Новий алгоритм генерує синтетичний генетичний код людини
Ми бачили, як алгоритми штучного інтелекту створюють найбільш правдоподібні зображення фотографій людей, творів мистецтва, новинних статей і навіть покемонів. Але тепер команда вчених пішла ще далі, розробивши алгоритм для генерації всього генетичного коду нереальних людей.
Використовуючи тип штучного інтелекту, званий Generative Adversarial Network (GAN), в якому два алгоритму швидко генерують якийсь висновок, перевіряють свою роботу на реальних прикладах і уточнюють речі в міру їх просування, команді вдалося відтворити реалістичні людські геноми, які, за їхніми словами, не можна відрізнити від реальних, згідно з дослідженням, вперше виявленому The Next Web.
На відміну від інших проєктів GAN, таких як ці жахливі покемони, які покликані бути кумедними маленькими дивацтвами штучного інтелекту, група дослідників з Тартуського університету Естонії та французького Університету Париж-Саклі, які розробили проєкт штучного геному, стверджують, що їх підроблені генетичні послідовності мають реальну цінність як інструмент для дослідників-генетиків.
У своїй статті, опублікованій в четвер у журналі PLOS Genetics, вони стверджують, що ці коди ДНК можуть допомогти подальшим генетичним експериментам — без шкоди для конфіденційності реальних людей, яким доведеться відмовитися від своїх генетичних даних.
Але, можливо, це ще не все, що потрібно, — сказав Futurism генетик, не пов'язаний з газетою. Щоб пояснити чому, розглянемо інші приклади того, що може створити GAN. Ми знаємо, як виглядають людські обличчя, відомі твори мистецтва і покемони. Так що для ШІ вчитися на цих прикладах і створювати власні — не проблема. Але з точки зору геном людини все ще залишається так багато питань про те, що роблять різні частини, і це означає, що насправді неможливо включити його в алгоритм в якості навчальних даних.
«Я вважаю, що це цікаво, але я не впевнена, що зараз бачу реальні практичні наслідки для досліджень», — сказала Футуризму Діна Черч, віцепрезидент по бізнесовим напрямкам біотехнологічної компанії Inscripta. «Багато наукові кола все ще намагаються з'ясувати, як «працює не кодована (велика частина) геному». Те, що ви не можете за допомогою обчислень відрізнити ці згенеровані геноми від справжніх геномів, не означає, що вони дійсно збереглися важливі функціональні мотиви й домени — багато чого з цього ми до цього часу не розуміємо».
Справжнє питання, який ми думаємо, полягає в тому, чи дійсно ці геноми, створені GAN, будуть компілюватися, так би мовити, в реальну функціональну генетичну послідовність людини. Автори газети не відповіли на прохання Futurism про коментарі. Але в цьому відношенні, за словами Черч, вона не надто оптимістична.
«Що стосується« компіляції »цього в людини — я безумовно не бачу шляху до цього», — сказав Черч Futurism. «Від комп'ютерної генерації геномних послідовностей до перетворення їх в людську клітину, а тим більше в людську, — довгий шлях».
«Я безумовно вважаю цю роботу цікавою, але поки не бачу її практичного застосування», — додав Черч. «Звичайно, я міг щось упустити».
Джерела: TheNextWeb
