Wissenschaftler haben künstliche Intelligenz in einem Reagenzglas mit DNA-Molekülen erzeugt und sind zuversichtlich, dass sie bald ihre eigenen "Erinnerungen" bilden wird.
Ein künstliches neuronales Netzwerk, das vollständig aus DNA besteht und die Funktionsweise des Gehirns nachahmt, wurde von Wissenschaftlern im Labor erstellt.
Reagenzglas-KI könnte das klassische Problem des maschinellen Lernens lösen, indem handgeschriebene Zahlen korrekt identifiziert werden.
Die Arbeit ist ein wichtiger Schritt, um die Fähigkeit zu demonstrieren, KI in künstliche organische Schaltkreise zu programmieren, sagen Wissenschaftler.
Dies könnte eines Tages dazu führen, dass humanoide Roboter aus vollständig organischen Materialien hergestellt werden und nicht die in der Showkultur beliebten Cybermänner aus glänzendem Metall.
Die Forscher sind zuversichtlich, dass das Gerät bald seine eigenen „Erinnerungen“an die dem Reagenzglas hinzugefügten Proben bilden wird.
Ihr letztendliches Ziel ist es, intelligente Verhaltensweisen wie die Fähigkeit zu programmieren, Entscheidungen zu treffen und vieles mehr unter Verwendung künstlicher neuronaler Netze aus DNA zu programmieren.
Die Zeichnung des Künstlers ist ein künstliches neuronales Netzwerk, das aus DNA erstellt wird.
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Das California Institute of Technology hat ein Problem ausgewählt, das eine klassische Herausforderung für die Lösung des Problems elektronischer künstlicher neuronaler Netze darstellt, die handgeschriebenen Text erkennen.
Es war eines der ersten Probleme, die von Computer-Vision-Forschern gelöst wurden, und eine ideale Methode zur Veranschaulichung der Fähigkeiten von DNA-basierten neuronalen Netzen.
Die Handschrift einer Person kann stark variieren. Wenn eine Person eine geschriebene Folge von Zahlen studiert, führt das Gehirn daher komplexe Rechenaufgaben aus, um sie zu identifizieren.
Da es selbst für Menschen schwierig ist, die schlampige Handschrift des anderen zu erkennen, ist die Identifizierung handgeschriebener Zahlen ein häufiger Test für die Programmierung von Intelligenz in neuronalen KI-Netzen.
Diese Netzwerke müssen „trainiert“werden, um Zahlen zu erkennen, Unterschiede in der Handschrift zu berücksichtigen und dann die unbekannte Nummer mit ihren sogenannten Speichern zu vergleichen und die Identifizierung der Nummer zu bestimmen.
Das Team zeigte, dass ein neuronales Netzwerk aus ausgefeilten DNA-Sequenzen chemische Reaktionen ausführen kann, was darauf hinweist, dass es die "molekulare Handschrift" korrekt identifiziert.
Wenn eine unbekannte Zahl angegeben wird, unterliegt diese sogenannte "intelligente Suppe" einer Reihe von Reaktionen und sendet zwei fluoreszierende Signale aus, beispielsweise grün und gelb, um fünf darzustellen, oder grün und rot, um neun darzustellen.
WARUM FORSCHER DNA VERWENDET HABEN
KI IN EINEM ROHR ERSTELLEN?
Der Schlüssel zur Erzeugung von biomolekularen Strängen aus DNA sind die strengen Regeln für die Bindung zwischen DNA-Molekülen.
Ein einzelsträngiges DNA-Molekül besteht aus kleineren Molekülen, die als Nukleotide bezeichnet werden - abgekürzt A, T, C und G - und sich in einer Kette oder Sequenz befinden.
Nukleotide in einem einzelsträngigen DNA-Molekül können an Nukleotide in einem anderen einzelsträngigen Strang binden, um doppelsträngige DNA zu bilden, aber Nukleotide binden nur auf sehr spezifische Weise.
Nucleotid A bindet immer an T und C an G.
Mithilfe dieser vorhersagbaren Bindungsregeln konnten die Forscher kurze DNA-Stränge entwerfen, um in vitro vorhersagbare chemische Reaktionen einzugehen und so Aufgaben wie das Erkennen molekularer Strukturen zu berechnen.
2011 schufen sie das erste künstliche neuronale Netzwerk von DNA-Molekülen, das vier einfache Muster erkennen konnte.
Im Juli 2018 stellten sie künstliche In-vitro-Intelligenz vor, die das klassische Problem des maschinellen Lernens durch korrekte Identifizierung handgeschriebener Zahlen lösen kann.
Die leitende Forscherin Lulu Qian, außerordentliche Professorin am Department of Bioengineering, sagte: „Obwohl Wissenschaftler gerade erst begonnen haben, die Schaffung künstlicher Intelligenz in molekularen Maschinen zu untersuchen, ist ihr Potenzial bereits unbestreitbar.
So wie elektronische Computer und Smartphones den Menschen leistungsfähiger gemacht haben als vor hundert Jahren, werden künstliche molekulare Maschinen in der Lage sein, alles aus Molekülen herzustellen - einschließlich Farben und Bandagen - und in den nächsten hundert Jahren leistungsfähiger und umweltfreundlicher zu werden.."
WIE LERNT KÜNSTLICHE INTELLIGENZ?
KI-Systeme basieren auf künstlichen neuronalen Netzen (ANNs), die versuchen, die Funktionsweise des Gehirns nachzuahmen, um zu lernen.
ANNs werden lernen, Muster in Informationen zu erkennen, einschließlich Sprache, Textdaten oder visuellen Bildern, und sind die Grundlage für eine große Anzahl von KI-Entwicklungen in den letzten Jahren.
Herkömmliche KI verwendet Eingaben, um einen Algorithmus über ein bestimmtes Thema zu trainieren und ihm eine große Menge an Informationen zuzuführen.
Zu den praktischen Anwendungen gehören die Sprachübersetzungsdienste von Google, die Facebook-Gesichtserkennungssoftware und die Bildbearbeitungsfilter von Snapchat.
Die Eingabe dieser Daten kann äußerst zeitaufwändig und auf eine Art von Wissen beschränkt sein.
Eine neue Generation von ANNs, Adversarial Neural Networks genannt, stellt den Verstand zweier KI-Bots gegeneinander an und ermöglicht es ihnen, voneinander zu lernen.
Dieser Ansatz zielt darauf ab, den Lernprozess zu beschleunigen und die von KI-Systemen erzeugten Schlussfolgerungen zu verbessern.
