Les scientifiques ont créé l'intelligence artificielle dans un tube à essai à l'aide de molécules d'ADN, et ils sont convaincus qu'elle commencera bientôt à former ses propres «souvenirs».
Un réseau de neurones artificiels entièrement constitué d'ADN et imitant le fonctionnement du cerveau a été créé par des scientifiques du laboratoire.
L'IA en éprouvette pourrait résoudre le problème classique de l'apprentissage automatique en identifiant correctement les nombres manuscrits.
Le travail est une étape importante dans la démonstration de la capacité de programmer l'IA dans des circuits organiques artificiels, disent les scientifiques.
Cela pourrait un jour conduire à des robots humanoïdes fabriqués à partir de matériaux complètement organiques, plutôt que les cybermen en métal brillant populaires dans la culture du spectacle.
Les chercheurs sont convaincus que l'appareil commencera bientôt à former ses propres «souvenirs» à partir des échantillons ajoutés au tube à essai.
Leur objectif ultime est de programmer des comportements intelligents tels que la capacité de calculer, de faire des choix et plus encore, en utilisant des réseaux de neurones artificiels fabriqués à partir d'ADN.
Le dessin de l'artiste est un réseau neuronal artificiel créé à partir de l'ADN.
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Le California Institute of Technology a choisi un problème qui est un défi classique pour résoudre le problème des réseaux de neurones artificiels électroniques qui reconnaissent le texte manuscrit.
C'était l'un des premiers problèmes résolus par les chercheurs en vision par ordinateur et une méthode idéale pour illustrer les capacités des réseaux de neurones basés sur l'ADN.
L'écriture d'une personne peut varier considérablement et, par conséquent, lorsqu'une personne étudie une séquence écrite de nombres, le cerveau effectue des tâches de calcul complexes pour les identifier.
Parce que même les humains ont du mal à reconnaître l'écriture bâclée les uns des autres, l'identification des nombres manuscrits est un test courant pour la programmation de l'intelligence dans les réseaux de neurones IA.
Ces réseaux doivent être «entraînés» à reconnaître les nombres, à tenir compte des différences d'écriture manuscrite, puis à comparer le nombre inconnu avec leurs soi-disant mémoires et à déterminer l'identification du numéro.
L'équipe a démontré qu'un réseau neuronal de séquences d'ADN élaborées peut effectuer des réactions chimiques indiquant qu'il a correctement identifié «l'écriture moléculaire».
Lorsqu'un nombre inconnu est donné, cette soi-disant «soupe intelligente» subit une série de réactions et émet deux signaux fluorescents, par exemple, vert et jaune pour représenter cinq, ou vert et rouge pour représenter neuf.
POURQUOI LES CHERCHEURS ONT UTILISÉ L'ADN POUR
CRÉER DE L'IA DANS UN TUBE?
La clé de la création de brins biomoléculaires à partir d'ADN réside dans les règles strictes de liaison entre les molécules d'ADN.
Une molécule d'ADN simple brin est composée de molécules plus petites appelées nucléotides - abrégées A, T, C et G - situées dans une chaîne ou une séquence.
Les nucléotides dans une molécule d'ADN simple brin peuvent se lier aux nucléotides sur un autre brin simple brin pour former un ADN double brin, mais les nucléotides ne se lient que de manière très spécifique.
Le nucléotide A se lie toujours à T et C à G.
En utilisant ces règles de liaison prévisibles, les chercheurs ont pu concevoir de courts brins d'ADN pour subir des réactions chimiques prévisibles in vitro et ainsi calculer des tâches telles que la reconnaissance de structures moléculaires.
En 2011, ils ont créé le premier réseau neuronal artificiel de molécules d'ADN capable de reconnaître quatre modèles simples.
En juillet 2018, ils ont dévoilé une intelligence artificielle in vitro qui peut résoudre le problème classique de l'apprentissage automatique en identifiant correctement les nombres manuscrits.
Le chercheur principal Lulu Qian, professeur agrégé au Département de bio-ingénierie, a déclaré: «Bien que les scientifiques viennent tout juste de commencer à étudier la création de l'intelligence artificielle dans les machines moléculaires, son potentiel est déjà indéniable.
Tout comme les ordinateurs électroniques et les smartphones ont rendu les humains plus capables qu'il y a cent ans, les machines moléculaires artificielles pourront fabriquer tout ce qui est fait de molécules - y compris des peintures et des bandages - et devenir plus capables et plus réactives à l'environnement au cours des cent prochaines années.."
COMMENT APPREND L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE?
Les systèmes d'IA s'appuient sur des réseaux de neurones artificiels (RNA) qui tentent d'imiter le fonctionnement du cerveau pour apprendre.
Les ANN apprendront à reconnaître des modèles dans l'information, y compris la parole, les données textuelles ou l'imagerie visuelle, et sont à la base d'un grand nombre de développements de l'IA ces dernières années.
L'IA conventionnelle utilise des entrées pour former un algorithme sur un sujet particulier, en lui fournissant une mine d'informations.
Les applications pratiques incluent les services de traduction linguistique de Google, le logiciel de reconnaissance faciale Facebook et les filtres d'édition d'images Snapchat.
Le processus de saisie de ces données peut être extrêmement long et limité à un type de connaissances.
Une nouvelle génération d'ANN, appelée Adversarial Neural Networks, oppose les esprits de deux robots d'IA l'un à l'autre, leur permettant d'apprendre les uns des autres.
Cette approche vise à accélérer le processus d'apprentissage ainsi qu'à améliorer les inférences générées par les systèmes d'IA.
