1. Uuri - Kuidas tehisintellekt mõistab bioloogiat?
Selles jaotises tutvustatakse õpilastele põhiteesid, et tehisintellekt (TI) ei mõista bioloogiat samal viisil nagu inimesed. Selle asemel tõlgendab TI bioloogilisi süsteeme andmete, mustrite ja matemaatiliste esituste kaudu.
Selle avastamisfaasi eesmärk on aidata õppijatel luua kontseptuaalne alus selle kohta, kuidas bioloogiline teave muudetakse digitaalseks andmeks ning kuidas TI-süsteemid õpivad tuvastama struktuure, seoseid ja regulaarseid mustreid nende andmete sees.
1.1 Bioloogia kui andmed: elussüsteemidest digitaalse teabeni
Bioloogia keskendub traditsiooniliselt elusüsteemide, nagu rakud, koed, elundid, organismid ja ökosüsteemid, uurimisele. Digitehnoloogiate kiire arengu tõttu esitatakse neid elusüsteeme üha enam andmetena, mida saab arvutites salvestada, töödelda ja analüüsida.
Tehisintellekti vaatenurgast:
- DNA-d esitatakse pikkade tähtede jadadena (A, T, C, G), nt AI analüüsib järjestusi, et ennustada regulatoorseid motiive või splaissimiskohti.
- Valke kirjeldatakse kui aminohapete ahelaid ja 3D-struktuure, nt AlphaFoldi mudel määrab valgu 3D-kuju selle järjestuse põhjal, võimaldades kujundada uusi valke ravimite jaoks.
- Mikroskoopilised pildid muutuvad pikslipõhiseks visuaalseks andmeks.
Bioloogilised interaktsioonid teisendatakse võrgustikeks ja mudeliteks, nt geeniregulatsioonivõrgud, kus AI tuvastab, "kes reguleerib keda" geenide ja signaalmolekulide vahel.
AI-süsteemid ei vaata elu otseselt; selle asemel töötavad nad bioloogiliste protsesside digitaalse esitusega. Töötledes suuri koguseid bioloogilisi andmeid, suudab AI tuvastada seoseid ja mustreid, mida inimestel oleks käsitsi keeruline või võimatu avastada.
Oluline mõte õpilastele:
AI vaatenurgast muutub bioloogia informatsiooni, struktuuri ja seoste kombinatsiooniks.