Вести-Новосибирск. Вопросы применения нейросетей в научных исследованиях обсуждают в Новосибирске
В Новосибирске начала работать одна из площадок всемирного конгресса, посвященного искусственному интеллекту
В Институте цитологии и генетики СО РАН ученые из России, Китая, Белоруссии и других стран обсуждают, как нейросеть может помочь делать открытия в науке.
Информационный биолог Мария Трофимова помогает генетикам создавать организмы с заданными свойствами. Колбы и реактивы не нужны, важно знать язык программирования и законы биологии.
В биоинформатике есть задачи, связанные с искусственным интеллектом, моделированием, анализом геномных данных, созданием баз данных и инструментов для работы с базами данных ─ очень много разных задач, рассказала инженер сектора «Компьютерный анализ и моделирование биологических систем» Мария Трофимова.
В настоящее время Мария вместе с генетиками пытается научить бактерии вырабатывать вещества, которые отвечают за рост и развитие животных в сельском хозяйстве. Для этого в базах данных ищет специальные гены, которые бы подходили этим бактериям, задает компьютеру нужные инструкции, а он находит подходящее решение.
На основе данных, полученных биоинформатиками, биологи и генетики в лаборатории создают живые организмы с заданными свойствами, культивируют их в небольших количествах и передают в производство для масштабирования.
Искусственный интеллект ─ помощник человека. Есть нейросети, которые мыслят на основе баз данных, словно ищут недостающие пазлы для мозаики. А есть те, что имитируют логику человека, анализируют информацию. Работают быстро, находят сразу несколько решений. Эмоции и чувства воспроизводить машины пока не научились, как и объяснять выбор своего ответа. А это в науке самое важное.
«Тот, кто создал программу, чаще всего не понимает, почему принимается то или иное решение. Борьба за прозрачность искусственного интеллекта – стратегическое направление», ─ пояснил научный руководитель Института цитологии и генетики СО РАН Николай Колчанов.
Восстания машин ученые не прогнозируют, хотя их большая мечта ─ научить машину мыслить, как человек. Для этого нужно объединить логику и статистику, что даст возможность искать более точные ответы. Вероятно, это поможет ответить на вопросы, которые человечеству решить в одиночестве пока не по плечу.