कृत्रिम बुद्धिमत्ता हमारे जटिल जीनोम को संभालने के लिए तैयार क्यों नहीं है
wired ·
हालिया विश्लेषण से पता चलता है कि वर्तमान AI मॉडल मानव जीनोम को पूरी तरह से डीकोड करने के लिए उपयुक्त नहीं हैं, क्योंकि यह एक स्थिर रैखिक कोड के बजाय एक गतिशील, त्रि-आयामी प्रणाली के रूप में कार्य करता है। अल्फाजीनोम (AlphaGenome) जैसे जीनोमिक फाउंडेशन मॉडल लक्षणों की भविष्यवाणी करने के लिए विशाल डेटा पर निर्भर करते हैं, लेकिन वे जटिल नियामक तंत्रों को ब्लैक बॉक्स के रूप में मानते हैं और यह समझने में विफल रहते हैं कि जीन वास्तव में कैसे उपयोग किए जाते हैं। जीनोम में ट्रांसक्रिप्शन फैक्टर्स, एन्हांसर और क्रोमाटिन लूपिंग सहित नियमन की जटिल परतें शामिल हैं, जो सरल ऑन-ऑफ स्विचों के बजाय संयोजकीय तर्क (combinatorial logic) के साथ काम करती हैं। यह जटिलता अरबों वर्षों के विकास से उत्पन्न होती है, जिसके परिणामस्वरूप एक 'स्ट्रेन्ज लूप' बनता है जहाँ जीनोम आंतरिक और बाहरी संकेतों के प्रति तत्काल प्रतिक्रिया करता है। इसके परिणामस्वरूप, जैविक परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए केवल DNA अनुक्रम डेटा की आवश्यकता नहीं होती; इसके लिए इपिजेनेटिक मार्क्स, कोशिका-प्रकार विशिष्टता और पर्यावरणीय प्रभावों की समझ भी आवश्यक है। विशेषज्ञों का तर्क है कि इन गतिशील अंतःक्रियाओं पर व्यापक डेटा के बिना, AI जीनोमिक कार्यों की सच्ची प्रकृति को नहीं पकड़ सकता है। अंततः, जीनोम को कोशिका का एक संवेदनशील, प्रतिक्रियाशील अंग बताया गया है, जिसके मौलिक सिद्धांतों को कंप्यूटेशनल सहसंबंध से परे समझने के लिए मानवीय तर्क की आवश्यकता है।
wired