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.
1.2 Mida tähendab „mõistmine“ tehisintellekti jaoks?
Kui inimesed mõistavad bioloogiat, tuginevad nad tähendusele, kontekstile, kogemusele ja arutlusele. Tehisintellekt aga toimib teisiti.
AI jaoks tähendab “mõistmine”:
- Õppimine näidete ja andmekogumite põhjal.
- Mustrite ja sarnasuste äratundmine.
- Tõenäosuste põhjal ennustuste tegemine.
AI süsteeme koolitatakse suurte märgendatud bioloogiliste andmekogumite abil.
NÄITED:
- Tuhanded rakupildid õpetavad AI-d eristama terveid rakke haigetest, nt vähitunnuste tuvastamine patoloogiapiltidel.
- Geneetilised andmekogumid aitavad AI-l tuvastada mutatsioone, mis on seotud konkreetsete haigustega, nt haigusriskide ennustamine genoomika ja omika andmete põhjal.
- Bioloogilisi signaale analüüsitakse funktsionaalsete tulemuste ennustamiseks, nt kuidas mutatsioonid või ravimid muudavad geenide aktiivsust rakkudes.
Seda protsessi nimetatakse mustrituvastuseks. AI ei mõtle ega arutle nagu inimteadlane; selle asemel töötleb ta infot suurel kiirusel ja tuvastab statistilisi seoseid.
Oluline selgitus õpilastele:
AI ei “mõtle” ega “mõista” inimlikus mõttes, kuid suudab analüüsida bioloogilisi andmeid erakordse kiiruse ja täpsusega.