Man vs. Machine: AI verslaat menselijke geleerde nipt in test van wetenschappelijke vaardigheid


0

[

PISCATAWAY, NJ — Geen enkele uitvinding symboliseert de vindingrijkheid en intelligentie van de mensheid zoals de computer. Een wonder van de moderne tijd, talloze sciencefictionwerken hebben een onvermijdelijke confrontatie in de niet zo verre toekomst voorspeld: mens versus machine. Nu, volgens onderzoekers van de Rutgers University, lijkt het erop dat machines de mensheid al hebben verslagen als het gaat om ten minste één wetenschappelijk onderwerp.

Professor Vikas Nanda van de Rutgers University heeft meer dan twee decennia besteed aan het nauwgezet bestuderen van de ingewikkelde aard van eiwitten, de zeer complexe stoffen die aanwezig zijn in alle levende organismen. Hij heeft zijn professionele leven gewijd aan het overdenken en begrijpen van de unieke patronen van aminozuren waaruit eiwitten bestaan ​​en om te bepalen of ze hemoglobine, collageen, enz. worden. Bovendien is prof. Nanda een expert op het gebied van de mysterieuze stap van zelfassemblage, waarbij bepaalde eiwitten klonteren samen om nog complexere stoffen te vormen.

Dus toen studieauteurs een experiment wilden uitvoeren waarbij een mens – iemand met een diep, intuïtief begrip van eiwitontwerp en zelfassemblage – werd afgezet tegen de voorspellende vermogens van een AI-computerprogramma, zorgde prof. Nanda voor een perfecte deelnemer.

Auteurs van de studie wilden zien wie, of wat, beter zou kunnen voorspellen welke eiwitsequenties het meest succesvol zouden combineren – prof. Nanda en verschillende andere mensen, of de computer. De gepubliceerde resultaten geven aan dat de intellectuele strijd dichtbij is, maar het AI-programma versloeg de mensen met een kleine marge.

Waar kunnen wetenschappers zelfassemblage van eiwitten voor gebruiken?

De moderne geneeskunde investeert zwaar in de zelfassemblage van eiwitten, omdat veel wetenschappers geloven dat het volledig begrijpen van het proces kan leiden tot tal van revolutionaire producten voor medisch en industrieel gebruik, zoals kunstmatig menselijk weefsel voor wonden of katalysatoren voor nieuwe chemische producten.

“Ondanks onze uitgebreide expertise deed de AI het even goed of beter op verschillende datasets, wat het enorme potentieel van machine learning aantoont om menselijke vooroordelen te overwinnen”, zegt Nanda, een professor in de afdeling Biochemie en Moleculaire Biologie bij Rutgers Robert Wood Johnson Medical. School, in een universitaire release.

Eiwitten bestaan ​​uit grote hoeveelheden aminozuren die van begin tot eind met elkaar zijn verbonden. Deze aminozuurketens vouwen zich op en vormen driedimensionale moleculen met complexe vormen. De exacte vorm is belangrijk; de precieze vorm van elk eiwit, evenals de specifieke aminozuren die het bevat, bepalen wat het doet. Sommige wetenschappers, waaronder prof. Nanda, houden zich regelmatig bezig met een activiteit die ‘eiwitontwerp’ wordt genoemd, wat inhoudt dat sequenties worden gemaakt die nieuwe eiwitten produceren.

Meest recent ontwierpen prof. Nanda en een team van onderzoekers een synthetisch eiwit dat in staat is om snel het gevaarlijke zenuwgas te detecteren dat bekend staat als VX. Dit eiwit kan leiden tot de ontwikkeling van nieuwe biosensoren en behandelingen.

Om redenen die de moderne wetenschap nog niet kent, assembleren eiwitten zichzelf met andere eiwitten om superstructuren te vormen die belangrijk zijn in de biologie. Soms lijkt het erop dat de eiwitten een ontwerp volgen, bijvoorbeeld wanneer ze zichzelf assembleren tot een beschermende buitenste schil van een virus (capside). In andere gevallen zullen eiwitten echter schijnbaar vanzelf assembleren als reactie op iets dat fout gaat, en uiteindelijk dodelijke biologische structuren vormen die verband houden met ziekten variërend van de ziekte van Alzheimer tot sikkelcel.

“Het begrijpen van de zelfassemblage van eiwitten is van fundamenteel belang om vooruitgang te boeken op veel gebieden, waaronder de geneeskunde en de industrie”, voegt prof. Nanda toe.

Hoe presteerde het AI-programma?

Tijdens de test ontvingen prof. Nanda en vijf andere collega’s een lijst met eiwitten en moesten ze voorspellen welke waarschijnlijk zichzelf zouden assembleren. Het computerprogramma deed dezelfde voorspellingen en vervolgens vergeleken onderzoekers reacties van mens en machine.

De menselijke deelnemers deden hun voorspellingen op basis van hun eerdere experimentele eiwitwaarnemingen, zoals patronen van elektrische ladingen en mate van afkeer van water. De mensen voorspelden uiteindelijk dat 11 eiwitten zichzelf zouden assembleren. Het computerprogramma koos ondertussen via een geavanceerd machine learning-systeem negen eiwitten uit.

De menselijke experts hadden gelijk met betrekking tot zes van de 11 eiwitten die ze kozen. Het computerprogramma behaalde een hoger nauwkeurigheidspercentage, waarbij zes van de negen eiwitten die het uitkoos inderdaad in staat waren zichzelf te assembleren.

Auteurs van de studie leggen uit dat de menselijke deelnemers de neiging hadden om bepaalde aminozuren te “begunstigen” boven andere, wat leidde tot onjuiste voorspellingen. Het AI-programma identificeerde ook correct enkele eiwitten die geen “voor de hand liggende keuzes” waren voor zelfassemblage, wat de deur opende voor meer onderzoek. Prof. Nanda geeft toe dat hij ooit twijfelde over machinaal leren voor onderzoek naar eiwitassemblage, maar nu staat hij veel meer open voor de techniek.

“We werken eraan om een ​​fundamenteel begrip te krijgen van de chemische aard van interacties die tot zelfassemblage leiden, dus ik was bang dat het gebruik van deze programma’s belangrijke inzichten zou voorkomen”, besluit hij. “Maar wat ik echt begin te begrijpen, is dat machine learning gewoon een ander hulpmiddel is, net als elk ander.”

De studie is gepubliceerd in het tijdschrift Natuur Chemie.


Like it? Share with your friends!

0
admin

0 Comments

Your email address will not be published.