人工智能独立攻陷生物规模120年的未解之谜

　　：有史以来，计较机第一次不依靠人类的任何辅佐，仅仅通过人工智能独立发明白一个新的科学理论。

　　来自塔夫斯大学的计较和生物规模的科学家们编码了这样一套措施，它可以或许让计较机在面临一个新的科学问题的时候，独立地成长出一套表明这个问题的理论。他们选择的是一个在生物规模里狐疑科学家们120年之久的现象：涡虫（Planaria）被切开之后是有本领举办再生，形成一个新的个另外。这个奇怪的现象好久之前就被发明白，但至于为什么会产生，今朝还没有明晰的谜底。

　　然而，当把这个问题交给计较机的时候，它就能通过逆向工程（reverse engineer）来找出一个可以或许表明这个进程背后机制的理论。详细的细节以及人工智能的要领被颁发在最近的PLOS Computational Biology上。

　　研究者们暗示，他们真正想要发明的并非一个新的器官是如何再生的，而是机体如何指导这个新生的器官长成需要的样子和巨细。这些神秘的信息就埋没在基因之中。

　　“此刻，从遗传尝试中获得的大部门再生模子都是些布满了箭头的图表，汇报你这个基因调控谁人基因，这虽然没什么问题，可是，它并不能汇报你器官最终会发育成什么样子，你也不能从这些遗传调控通路模子中去得知这个机体最终是会长成一棵树呢，照旧一只章鱼。可能是最终酿成人类。”研究者之一的Levin这样暗示。“那些模子只是可以或许汇报你再生产生的时候哪些身分是必不行少的，但它无法展示给你这个再生的进程是如何一步步产生的。”

　　所以，研究者想要用算法成立一个新的再生模子，它可以或许汇报我们，给以生物体奈何的刺激就可以或许导致一个特定的身分再生。为了办理这一困难，研究者们操作进化计较的思想成长了一个算法，这个算法可以或许实现“自我进化”，而且可以或许精准预测研究人员在涡虫再生尝试中所得到的研究数据。他们但愿通过这个算法找到一个可以或许表明所有已颁发尝试数据的调控网络。

　　那么这个调控网络详细是奈何找到的呢？

　　也许你已经想到了，一开始的时候，“未进化”的随机发生的调控网络一般是不会发生任何与真实尝试沟通的功效的。新的候选调控网络的发生是团结之前已经存在的调控网络，并在此基本上做随机的删减增加。所有的候选网络城市在模仿试验中举办检测，算法会把那些通过这个候选调控网络发育出来的功效和数据库里真实的尝试数据作比拟。在这个“进化”进程中，就会逐渐发生新的可以或许表明更多尝试数据的候选调控网络。

　　研究者们最终把这个算法应用到由涡虫再生的16个要害尝试数据所组成的数据库中，但愿找到一个可以或许全面表明涡虫再生的调控网络。42小时之后，这个算法给出了一个可以或许精准模仿出16个要害尝试全部尝试数据的调控网络模子，这个新的调控网络包括了个中已知的重要调控分子以及两个还未发明的卵白。

　　对付这样一个振奋人心的尝试功效，研究人员们暗示：“这个项目最大的意义在于，我们所得到是并不是一个异常巨大、无法领略的调控网络，相反，功效表白人工智能是可以辅佐我们来发明一个简捷的、易于领略的模子。这意味着人工智能可以渗透到现代研究的任何一个规模，不只仅是对尝试中发生的大数据举办数据挖掘，同时还可以辅佐我们去领略这些巨大数据背后的简捷道理。”