Manusia vs. Mesin: AI mengungguli dunia manusia dengan selisih tipis dalam tes kecakapan ilmiah

Piscataway, NJ – Tidak ada penemuan yang menunjukkan kecerdikan dan kecerdasan manusia seperti komputer. Keajaiban zaman modern, karya fiksi ilmiah yang tak terhitung jumlahnya telah meramalkan pertarungan yang tak terhindarkan dalam waktu yang tidak terlalu lama: manusia versus mesin. Sekarang, menurut para peneliti di Universitas Rutgers, tampaknya mesin telah mengalahkan manusia dalam hal setidaknya satu topik ilmiah.

Profesor Vikas Nanda dari Universitas Rutgers telah menghabiskan lebih dari dua dekade dengan cermat mempelajari sifat kompleks protein, zat yang sangat kompleks yang ditemukan di semua makhluk hidup. Dia telah mengabdikan karirnya untuk berpikir dan memahami pola unik asam amino yang membentuk protein dan menentukan apakah mereka berubah menjadi hemoglobin, kolagen, dll. Selain itu, Profesor Nanda adalah ahli dalam langkah misterius perakitan mandiri, di mana protein tertentu menggumpal untuk membentuk bahan yang lebih kompleks.

Jadi, ketika penulis studi mulai menjalankan eksperimen yang menempatkan manusia – seseorang dengan pemahaman yang mendalam dan intuitif tentang desain protein dan perakitan sendiri – terhadap kemampuan prediktif protein. program komputer AIProfesor Nanda menjadi peserta yang ideal.

Penulis penelitian ingin tahu siapa, atau apa, yang dapat melakukan pekerjaan yang lebih baik dalam memprediksi urutan protein mana yang akan berhasil dirakit – Profesor Nanda dan beberapa manusia lain, atau komputer. Hasil yang dipublikasikan menunjukkan bahwa pertempuran intelektual sudah dekat, tetapi perangkat lunak AI mengalahkan manusia dengan selisih kecil.

Apa yang bisa digunakan para ilmuwan untuk merakit protein sendiri?

Pengobatan modern berinvestasi besar-besaran dalam perakitan protein sendiri karena banyak ilmuwan percaya bahwa menyerap proses sepenuhnya dapat menghasilkan banyak produk revolusioner untuk keperluan medis dan industri, seperti Jaringan manusia buatan untuk luka atau katalis untuk produk kimia baru.

“Terlepas dari pengalaman kami yang luas, AI telah berkinerja baik atau lebih baik pada banyak set data, menunjukkan potensi luar biasa dari pembelajaran mesin untuk mengatasi bias manusia,” kata Nanda, seorang profesor di Departemen Biokimia dan Biologi Molekuler di Rutgers Robert Wood Johnson Medical. . . sekolah, di rilis universitas.

Protein terdiri dari sejumlah besar Asam amino, bersama-sama dari ujung ke ujung. Rantai asam amino ini terlipat membentuk molekul tiga dimensi dengan bentuk kompleks. Bentuk yang tepat itu penting; Bentuk yang tepat dari setiap protein, serta asam amino spesifik yang dikandungnya, menentukan fungsinya. Beberapa ilmuwan, termasuk Profesor Nanda, secara teratur terlibat dalam aktivitas yang disebut ‘desain protein’, yang memerlukan pembuatan urutan yang menghasilkan protein baru.

Baru-baru ini, Profesor Nanda dan tim peneliti merancang protein sintetis yang mampu dengan cepat mendeteksi agen saraf berbahaya yang dikenal sebagai VX. Protein ini dapat mengarah pada pengembangan biosensor dan terapi baru.

Untuk alasan yang masih belum diketahui oleh ilmu pengetahuan modern, protein merakit sendiri dengan protein lain untuk membentuk suprastruktur penting dalam biologi. Kadang-kadang protein tampak mengikuti suatu desain, seperti ketika mereka merakit diri menjadi selubung luar pelindung virus (kapsid). Namun, dalam kasus lain, protein tampaknya akan berkumpul sendiri sebagai respons terhadap sesuatu yang salah, akhirnya membentuk struktur biologis mematikan yang terkait dengan penyakit mulai dari penyakit alzheimer ke sel sabit.

“Memahami perakitan mandiri protein sangat penting untuk kemajuan di banyak bidang, termasuk kedokteran dan industri,” tambah Profesor Nanda.

Bagaimana kinerja program AI?

Selama pengujian, Profesor Nanda dan lima rekannya menerima daftar protein dan harus memprediksi mana yang kemungkinan akan berkumpul sendiri. Program komputer membuat prediksi yang sama, kemudian peneliti membandingkan tanggapan dari manusia dan mesin.

Peserta manusia membuat prediksi berdasarkan pengamatan eksperimental protein sebelumnya, seperti pola muatan listrik dan tingkat keengganan air. Manusia akhirnya memprediksi bahwa 11 protein akan berkumpul sendiri. Sementara itu, program komputer, melalui sistem pembelajaran mesin yang canggih, telah memilih sembilan protein.

Para ahli manusia benar tentang enam dari 11 protein yang mereka pilih. program komputer Dapatkan tingkat akurasi yang lebih tinggidengan enam dari sembilan protein yang dipilihnya sudah mampu merakit sendiri.

Penulis penelitian menjelaskan bahwa peserta manusia cenderung “lebih suka” beberapa asam amino daripada yang lain, yang menyebabkan prediksi yang salah. Perangkat lunak AI juga mengidentifikasi dengan benar beberapa protein yang bukan merupakan “opsi yang jelas” untuk perakitan sendiri, membuka pintu untuk penelitian lebih lanjut. Profesor Nanda mengakui bahwa dia pernah skeptis terhadap pembelajaran mesin untuk penyelidikan perakitan protein, tetapi sekarang lebih terbuka terhadap teknik tersebut.

“Kami bekerja untuk mendapatkan pemahaman dasar tentang sifat kimia dari reaksi yang mengarah pada perakitan sendiri, jadi saya khawatir bahwa menggunakan program ini akan mencegah wawasan penting,” ia menyimpulkan. “Tapi yang benar-benar mulai saya pahami adalah bahwa pembelajaran mesin hanyalah alat lain, seperti yang lain.”

Itu belajar Itu diterbitkan di majalah Kimia alam.