Учените са създали изкуствен интелект в епруветка, използвайки молекули на ДНК, и са уверени, че скоро той ще започне да формира свои собствени „спомени“.
Изкуствена невронна мрежа, направена изцяло от ДНК и имитираща начина на работа на мозъка, е създадена от учени в лабораторията.
AI на епруветка може да реши класическия проблем с машинното обучение, като правилно идентифицира ръкописните числа.
Работата е важна стъпка в демонстрирането на способността за програмиране на ИИ в изкуствени органични вериги, казват учените.
Това може един ден да доведе до хуманоидни роботи, направени от напълно органични материали, а не до лъскавите метални кибермени, популярни в шоу културата.
Изследователите са уверени, че устройството скоро ще започне да формира свои собствени „спомени“от пробите, добавени в епруветката.
Крайната им цел е да програмират интелигентно поведение като способността да изчисляват, да правят избори и други, като използват изкуствени невронни мрежи, направени от ДНК.
Рисунката на художника е изкуствена невронна мрежа, която е създадена от ДНК.
Промоционално видео:
Калифорнийският технологичен институт избра проблем, който е класическо предизвикателство за решаване на проблема с електронните изкуствени невронни мрежи, които разпознават ръкописен текст.
Това беше един от първите проблеми, решен от изследователите на компютърното зрение, и идеален метод за илюстриране на възможностите на ДНК-базирани невронни мрежи.
Почеркът на човек може да варира значително и следователно, когато човек изучава писмена последователност от числа, мозъкът изпълнява сложни изчислителни задачи, за да ги идентифицира.
Тъй като е трудно дори за хората да се разпознаят небрежния почерк, идентифицирането на ръкописни числа е често срещан тест за програмиране на интелигентност в невронните мрежи на ИИ.
Тези мрежи трябва да бъдат „обучени“да разпознават числата, да отчитат разликите в ръкописния текст и след това да сравняват неизвестния номер с техните така наречени спомени и да определят идентификацията на номера.
Екипът демонстрира, че невронна мрежа от сложни ДНК последователности може да извършва химични реакции, показващи, че е идентифицирала правилно „молекулярния почерк“.
Когато е дадено неизвестно число, тази така наречена „интелигентна супа“претърпява серия от реакции и излъчва два флуоресцентни сигнала, например зелено и жълто, за да представлява пет, или зелено и червено, за да представлява девет.
ЗАЩО ИЗСЛЕДВАТЕЛИТЕ ИЗПОЛЗВАТ ДНК ЗА
СЪЗДАВАНЕ НА AI В ТРЪБА?
Ключът към създаването на биомолекулни вериги от ДНК са строгите правила за свързването между ДНК молекулите.
Едноверижната ДНК молекула се състои от по-малки молекули, наречени нуклеотиди - съкратено A, T, C и G - разположени в низ или последователност.
Нуклеотидите в едноверижната ДНК молекула могат да се свържат с нуклеотиди от друга едноверижна верига, за да образуват двуверижна ДНК, но нуклеотидите се свързват само по много специфични начини.
Нуклеотид А винаги се свързва с Т, а С с G.
Използвайки тези предсказуеми правила за свързване, изследователите успяха да проектират къси нишки на ДНК, за да преминат предвидими химични реакции в епруветка и по този начин да изчислят задачи като разпознаване на молекулярни структури.
През 2011 г. те създадоха първата изкуствена невронна мрежа от ДНК молекули, която може да разпознае четири прости модела.
През юли 2018 г. те разкриха in vitro изкуствен интелект, който може да реши класическия проблем на машинното обучение, като правилно идентифицира ръкописните числа.
Водещият изследовател Лулу Цян, доцент в Катедрата по биоинженерство, каза: „Въпреки че учените току-що започнаха да изследват създаването на изкуствен интелект в молекулярните машини, неговият потенциал вече е неоспорим.
Точно както електронните компютри и смартфоните направиха хората по-способни, отколкото преди сто години, изкуствените молекулярни машини ще могат да направят всичко, направено от молекули - включително дори бои и превръзки - и ще станат по-способни и по-отзивчиви към околната среда през следващите сто години.."
КАК СЕ ИЗКУЧВА ИЗКУСТВЕН ИНТЕЛЕКТ?
AI системите разчитат на изкуствени невронни мрежи (ANN), които се опитват да имитират начина, по който мозъкът работи, за да се учи.
ANN ще се научат да разпознават модели в информацията, включително реч, текстови данни или визуални изображения и са основата за голям брой разработки на ИИ през последните години.
Конвенционалният ИИ използва входни данни за обучение на алгоритъм за даден обект, като му предоставя богата информация.
Практическите приложения включват услуги за превод на език на Google, софтуер за разпознаване на лица във Facebook и филтри за редактиране на изображения Snapchat.
Процесът на въвеждане на тези данни може да отнеме изключително много време и да се ограничи до един вид знания.
Ново поколение ANN, наречено Adversarial Neural Networks, противопоставя умовете на два AI бота един срещу друг, позволявайки им да се учат един от друг.
Този подход има за цел да ускори учебния процес, както и да подобри изводите, генерирани от системите за изкуствен интелект.