研究者らは遺伝コードを20アミノ酸から19アミノ酸に削減しようとしている
とはいえ、この結果は、現在の AI モデルを扱う限界も示しています。その主な理由は、AI は人間とは異なり、意思決定のプロセスを実際に説明できないからです。たとえば、一部のモデルは互いに非常に異なる提案を行っており、研究者らは、これは、可能性のあるシーケンスの空間の異なる領域を探索していることを示唆していると述べています。しかし実際には、そうなのかどうか、あるいは各モデルが他のモデルの提案を嫌う数学的理由があるのかどうかはわかりません。
これは、論文の中で研究者らが出力に基づいてモデルが何を行っていたのかを逆算しようとした多くの例のうちの 1 つです。少なくとも 1 つのケースでは、ソフトウェアは、変更されたイソロイシンが位置する構造要素 (α ヘリックス) 全体を再設計しましたが、その理由は推測することさえできません。
現時点では、これらのソフトウェア パッケージはツールであることを思い出させてください。これらのソフトウェア パッケージを使用すると、他の方法では不可能なことを実行できるようになりますが、理解にはそれほど役立ちません。私たちは依然として、頭蓋骨内のニューラルネットワークを使用して現象を推論する必要があります。
必ずしもそうである必要はありません。ソフトウェアを開発する際に、意思決定プロセスについての洞察を得るために、このソフトウェアの内部動作を公開することにもっと重点を置くことができます。しかし今のところ、（かなり合理的に）機能するものを入手することに重点が置かれていると思います。
素晴らしい成果ですが、役に立ちますか?
全体として、これは素晴らしい仕事です。これらのタンパク質は、大サブユニットに位置するすべての通常のタンパク質に加えて、互いに相互作用し、リボソーム RNA、転移 RNA、メッセンジャー RNA、リボソームが生成する成長タンパク質と相互作用する必要があります。彼らはそれぞれ、互いに協力する能力を開発するのに何十億年もかかりました。数年の間にこれほど根本的な変更をシステムに加えることができるという事実は、驚くべきことです。
