陳根：科學家直面數字“暗物質”挑戰_風聞

文/陳根

在這個人工智能蔚然成風的時代，冷泉港實驗室（CSHL）助理教授Peter Koo——使用流行的計算工具來解釋人工智能預測的科學家——發現，在AI分析DNA時出現了太多的“噪音”，一種來自數字“暗物質”的信息干擾。

所謂數字“暗物質”，是一個神秘、不可見的來源，一種施加引力效應的物質，是科學家們借用計算機視覺人工智能的計算技術的結果。據物理學家和天文學家認為，宇宙中的大部分空間都充滿了暗物質，但至今還沒有人看到。隨着數字“暗物質”悄然影響着AI計算，人工智能將變得不再可靠，我們人類自己對人工智能的處理也不再完全值得信賴。

在解釋人工智能對DNA功能的預測時，Koo説：“深度神經網絡正在納入這種隨機行為，因為它到處學習功能。DNA只在其中的一個小子空間，但是它引入了很多噪音。因此我們認為，實際上在各種突出的人工智能模型中均引入了大量的噪音。”而且，噪音干擾影響的不僅僅是基於AI的DNA分析儀，還涉及類似類型數據的計算過程中普遍存在的一種困擾。

面對隱形敵人對人工智能所造成的信息干擾，Peter Koo找到了一種解決方案，那就是用幾行新代碼進行計算校正，然後從被稱為深度神經網絡的強大人工智能中獲得更可靠的解釋，這意味着科學家們可以繼續追尋更準確的計算後的DNA特徵，“我們最終看到的結果將變得更加清晰和乾淨，而且其他區域的虛假噪音也更少。” Koo説，這些特徵可能只是健康和醫學的下一個突破的信號，但是，如果信號被太多的噪音所淹沒，科學家將不會看到這些信號。但是，基於Koo及團隊新發明的工具則可以幫助科學家走出黑暗，走向光明。