundit ning on aluseks paljude AI-de arengutele viimastel aastatel.
Tavapärane tehisintellekt kasutab sisendeid konkreetse subjekti algoritmi koolitamiseks, andes talle palju teavet.
Praktiliste rakenduste hulka kuuluvad Google'i keele tõlketeenused, Facebooki näotuvastustarkvara ja Snapchati pilditöötlusfiltrid.
Nende andmete sisestamise protsess võib olla äärmiselt aeganõudev ja piirduda ainult ühte tüüpi teadmistega.
Uus põlvkond ANN-e, nimega Adversarial Neural Networks, seab kahe tehisintellekti roboti mõistuse üksteise vastu, võimaldades neil üksteiselt õppida.
Selle lähenemisviisi eesmärk on nii õppeprotsessi kiirendamine kui ka tehisintellekti süsteemide järelduste parandamine.
