သိပ္ပံပညာရှင်များသည် Evo ဟုခေါ်သော ဉာဏ်ရည်တုပရိုဂရမ်ကို အသုံးပြုပြီး လူသိများသော သဘာဝဗိုင်းရပ်စ်များနှင့် ကွဲပြားသည့် ဗိုင်းရပ်စ်မျိုးရိုးဗီဇအသစ်များကို ဒီဇိုင်းထုတ်ကာ ၎င်းတို့ထဲမှ ၁၆ ကောင်သည် ဓာတ်ခွဲခန်းတွင် တည်ဆောက်ပြီး စမ်းသပ်သောအခါတွင် အသက်ရှင်နိုင်သော ဗိုင်းရပ်စ်များဖြစ်လာခဲ့သည်။

Science ဂျာနယ်တွင် ကြာသပတေးနေ့က ထုတ်ဝေခဲ့ပြီး CNN ၏ အစီရင်ခံချက်တွင် အသေးစိတ်ဖော်ပြထားသော အဆိုပါလေ့လာမှုသည် မျိုးဆက်ပွားဇီဝဗေဒအတွက် မှတ်တိုင်တစ်ခုအဖြစ် ချီးကျူးခံရပါသည်။ သို့သော် ၎င်းသည် ဇီဝလုံခြုံရေးနှင့်ပတ်သက်သော အရေးပေါ်သတိပေးချက်များကိုလည်း ရေးဆွဲလျက်ရှိသည်၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ၎င်းသည် တူညီသော chatbots များကို ပါဝါသုံးသည့်နည်းပညာများသည် ယခုအခါတွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သော၊ ဆန်းသစ်သောရောဂါပိုးများကို ရေးဖွဲ့နိုင်ပြီဖြစ်သည်။ For more context on this story, see our ongoing AI news.

Evo ဘယ်လိုလေ့ကျင့်ခဲ့လဲ။

CNN ၏ အဆိုအရ၊ သန်းပေါင်းများစွာသော ရင်းမြစ်များမှ ထုတ်ယူထားသော မျိုးရိုးဗီဇများ—“ဘဝ၏ နယ်ပယ်အားလုံးမှ” — သည် ChatGPT နှင့် အခြားသော ကြီးမားသော ဘာသာစကားပုံစံများကို စာသားအစုအဝေးကြီးတွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားသည့် နည်းလမ်းကဲ့သို့ Evo အတွက် ဘာသာစကားစာကြည့်တိုက်အဖြစ် ဆောင်ရွက်ခဲ့သည်။ ထိုစာကြည့်တိုက်ကို လေ့လာခြင်းဖြင့်၊ မော်ဒယ်သည် သဘာဝမျိုးရိုးဗီဇများကို ထိန်းချုပ်သည့် "ဆင့်ကဲပြောင်းလဲမှုဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များ" ကို လေ့လာနိုင်သည် — ဗီဇအစီအစဥ်များသည် သက်ရှိသတ္တဝါများတွင် အမှန်တကယ်လုပ်ဆောင်သည့် မရေးမထားသော စည်းမျဉ်းများဖြစ်သည်။

Stanford University နှင့် Arc Institute မှ သိပ္ပံပညာရှင်များသည် Evo အား သီးခြားဘောင်တစ်ခုအတွင်း ထောင်ပေါင်းများစွာသော ဂျီနိုမ်ပေါင်းစပ်မှုများကို ထုတ်လုပ်ရန် ညွှန်ကြားခဲ့သည် — ဤကိစ္စတွင်၊ E မှ လက်ခံနိုင်သော genomes များဖြစ်သည်။ coli ဘက်တီးရီးယားဆဲလ်။ ထုတ်လုပ်သည့် မော်ဒယ်လ် ဒီဇိုင်းထောင်ပေါင်းများစွာတွင် အဖွဲ့သည် ဓာတ်ခွဲခန်းတွင် အကြမ်းဖျင်း ၃၀၀ ခန့်ကို စမ်းသပ်တည်ဆောက်ခဲ့သည်။ ၎င်းတို့အနက် ၁၆ ဦးမှာ ရှင်သန်နိုင်သော ဗိုင်းရပ်စ်များဖြစ်သည်။

ဘက်တီးရီးယားပိုးများ၊ လူ၏ရောဂါပိုးမွှားများ

အရေးကြီးသောသတိပေးချက်တစ်ခုက အချက်ပေးသံကို နှိုးဆွပေးသည်- ဗိုင်းရပ်စ်အသစ်များသည် ဘက်တီးရီးယားပိုးကူးစက်သော်လည်း လူကိုမကူးစက်နိုင်သော bacteriophages ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် အလုပ်သည် နည်းပညာ၏ အလားအလာ၏ မျှော်လင့်ချက်ဘက်တွင် ကျရောက်နေသည်။ Evo သည် နှစ်သန်းပေါင်းများစွာ သဘာဝဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်များ ပေါ်ပေါက်လာနိုင်သည့် မျိုးရိုးဗီဇပြောင်းလဲမှုများကို လှုံ့ဆော်ပေးခဲ့သည်ဟု အကြံပြုထားသော ဗိုင်းရပ်စ်အသစ်များထဲမှ တစ်ခုသည် နက်နဲသော ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်အချိန်ကို မျိုးဆက်သစ်အဆင့်တစ်ခုအဖြစ် ချုံ့ပေးလိုက်ကြောင်း သုတေသီများက ဖော်ပြခဲ့သည်။

အထူးခြားဆုံးသော လက်တွေ့ရလဒ်သည် AI-designed phages များကို ပေါင်းစပ်ခြင်းမှ ဆင်းသက်လာခြင်းဖြစ်သည်။ စမ်းသပ်ချက်များအရ အရောအနှောသည် E အချို့တွင် ဘက်တီးရီးယားပိုးမွှားများကို ခုခံနိုင်စွမ်း ကို ကျော်လွှားနိုင်ကြောင်း ပြသခဲ့သည်။ coli မျိုးကွဲများ— “သဘာဝရင်းမြစ်များ” ဖာ့ဂ်ျ၏ နှိုင်းယှဉ်နိုင်သော အရောအနှောကို မလုပ်ဆောင်နိုင်ပါ။ ဒါ အသေးအမွှား တောင်းဆိုချက် မဟုတ်ပါဘူး။ ပဋိဇီဝဆေးယဉ်ပါးမှုသည် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာကျန်းမာရေးအတွက် ဆိုးရွားလှသောခြိမ်းခြောက်မှုတစ်ခုဖြစ်ပြီး အန္တရာယ်ရှိသောဘက်တီးရီးယားများကိုသတ်ရန် ဗိုင်းရပ်စ်များကိုအသုံးပြုကာ phage ကုထုံးသည် အလုပ်မဖြစ်တော့သည့် ဆေးဝါးများအတွက် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသောအဖြေတစ်ခုအဖြစ် ကာလကြာရှည်လိုက်နေခဲ့သည်။

ချဉ်းကပ်မှုသည် "လျင်မြန်စွာ ပြောင်းလဲနေသော ရောဂါပိုးများကို တိုက်ဖျက်နိုင်သော အသွင်အပြင်နှင့် ခံနိုင်ရည်ရှိသော phage ကုထုံးများကို ထုတ်ပေးသည့် လမ်းကြောင်းကို ဖန်တီးပေးသည်" ဟု စာရေးဆရာများက ရေးသားခဲ့ပြီး Evo သည် ၎င်းတို့ အနိုင်ယူလိုသော ဘက်တီးရီးယားများကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသော ဆေးဝါးများအတွက် ဒီဇိုင်းအင်ဂျင်အဖြစ် ပုံဖော်ထားသည်။

"အရေးပေါ်" ဇီဝလုံခြုံမှုမေးခွန်းများ

ထိုကတိသည် သုတေသီများကိုယ်တိုင် အသိအမှတ်ပြုကြောင်း စိုးရိမ်မှုနှင့် တွဲလာပါသည်။ သိပ္ပံတွင်ထုတ်ဝေသည့် ဆက်စပ်ဆောင်းပါးတစ်ပုဒ်တွင်၊ Johns Hopkins Center for Health Security မှ ဆရာဝန်များက သတိပေးသည့်လေသံကို ရေးခဲ့သည်။ "၎င်းသည် အသက်မွေးဝမ်းကြောင်းသိပ္ပံဆိုင်ရာ အသုံးချမှုများအတွက် အလားအလာရှိသော်လည်း၊ ၎င်းသည် အရေးတကြီး ဇီဝလုံခြုံမှုနှင့် ဇီဝလုံခြုံရေးဆိုင်ရာ မေးခွန်းများကို ပေါ်ပေါက်စေသည်" ဟု ၎င်းတို့က ရေးသားခဲ့သည်။ "မျိုးဆက်သစ် AI ကို အသုံးပြု၍ ဗိုင်းရပ်စ်မျိုးရိုးဗီဇများ ရေးဖွဲ့နိုင်မှုမှာ ယခုရှိနေပြီး၊ ၎င်းကို ဘေးကင်းစွာ ထိန်းကျောင်းရန် အုပ်ချုပ်မှုစနစ်သည် မရှိပါ။"

ထိုမျိုးရိုးဗီဇများသည် "လူ၊ တိရိစ္ဆာန်များ သို့မဟုတ် အပင်များကို ရှိရင်းစွဲ တန်ပြန်မှုဖြင့် မထိန်းချုပ်နိုင်သော နည်းလမ်းများဖြင့် ကူးစက်နိုင်သော ရောဂါပိုးအသစ်များကို ကုဒ်လုပ်ထားနိုင်သည်" ဟု သတိပေးထားသည် — E ကို ရည်ရွယ်၍ အန္တရာယ်မရှိသော ဘက်တီးရီးယားပိုးမွှားများကို ထုတ်လုပ်သည့် တူညီသောမျိုးဆက်သစ်နည်းလမ်းကို သတိပေးချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ coli သည် မူအားဖြင့် အခြားပစ်မှတ်များကို ညွှန်ပြနိုင်သည်။

ကျွမ်းကျင်သူတိုင်းသည် လက်ငင်းအန္တရာယ်ကို လွန်ကဲသည်ဟု မယူဆပါ။ ဘာစီလိုနာမြို့ Pompeu Fabra တက္ကသိုလ်မှ စနစ်ဇီဝဗေဒ ပါမောက္ခ Jordi García Ojalvo က သိပ္ပံမီဒီယာစင်တာသို့ ပြောကြားရာတွင် "အောင်မြင်မှုများသည် သိသာထင်ရှားလှသည်" ဟု ပြောကြားခဲ့သည်။ Evo ဒီဇိုင်းထုတ်ပြီးနောက် ဂျီနိုမ်များကို ဓာတ်ခွဲခန်းတွင် တစ်ဦးချင်းတည်ဆောက်ပြီး စမ်းသပ်ရဦးမည်ဖြစ်သောကြောင့်၊ ဤအထူးပြုသုတေသနမှရရှိသော ဇီဝလုံခြုံမှုအန္တရာယ်သည် အခြားသော AI ကိရိယာများထက် နည်းပါးကြောင်း ၎င်း၏အကဲဖြတ်ချက်ကို CNN မှ မှတ်ချက်ပြုခဲ့သည်။

ဇီဝဗေဒထက် ဘာကြောင့် အရေးကြီးတာလဲ။

Evo ရလဒ်သည် generative AI သည် ဘာသာစကားနှင့် ရုပ်ပုံများမှ functional biological entities ၏ ဒီဇိုင်းသို့ ကူးပြောင်းသွားသည့် အရှင်းလင်းဆုံး သရုပ်ပြမှုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် AI နယ်ပယ်အများအပြားကို ယခုသတ်မှတ်ထားသည့် တင်းမာမှုကို ပဲ့တင်ထပ်သည်- ဆေးဝါးအသစ်များနှင့် ခံနိုင်ရည်ရှိသောကုထုံးများကို ကတိပေးသည့် တူညီသောစွမ်းရည်များသည် အန္တရာယ်ဖြစ်စေနိုင်သောသက်ရှိများကို ဒီဇိုင်းထုတ်ရန် လိုအပ်သည့်အားထုတ်မှုကိုလည်း လျှော့ချပေးသည်။

Johns Hopkins မှတ်ချက်ပေးသူများအနေဖြင့် သုတေသနအသိုက်အဝန်းသည် "ဇီဝလုံခြုံမှုနှင့် ဇီဝလုံခြုံရေးဆိုင်ရာမေးခွန်းများကို ယခုအချိန်အထိ အစွမ်းထက်သော ဇီဝ AI မော်ဒယ်များကို တီထွင်သူအများစုထက် ပိုမို၍ တမင်တကာ ဆွေးနွေးရန် လိုအပ်ကြောင်း စောဒကတက်ခဲ့ကြသည်။ ဤအငြင်းအခုံသည် Evo ထက် ကောင်းစွာအကျုံးဝင်သည် — ၎င်းသည် စာပိုဒ်တစ်ပိုဒ် သို့မဟုတ် ပုံတစ်ပုံကဲ့သို့မဟုတ်ဘဲ ကမ္ဘာပေါ်တွင် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာအရ ချက်ချင်းလက်ငင်းလုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ဇီဝဗေဒ AI စနစ်များ၏ ထွန်းသစ်စအမျိုးအစားတစ်ခုလုံးအတွက် သတိပေးချက်ဖြစ်သည်။

##ဘာတွေဆက်ဖြစ်မလဲ။

Stanford နှင့် Arc Institute အဖွဲ့သည် ဆေးဝါးခံနိုင်ရည်ရှိသော ဘက်တီးရီးယားများကို ဆန့်ကျင်သည့် ဖာ့ခ်ျအခြေခံကုထုံးအတွက် အခြေခံအုတ်မြစ်အဖြစ် ဘောင်ခတ်ထားသည်။ ပိုမိုခက်ခဲပြီး ဖြေရှင်းမရသော စိန်ခေါ်မှုမှာ အုပ်ချုပ်မှုဖြစ်သည်- သက်ရှိသက်ရှိများအဖြစ် ပေါင်းစပ်ဖန်တီးနိုင်သော ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ AI ကိရိယာများကို မည်ကဲ့သို့ထုတ်ပြီး ကြီးကြပ်နည်း။ သိပ္ပံစာတမ်းနှစ်စောင်က ရှင်းရှင်းလင်းလင်းဖော်ပြထားသည်နှင့်အမျှ၊ ၎င်းသည် တွေးခေါ်မှုထက် ယခုမေးခွန်းသည် တိုက်ရိုက်မေးခွန်းဖြစ်သည် —၊ စွမ်းရည်နှင့် ကြီးကြပ်မှုကြား ကွာဟမှုသည် နယ်ပယ်၏သတိထားဆုံးသောအသံများကို ယခုပိတ်ရန် ပြိုင်နေသည်။

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →