Искусственный интеллект в биологии: от нейронных моделей к биоинформатике
Краткое изложение авторской публикации врача в сообществе «Врачи РФ» от .
Автор материала прослеживает, как биологические идеи повлияли на развитие искусственного интеллекта и как машинное обучение стало инструментом биологических исследований. В статье отмечено, что в 1943 году Уоррен Маккалох и Уолтер Питтс описали модель искусственной нейронной сети для изучения физиологии мозга; позднее биологические принципы легли в основу перцептрона и свёрточных сетей. Алан Тьюринг занимался математической биологией и в статье 1950 года предложил тест для оценки способности машины имитировать человеческий разум. Один из экспертов называет победу AlexNet в конкурсе ImageNet в 2012 году поворотным моментом для современного этапа развития ИИ. Материал также объясняет различия между нейросетями, трансформерами и классическими методами машинного обучения и рассматривает применение ИИ в биоинформатике, разработке белков и лекарств. Среди проектов группы биоинформатики AIRI названы языковые модели GENA-LM для ДНК.
Главное
- В 1943 году Уоррен Маккалох и Уолтер Питтс представили модель искусственной нейронной сети для изучения физиологии мозга.
- В статье 1950 года Алан Тьюринг предложил тест, проверяющий, может ли машина имитировать человека в переписке.
- Один из экспертов считает победу AlexNet в конкурсе ImageNet в 2012 году поворотным моментом развития ИИ.
- Разработчики из Google Brain предложили архитектуру трансформеров в 2017 году.
- Группа биоинформатики AIRI создала семейство языковых моделей GENA-LM для анализа ДНК.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация