1. Tyrinėjimas. Kaip dirbtinis intelektas supranta biologiją?
Šiame skyriuje studentai supažindinami su pagrindine idėja, kad dirbtinis intelektas (DI) biologijos nesupranta taip, kaip ją supranta žmonės. Vietoje to, DI interpretuoja biologines sistemas naudodamas duomenis, dėsningumus ir matematinius atvaizdavimus.
Šio tyrinėjimo etapo tikslas – padėti besimokantiesiems sukurti konceptualų pagrindą apie tai, kaip biologinė informacija paverčiama skaitmeniniais duomenimis ir kaip DI sistemos mokosi atpažinti struktūras, ryšius ir dėsningumus tuose duomenyse.
1.1 Biologija kaip duomenys: nuo gyvų sistemų iki skaitmeninės informacijos
Biologija tradiciškai orientuojasi į gyvų sistemų, tokių kaip ląstelės, audiniai, organai, organizmai ir ekosistemos, tyrimą. Sparčiai vystantis skaitmeninėms technologijoms, šios gyvos sistemos vis dažniau pateikiamos kaip duomenys, kuriuos galima saugoti, apdoroti ir analizuoti kompiuteriais.
Dirbtinio intelekto požiūriu:
- DNR pateikiama kaip ilgos raidžių (A, T, C, G) sekos, pvz., DI analizuoja sekas, kad prognozuotų reguliacinius motyvus ar sujungimo vietas.
- Baltymai aprašomi kaip aminorūgščių grandinės ir 3D struktūros, pvz., AlphaFold modelis nustato baltymo 3D formą pagal jo seką, leidžiant kurti naujus baltymus vaistams.
- Mikroskopiniai vaizdai tampa pikseliais pagrįstais vizualiniais duomenimis.
Biologinės sąveikos paverčiamos tinklais ir modeliais, pvz., genų reguliavimo tinklais, kuriuose DI nustato „kas ką reguliuoja“ tarp genų ir signalinių molekulių.
DI sistemos tiesiogiai nestebi gyvybės; jos dirba su skaitmeninėmis biologinių procesų reprezentacijomis. Apdorodamas didelius biologinių duomenų kiekius, DI gali nustatyti ryšius ir dėsningumus, kuriuos žmonėms aptikti rankiniu būdu būtų sunku ar net neįmanoma.
Pagrindinė idėja mokiniams:
Iš DI perspektyvos biologija tampa informacijos, struktūros ir ryšių deriniu.