文/陈根
在这个人工智能蔚然成风的时代，冷泉港实验室（CSHL）助理教授Peter Koo——使用流行的计算工具来解释人工智能预测的科学家——发现，在AI分析DNA时出现了太多的“噪音”，一种来自数字“暗物质”的信息干扰。
所谓数字“暗物质”，是一个神秘、不可见的来源，一种施加引力效应的物质，是科学家们借用计算机视觉人工智能的计算技术的结果。据物理学家和天文学家认为，宇宙中的大部分空间都充满了暗物质，但至今还没有人看到。随着数字“暗物质”悄然影响着AI计算，人工智能将变得不再可靠，我们人类自己对人工智能的处理也不再完全值得信赖。
在解释人工智能对DNA功能的预测时，Koo说：“深度神经网络正在纳入这种随机行为，因为它到处学习功能。DNA只在其中的一个小子空间，但是它引入了很多噪音。因此我们认为，实际上在各种突出的人工智能模型中均引入了大量的噪音。”而且，噪音干扰影响的不仅仅是基于AI的DNA分析仪，还涉及类似类型数据的计算过程中普遍存在的一种困扰。
面对隐形敌人对人工智能所造成的信息干扰，Peter Koo找到了一种解决方案，那就是用几行新代码进行计算校正，然后从被称为深度神经网络的强大人工智能中获得更可靠的解释，这意味着科学家们可以继续追寻更准确的计算后的DNA特征，“我们最终看到的结果将变得更加清晰和干净，而且其他区域的虚假噪音也更少。” Koo说，这些特征可能只是健康和医学的下一个突破的信号，但是，如果信号被太多的噪音所淹没，科学家将不会看到这些信号。但是，基于Koo及团队新发明的工具则可以帮助科学家走出黑暗，走向光明。
