GOPHER برنامه‌های هوش مصنوعی را بر اساس چندین معیار قضاوت می‌کند: اینکه آنها چقدر زیست‌شناسی ژنوم ما را یاد می‌گیرند، چقدر دقیق الگوها و ویژگی‌های مهم را پیش‌بینی می‌کنند، توانایی آنها در مدیریت نویز پس‌زمینه، و میزان تفسیرپذیری تصمیم‌هایشان. تانگ می گوید: «هوش مصنوعی این الگوریتم های قدرتمندی هستند که برای ما سؤالات را حل می کنند. اما، او خاطرنشان می کند: “یکی از مسائل مهم با آنها این است که ما نمی دانیم آنها چگونه به این پاسخ ها رسیده اند.”
اینجاست که GOPHER، جدیدترین اختراع آزمایشگاه کو، وارد می شود. GOPHER (مخفف GenOmic Profile-model compreHensive Evaluator) روش جدیدی است که به محققان کمک می کند کارآمدترین برنامه های هوش مصنوعی را برای تجزیه و تحلیل ژنوم شناسایی کنند. Ziqi Tang، دانشجوی فارغ التحصیل در آزمایشگاه Koo توضیح می‌دهد: «ما چارچوبی ایجاد کردیم که در آن می‌توانید الگوریتم‌ها را به‌طور سیستماتیک‌تر مقایسه کنید.
پروفسور پیتر کو، دستیار آزمایشگاه Cold Spring Harbor (CSHL) می گوید: “در حال حاضر مانند غرب وحشی است. هر کس فقط هر کاری که می خواهد انجام می دهد.” درست مانند هیولای فرانکنشتاین که ترکیبی از بخش‌های مختلف بود، محققان هوش مصنوعی به طور مداوم الگوریتم‌های جدیدی از منابع مختلف می‌سازند. و قضاوت در مورد خوب یا بد بودن خلقت آنها دشوار است. به هر حال، دانشمندان چگونه می توانند در مورد محاسباتی که فراتر از توانایی های انسان هستند، درباره «خوب» و «بد» قضاوت کنند؟
GOPHER به کو و تیمش کمک کرد تا بخش‌هایی از الگوریتم‌های هوش مصنوعی را کشف کنند که قابلیت اطمینان، عملکرد و دقت را افزایش می‌دهد. این یافته ها به تعریف بلوک های ساختمانی کلیدی برای ساخت کارآمدترین الگوریتم های هوش مصنوعی در آینده کمک می کند. شوشان تنیان، یکی دیگر از دانشجویان فارغ التحصیل آزمایشگاه کو، می گوید: «امیدواریم این به افرادی که در آینده تازه وارد این رشته شده اند کمک کند.
ژنوم انسان سه میلیارد حرف کد است و هر فرد میلیون ها تنوع دارد. در حالی که هیچ انسانی نمی تواند به طور واقع بینانه تمام این کدها را غربال کند، کامپیوترها می توانند. برنامه های هوش مصنوعی (AI) می توانند الگوهای مربوط به بیماری را در ژنوم بسیار سریعتر از انسان پیدا کنند. آنها همچنین چیزهایی را که انسان از دست می دهد را تشخیص می دهد. روزی، خوانندگان ژنوم مجهز به هوش مصنوعی حتی ممکن است بتوانند بروز بیماری ها از سرطان گرفته تا سرماخوردگی را پیش بینی کنند. متأسفانه، افزایش محبوبیت اخیر هوش مصنوعی منجر به گلوگاهی در نوآوری شده است.
تصور کنید احساس ناخوشایندی دارید و می توانید با فشار دادن یک دکمه دقیقاً تشخیص دهید که چه چیزی اشتباه است. هوش مصنوعی روزی می تواند این داستان علمی-تخیلی را به یکی از ویژگی های مطب هر پزشک تبدیل کند. مشابه الگوریتم‌های پخش جریانی ویدیویی که ترجیحات کاربران را بر اساس سابقه مشاهده آنها یاد می‌گیرند، برنامه‌های هوش مصنوعی ممکن است ویژگی‌های منحصربه‌فرد ژنوم ما را شناسایی کنند که منجر به پزشکی و درمان‌های فردی می‌شود. تیم Koo امیدوار است GOPHER به بهینه‌سازی الگوریتم‌های هوش مصنوعی کمک کند تا بتوانیم اعتماد کنیم که آنها چیزهای درست را به دلایل درست یاد می‌گیرند. تنیان می‌گوید: «اگر الگوریتم به دلایل اشتباهی پیش‌بینی کند، مفید نخواهد بود.»
مواد تهیه شده توسط آزمایشگاه کلد اسپرینگ هاربر. نوشته اصلی توسط لوئیس سندووال. توجه: محتوا ممکن است برای سبک و طول ویرایش شود.
منبع داستان:
