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人工基因组

领先图像©Shuo / Adobe Stock

研究人员已经教会人工智能制造人工基因组,这可能克服了如何保护人类遗传信息的问题,同时也积累了足够的DNA用于研究。

生成对抗网络(GANs)让两个神经网络相互对抗,以产生新的、合成的数据,这些数据非常好,可以当作真实数据。这样的例子在网络上随处可见——生成图片和视频。这个城市不存在“)。AIS甚至可以产生令人信服新闻文章,食物的博客,或人脸(看一看这里看一份甘斯创造的所有奇奇怪怪的完整清单)。

现在,爱沙尼亚的研究人员正在对人类DNA进行更深入的研究。他们创造了一种算法,可以反复生成不存在的人的遗传密码。

人类DNA Deepfaking

它看起来很简单 - 随机混合A,T,C和G,构成遗传码的字母和voila,人类遗传序列。但不是任何随机的字母模式都将起作用。AI需要了解分子水平的人类。这个ai已经想出了它。

Deepeake,人工基因组是一个可行的人的令人信服的副本 - 一个人类,研究人员认为,他真的可能存在但没有。

最重要的是,他们可以在遗传研究中发挥重要作用。

人工基因组是一个令人信服的克隆人——研究人员相信,一个真正的人类可以存在但没有。

研究小组在他们的研究报告中写道:“(基因研究)已知的一个限制是,由于担心侵犯个人隐私,对许多基因数据库的访问减少。”发表在PLOS遗传学中。

研究小组报告称,这些“人工基因组”与真实基因组的模仿程度如此之高,以至于无法区分。但由于它们不是真实的,研究人员可以挖掘数据,而不必担心隐私问题。他们可以对基因组进行实验,而不需要真正的人提供他们的私人信息。

保护遗传信息背后的人民的隐私是挑战,并且通常限制研究人员如何使用该DNA以及他们愿意分享数据集。但随着人工基因组,研究人员不必担心许多道德隐私问题。

假装你不完全理解的东西

使用甘斯生成合成基因组的过程与深度伪造人脸不同。人脸是我们都很熟悉的东西,并且有无数的例子可以用来训练AI。

但是,关于DNA和基因组还有太多的东西仍然是一个谜。

“我的首次追求是有趣的,但我不确定我现在看到了现在对研究的真正实际影响,”Biotech Company Inscripta的哺乳动物业务领域和软件战略副总裁Deanna Church,告诉未来主义。

“只是因为你无法计算地区分这些生成的基因组,并不意味着他们真的保留了功能的功能图案和域名 - 很重要,我们仍然不明白。”

即使人工基因组解决了基因研究中的隐私障碍,它们也可能引发一些新的担忧。

“在近期,糟糕的演员会更容易创造一个甚至最严格检查的假角色。不是我们设想骗局艺术家需要提供他们基因组的假成绩单的场景,但是未知的未知数是安全漏洞倾向于增长最快的地方,“写道《下一个网》中的特里斯坦·格林。

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