ჭდე: ხელოვნური ინტელექტი

  • როგორ სწავლობენ მანქანები ბიოლოგიის ენას

    ეს ბლოგი შეეხება Google Research-ის უახლეს ინიციატივას, რომლის მიზანიცაა ასწავლოს დიდ ენობრივ მოდელებს (LLMs) იმუშაონ ბიოლოგიურ მონაცემებთან, განსაკუთრებით რთულ ერთუჯრედოვან მონაცემებთან. ტექნოლოგია სახელად C2S-Scale ან “Cell-to-Sentence Scale” აკონვერტირებს უჯრედის გენის ექსპრესიის მონაცემებს ტექსტურ ენად, რაც საშუალებას აძლევს ენურ მოდელებს, როგორიცაა Gemini და Gemma, გაიგონ, დააწვრილმანონ და ახსნან უჯრედის მდგომარეობა ისე, თითქოს ეს იყოს ბუნებრივი ენა.

    აქამდე ერთუჯრედოვანი RNA-ს სექვენირების (scRNA-seq) ტექნოლოგია შესაძლებლობას გვაძლევდა, გაგვეგო თითოეული უჯრედის გენური აქტივობა, მაგრამ ამ მონაცემების ანალიზი მოითხოვდა დიდ რესურსსა და სპეციალურ ცოდნას. ათასობით რიცხვი თითოეულ უჯრედზე რთულად აღსაქმელი იყო როგორც ადამიანებისთვის, ისე თვითონ მოდელებისთვის. Google-ის იდეა კი იყო ის, რომ ეს რიცხვები თარგმნოს ენად, რომლის გააზრებაც შეუძლია ენურ მოდელს.

    Cell2Sentence-Scale მოდელი სწორედ ამ კონცეფციაზეა დაფუძნებული: უჯრედის მონაცემები გადაიქცევა წინადადებად, რომელიც აღწერს ამ უჯრედში აქტიურ გენებს, როგორც სიტყვებს ტექსტში. მაგალითისთვის, უჯრედი შეიძლება აღიწეროს ასე:

    “TP53 is highly active, followed by BAX and MDM2…”

    ასეთი ფორმატით წარმოდგენილი ინფორმაცია უშუალოდ შეესაბამება ენის მოდელების ლოგიკას და სტრუქტურას.

    Google-ის კვლევა, რომელიც გამოქვეყნდა ბიოპრეპრინტ პლატფორმაზე BioRxiv (იხილეთ სრული კვლევა), აჩვენებს, რომ ამ მოდელებს შეუძლიათ:

    • უჯრედის ტიპის გამოცნობა მხოლოდ ტექსტის საფუძველზე
    • გენეტიკური ფუნქციების ენობრივი ახსნა
    • უჯრედის რეაქციის პროგნოზირება მედიკამენტზე

    ეს მიდგომა აგრეთვე ამარტივებს დიდი მოცულობის მრავალსახეობრივ მონაცემებთან მუშაობას. კვლევის დროს გამოყენებული იქნა 100 მილიონზე მეტი უჯრედის მონაცემი, 10-ზე მეტი ბიოლოგიური სახეობიდან, რაც მეტყველებს ამ ინსტრუმენტის მასშტაბურობაზე და გაფართოების პოტენციალზე.

    მნიშვნელოვანია, რომ ეს ყველაფერი ღია კოდზეა დაფუძნებული. პროექტის კოდი ხელმისაწვდომია GitHub-ზე აქ, ხოლო მოდელები შეგიძლიათ ნახოთ HuggingFace პლატფორმაზე აქ.

    ტექნოლოგია არამხოლოდ მეცნიერებს აძლევს ძალას, არამედ ქმნის შესაძლებლობას, რომ გენომური ანალიზი გახდეს უფრო ხელმისაწვდომი კლინიკური გადაწყვეტილებების მისაღებად. მოდელი შეიძლება გამოყენებულ იქნას იმ შემთხვევაშიც კი, როცა მონაცემები ფრაგმენტულია ან ნაკლებად სტანდარტიზებული — ენობრივი ბუნების გამო ის მარტივად ახერხებს შევსებას და ინტერპრეტაციას.

    შედეგად, ტექნოლოგია წარმოადგენს AI-ისა და ბიოლოგიის სინთეზის ერთ-ერთ ყველაზე მძლავრ დემონსტრაციას, სადაც მოდელებს აღარ უწევთ მხოლოდ ადამიანური ტექსტების წაკითხვა, არამედ ისინი სწავლობენ სიცოცხლის, უჯრედის და გენების ენას.

    ეს არის გზა, რომელიც შეიძლება მიგვიყვანოს იმ მომენტამდე, როცა AI არამხოლოდ პასუხობს ჩვენს შეკითხვებს — არამედ ის თავად ჰკითხავს უჯრედს: „რისი გეშინია? რას გტკივა?“

    ასეთი სიმბიოზი მეცნიერებასა და ხელოვნურ ინტელექტს შორის შეიძლება გახდეს ერთ-ერთი ყველაზე დიდი მიღწევა ციფრულ ბიოლოგიაში.

    გამოყენებული წყარო: Research.Google

     

  • GenerativeX:როგორ ცვლის გენერატიული AI ფარმაცევტულ ინდუსტრიას

    ფარმაცევტული ინდუსტრია იმ კატეგორიის სფეროა, სადაც ინფორმაცია და სიზუსტე იმდენად მჭიდროდაა გადაჯაჭვული, რომ ერთი ცვლილება შეიძლება აისახოს ათასობით პაციენტის ბედზე. ამ სფეროში ახალი წამლის შექმნა, კლინიკური ცდების დაგეგმვა, რეგულაციების დაცვა და მარკეტინგის სტრატეგიები ერთდროულად მოითხოვს მონაცემების უზარმაზარ მოცულობას, მკაცრ სტანდარტებს და ადამიანურ ინტელექტს. თუმცა რეალობა ის არის, რომ ადამიანური ინტელექტი ხშირად ვერ ასწრებს იმ მონაცემების გაანალიზებას, რაც ყოველდღიურად გროვდება სამეცნიერო ლიტერატურაში, კლინიკურ სისტემებში ან სამედიცინო ბაზრებში. სწორედ აქ იჭრებიან GenerativeX და მისი გენერატიული AI აგენტები.

    GenerativeX არის კომპანია, რომელიც ქმნის სპეციალიზებულ გენერატიულ AI აგენტებს ფარმაცევტული სექტორისთვის. მათი მიზანია, ფარმა კომპანიებს შესთავაზონ ისეთი ტექნოლოგია, რომელიც არამარტო ასწრაფებს პროცესებს, არამედ ცვლის თვითონ პროცესის ლოგიკას. აღარ არის საჭირო ათასობით გვერდის ხელით გადახედვა იმისთვის, რომ ექიმმა ან მკვლევარმა აღმოაჩინოს ერთი მნიშვნელოვანი მიგნება. გენერატიული AI აგენტი ამას ასრულებს წამებში, თანაც ისეთი სიზუსტით, რომელიც საშუალებას იძლევა იდეები პრაქტიკულ მოქმედებად გადაიქცეს.

    მნიშვნელოვანია ისიც, რომ GenerativeX მხოლოდ მონაცემების დამუშავებით არ შემოიფარგლება. ის ქმნის რეალურ ბიზნეს და სამეცნიერო ღირებულებას. კვლევისა და განვითარების ეტაპზე ეს აგენტები ეხმარებიან მეცნიერებს იმაში, რომ იპოვონ კორელაციები კვლევებსა და ნაერთებს შორის, შექმნან და გადაამოწმონ ჰიპოთეზები, და ამასთან ერთად მოამზადონ ანგარიში რეგულატორისთვის. ამას ემატება რეგულაციების შესაბამისობის მართვაც, რაც ხშირად ფარმაცევტული ორგანიზაციებისთვის ყველაზე რთული და მოცულობითი პროცესია. GenerativeX-ს შეუძლია, სრულად მოახდინოს დოკუმენტაციის გაანალიზება, შეამოწმოს პროცედურების შესაბამისობა გლობალურ სტანდარტებთან და შექმნას დასკვნები, რომლებიც ადვილად გასაგებია და მზად არის წარსადგენად.

    გარდა სამეცნიერო მიმართულებისა, GenerativeX-ის აგენტები დიდი სარგებლის მომტანი აღმოჩნდნენ მარკეტინგსა და გაყიდვების სფეროშიც. წამყვანმა ფარმაცევტულმა კომპანიებმა დაიწყეს მისი გამოყენება ექიმებთან პერსონალიზებული კომუნიკაციის შესაქმნელად. აგენტი აანალიზებს კონკრეტული ექიმის ინტერესებს, წაკითხულ კვლევებს, პუბლიკაციებს და აგენერირებს ისეთ კომუნიკაციას, რომელიც მიმართულია სწორედ მის ინტერესებზე. შედეგად, გაყიდვების წარმომადგენლები იღებენ უფრო მაღალი ხარისხის დიალოგებს და კონტენტის მასალას, რომელიც ქმნის ნდობას და პროფესიულ სინქრონს.

    ერთ-ერთ ყველაზე ძლიერ მაგალითს წარმოადგენს შემთხვევა, როცა GenerativeX-მა დანერგა სისტემა, რომელიც ინციდენტის დროს ავტომატურად აანალიზებს მთელ რეგულაციურ დოკუმენტაციას, ამზადებს ანალიტიკურ ანგარიშებს და აქვე წვდის რეკომენდაციებს. ამ პროცესში მნიშვნელოვნად მცირდება ადამიანური შეცდომის ალბათობა, იცავს კომპანიას ჯარიმებისგან და უზრუნველყოფს გამჭვირვალობას და უწყვეტობას, მაშინაც კი თუ პასუხისმგებელი თანამშრომელი იცვლება.

    GenerativeX-ის დამფუძნებელი და დირექტორი Rei Araki ამბობს, რომ ეს ტექნოლოგია მხოლოდ ოპერაციული სარგებლისთვის არ არსებობს. ის ხედავს მომავალს, სადაც AI უკვე მონაწილეობს არა მხოლოდ არსებული პროცესების ოპტიმიზაციაში, არამედ ახლის შექმნაში. მომავალი, სადაც გენერატიული AI არა მხოლოდ ჰიპოთეზებს სთავაზობს, არამედ გეგმავს ექსპერიმენტებს, აანალიზებს შედეგებს და ქმნის უწყვეტი აღმოჩენის მექანიზმს, სადაც ადამიანის ინტელექტი და AI ერთიანდება ერთი მიზნისთვის — ადამიანის ცხოვრების ცხვორების გაუმჯობესებისთვის და სიცოცხლის გახანგრძლივებისთვის.

    ეს ტრანსფორმაცია გულისხმობს იმასაც, რომ ფარმაცევტული კომპანიები, რომლებიც პირველები მოერგებიან ამ ცვლილებას და მოახერხებენ AI აგენტების ეფექტიან ინტეგრაციას, მნიშვნელოვან სტრატეგიულ უპირატესობას მიიღებენ. ისინი შეძლებენ წამლების შექმნის პროცესის დაჩქარებას, პაციენტების დაავადებების უკეთ გააზრებას, კვლევების ოპტიმიზაციას და ბაზარზე უფრო სწრაფად გამოსვლას, ვიდრე ის კონკურენტები, რომლებიც ჯერ კიდევ მხოლოდ ადამიანის შრომაზე არიან დამოკიდებული.

    GenerativeX უკვე აჩვენებს, რომ AI აგენტები არ არის მხოლოდ ციფრული ასისტენტები. ისინი ხდებიან სრულფასოვანი გუნდის წევრები, რომლებიც განუწყვეტლივ მუშაობენ, არ იღლებიან, არ ივიწყებენ და მუდმივად სწავლობენ. ეს არის მომავალი, რომელიც უკვე დაწყებულია — და ვინც მას დროულად გაითავისებს, იქნება პირველი, ვინც შექმნის მომავლის მედიკამენტებს.

  • რა არის და როგორ მუშაობს LLM

    დიდი ენობრივი მოდელები (LLM — Large Language Models) თანამედროვე ხელოვნური ინტელექტის (AI) ფუნდამენტურ ქარხნებად იქცა. მათ ფუნქციონირება ენის ღრმა გააზრებაზეა აგებული და სწორედ ამიტომ არის მათი გავლენა ყველა სფეროში ასე მასშტაბური. LLM-ი არ არის უბრალოდ ტექსტის გენერატორი. ის წარმოადგენს ციფრულ გონებას, რომელიც სწავლობს, როგორ ფიქრობს ადამიანი, როგორ გადმოსცემს აზრებს სიტყვების მეშვეობით და როგორ გვესმის ერთმანეთის კონტექსტის, ტონისა და მნიშვნელობის დონეზე.

    სანამ ამ მოდელების მუშაობას გავიაზრებთ, საჭიროა გვესმოდეს, რისთვის შეიქმნა ისინი. ადამიანმა შეძლო ტექსტის სტრუქტურიდან და შინაარსიდან იმგვარი წესების გამოყოფა, რომ მათზე დაყრდნობით მანქანამ დამოუკიდებლად დაიწყო აზრის ფორმირება. ეს არაა წინასწარ განსაზღვრული პასუხების სისტემა — ეს არის თვითმყოფადი აზროვნების მოდელირება, რომელიც ენის ლოგიკას იყენებს ფუნდამენტად.

    მოდელის გაწვრთნა იწყება უზარმაზარი რაოდენობის ტექსტის — წიგნების, სტატიების, ვიკიპედიის, სოციალურ მედიაზე არსებული პოსტების, ფორუმების და სხვა საჯარო მონაცემების — შესწავლით. ასეთი მასალების წაკითხვა არ გულისხმობს მათ დამახსოვრებას. მოდელი სწავლობს შაბლონებს, სტრუქტურებს, ურთიერთკავშირს სიტყვებს შორის, და რაც მთავარია — კონტექსტურობაში აზრის ამოცნობას. სწავლება ხორციელდება სპეციალური არქიტექტურით — Transformer-ით, რომელიც თანამედროვე NLP-ის (Natural Language Processing — ენის დამუშავების ტექნოლოგია) მთავარი ქვაკუთხედია.

    ტრანსფორმერის მექანიზმის მთავარი უპირატესობაა self-attention — უნარი გააანალიზოს, რომელი სიტყვებია აქტუალურები ტექსტში და როგორ ურთიერთმოქმედებენ ისინი. მაგალითად, თუ ვკითხავთ მოდელს: „რამ გააბრაზა მარიამი, როცა გაიგო, რომ ლაშა…“, მოდელმა უნდა გაიგოს, რომ მარიამი არის სუბიექტი, ლაშა შესაძლოა მოქმედების წყარო, ხოლო „გააბრაზა“ — ემოციური შედეგი, რაც დამოკიდებულია შემდეგ სიტყვაზე, რომელსაც ვკითხულობთ. ეს სიღრმისეული გაგება ხდება სტატისტიკური კავშირების ანალიზზე დაყრდნობით — არა უბრალოდ ზეპირად, არამედ გამუდმებული ალბათობების გათვლით.

    როცა მოდელი „გამოწრთვნილია“, მას ემატება შემდეგი ეტაპი — დახვეწა ადამიანის ჩარევით. ე.წ. RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback) ნიშნავს, რომ მოდელს პასუხების შეფასებას ადამიანები ასწავლიან. ისინი მიუთითებენ, რა არის დამაჯერებელი პასუხი, რა არის ზუსტი, თავაზიანი, ეთიკური, ან პირიქით — არაეთიკური ან არაზუსტი. შედეგად, მოდელი ხდება არა მხოლოდ ენობრივი ექსპერტი, არამედ სოციალური ინტელექტითაც აღჭურვილი კომპანიონი.

    LLM-ების გამოყენების არეალი ყოველდღიურად იზრდება. ისინი უკვე გვხვდება ტექსტური ჩატბოტების, კოდირებისა და დეველოპმენტის ასისტენტების, სამედიცინო დახმარების სისტემების, სამართლებრივი დოკუმენტების გენერატორების, მომხმარებელთა მომსახურების და სხვადასხვა შემოქმედებითი შინაარსის შექმნის პროცესში. მათი დახმარებით შესაძლებელია ავტომატური თარგმანი, გამარტივებული ტექსტების დაწერა, სოციალური მედიის პოსტების გენერაცია, ბიზნესის სტრატეგიის ანალიზი და მრავალი სხვა.

    მნიშვნელოვანია, რომ ეს სისტემები ყოველ ახალ თაობასთან უფრო ინტეგრირებული ხდება ჩვენს ყოველდღიურობაში. თანამედროვე მოდელები, როგორიცაა GPT-4, Claude 3, Gemini 1.5, Mistral და სხვები, უკვე ფლობენ მრავალენოვან აზროვნებას, ემოციებზე რეაგირების უნარს, კონტექსტის აღქმის ღრმა დონეს და მულტიმოდალურ შესაძლებლობებს — ე.ი. ტექსტის გარდა შეუძლიათ იმუშაონ გამოსახულებებთან, აუდიოებთან და ვიზუალური შინაარსთან.

    მაგრამ არსებობს რეალური შეზღუდვები და საფრთხეებიც. ყველაზე გავრცელებული პრობლემაა ჰალუცინაცია — როდესაც მოდელი აგენერირებს ფაქტობრივად არარსებულ ან არაზუსტ პასუხს ისე, თითქოს ეს ფაქტია. ეს გამოწვეულია იმით, რომ მოდელი არ ფლობს „ნამდვილ ცოდნას“, არამედ მის ინტუიციაზე აგებს პასუხს. შესაბამისად, მისი გამოსახულება ზუსტ პასუხებზე ყოველთვის არ ემთხვევა რეალობას. გარდა ამისა, არსებობს რისკი ბაიასების (bias) გაძლიერების, კონფიდენციალური ინფორმაციის გაჟონვის და ეთიკური სტანდარტების დარღვევის.

    სწორედ ამიტომ, LLM-ის გამოყენება მოითხოვს ზრუნვას, გააზრებას და ადამიანური ზედამხედველობის შენარჩუნებას. ისევე, როგორც ადამიანური ინტელექტი შეიძლება იყოს გენიოსიც და საშიშიც, ისეა ეს მოდელებიც — მათი ძალა დამოკიდებულია იმაზე, როგორ ვიყენებთ.

    მომავლისთვის LLM-ები ჯერ კიდევ განვითარების პროცესშია. მათი ინტეგრაცია სხვა ხელოვნურ სისტემებთან, სენსორულ მოწყობილობებთან და რეალურ სამყაროსთან მჭიდრო კავშირი, მათ გარდაქმნის არა მხოლოდ ენობრივ ასისტენტებად, არამედ სრულფასოვან ციფრულ თანამოაზრეებად, რომლებიც შეძლებენ აზროვნებას ჩვენს გვერდით, არა უბრალოდ ჩვენი მითითებებით, არამედ ჩვენს საჭიროებებზე საპასუხოდ.

    LLM არ არის უბრალოდ ალგორითმი. ის წარმოადგენს ენის, ცოდნის, ინტელექტის და ტექნოლოგიის სინთეზს. ის გვაჩვენებს, რომ აზრი შეიძლება დაიწეროს, გაიგოს და შეიქმნას არა მხოლოდ ადამიანის მიერ, არამედ მანქანის მეშვეობითაც — ისეთ დონეზე, რომ ის ადამიანთან აზროვნების დიალოგში შედის. და ეს დიალოგი ჯერ მხოლოდ იწყება.