Искусственный интеллект – это то, над чем активно сегодня работают многие ученые разных стран. Такие программы способны самообучаться, что позволяет им развивать и расширять свои навыки в той или иной сфере. Вот только понять то, насколько хорошо ИИ смог «понять предмет», задача не из простых. И долгое время ученые не могли понять насколько широки возможности созданных ими программ. Не так давно исследователь Питер Ку из научного центра Колд-Спринг_Харбор предложил свое решение подобной задачи.
Для того, чтобы понять, как и чему может научиться искусственный интеллект, Питер Ку создал глубокую нейронную сеть, в обязанности которой входил поиск паттернов в цепочках РНК. Занятие это, стоит заметить, весьма непростое и требует не только большого количества времени, но и немалых знаний. Однако с задачей обучения ИИ справился на «отлично», что было доказано на практике.
На этом Ку не остановился и предложил программе исследовать искусственно созданные последовательности РНК. Именно в этот момент у исследователя появилась возможность в полной мере пронаблюдать за возможностями созданного им ИИ. И, как выяснилось, программа оказалась способна проводить довольно глубокий анализ, позволяющий лучше понять те или иные последовательности РНК.
