Kodas, kuris gyvas: „Radical Numerics“ su 50 mln. dolerių kišenėje kuria bendrąjį biologinį intelektą

Dirbtinio intelekto pasaulyje vėl karšta, tačiau šįkart dėmesio centre – ne pokalbių robotai ar vaizdų generatoriai, o pati gyvybės operacinė sistema. San Franciske įsikūrusi AI tyrimų laboratorija „Radical Numerics“ oficialiai paskelbė apie savo veiklą ir pritrauktą įspūdingą 50 milijonų JAV dolerių pradinį (angl. seed) finansavimą. Šia investicija, kuriai vadovavo rizikos kapitalo fondas „Emergence Capital“, siekiama sukurti naują technologinę epochą – bendrąjį biologinį intelektą (angl. general biological intelligence), gebantį suprasti, modeliuoti ir projektuoti gyvybės procesus nuo pagrindų.

Komanda, kurią įkūrė pripažinti generatyvinės genomikos pradininkai, anksčiau išgarsėję atvirojo kodo projektu „Evo“, nusitaikė į fundamentalią problemą. Tradiciniai kalbos modeliai mokosi iš tekstų, o štai „Radical Numerics“ kuria multimodalius modelius, kurie tiesiogiai skaito DNR, RNR ir baltymų duomenis. Jų ką tik pristatytas naujos kartos genomo kalbos modelis „Omnii“ jau demonstruoja neįtikėtinus rezultatus: jis geba identifikuoti su Alzheimerio liga susijusias genetines mutacijas ir yra testuojamas ankstyvajai vėžio diagnostikai.

Nuo ligų gydymo iki biologinės gynybos

Šis projektas išsiskiria unikaliu požiūriu į saugumą. Kurti vaistus padedantis dirbtinis intelektas turi ir tamsiąją pusę – jis gali sumažinti barjerus pavojingų virusų ar biologinio ginklo inžinerijai. Todėl laboratorija paskelbė apie partnerystę su JAV nacionaline laboratorija, kurioje „Omnii“ modelis bus naudojamas kurti biogynybos sistemas, gebančias atpažinti net ir paties AI sugeneruotus, natūralioje gamtoje neegzistuojančius patogenus.

Skirtingai nuo daugelio startuolių, kurie saugumo saugiklius pritaiko tik sukūrę produktą, šie tyrėjai saugumo architektūrą integruoja į patį pamatą. Jų ambicijos remiasi ne tik galingais talentais iš Stanfordo ar „Google DeepMind“, bet ir rimta infrastruktūra – bendrovė jau stato savo duomenų centrą, aprūpintą naujausiais „Nvidia Blackwell“ procesoriais. Akivaizdu, kad biologinio kodo dešifravimo lenktynės prasideda oficialiai, o daugiau apie šį technologinį šuolį galima pasiskaityti oficialiame pranešime, kurį publikavo Business Wire.

Giliau į esmę: kai biologinis kodas tampa programiniu

Už uždarų durų: tikroji šio 50 milijonų dolerių sandorio vertė slypi ne pačioje sumoje, o radikaliame požiūrio pokytyje, kurį „Radical Numerics“ komanda demonstruoja Silicio slėnio investuotojams. Iki šiol didžioji dalis farmacijos ir biotechnologijų startuolių dirbtinį intelektą naudojo kaip siauros paskirties įrankį – pavyzdžiui, vieno konkretaus baltymo struktūrai nuspėti ar žinomų cheminių junginių bazei peržiūrėti. Tuo tarpu šios laboratorijos ambicija yra sukurti sistemą, kuri supranta gyvybę kaip vientisą, hierarchinę sistemą, kurioje DNR kodas tiesiogiai koreliuoja su organizmo elgsena ir patologijomis.

Rizikos kapitalo ekspertai pastebi, kad investuotojų susidomėjimą lėmė ne tik technologinis pažadas, bet ir komandos biologinis bei matematinis autoritetas. Startuolio įkūrėjai jau anksčiau įrodė savo kompetenciją su „Evo“ projektu, kuris mokslo bendruomenėje sukėlė tikrą revoliuciją. Perėjus prie komercinio modelio „Omnii“, komanda siekia ne tiesiog kopijuoti esamus sprendimus, o sukurti universalią platformą, kurią vėliau galės licencijuoti didžiosios farmacijos korporacijos, ieškančios būdų dramatiškai sutrumpinti klinikinių tyrimų laiką.

Istorinis kontekstas rodo, kad tokie bandymai anksčiau atsitrenkdavo į skaičiavimo galios ir duomenų kokybės sieną. Visgi, naujos kartos „Nvidia Blackwell“ architektūros integracija keičia žaidimo taisykles iš esmės. Turėdama tiesioginę prieigą prie tokio masto infrastruktūros, „Radical Numerics“ gali apdoroti trilijonus biologinių parametrų vienu metu. Tai leidžia pereiti nuo statinio molekulių modeliavimo prie dinamiškų gyvų sistemų simuliacijų laike, o tai iki šiol buvo laikoma nepasiekiama biotechnologijų viršūne.

Skeptikai savo ruožtu kelia klausimus dėl duomenų prieinamumo ir etiškumo, mat kokybiški genominiai duomenys dažniausiai yra saugomi už griežtų reguliacinių užtvarų. Laboratorijos partnerystė su valstybinėmis institucijomis iš dalies sprendžia šią problemą, suteikdama teisėtą prieigą prie masinių anonimizuotų duomenų bazių, tačiau kartu užkrauna didžiulę atsakomybę. Jei šis modelis pasiteisins, medicina taps nebe simptomų gydymu, o tiksliu programiniu programavimu, kur ligos bus ištaisomos dar prieš joms pasireiškiant biologiniame lygmenyje.

Skeptiškoji pusė: tarp utopijos ir biologinės realybės

Žvelgiant tarp eilučių: nors 50 milijonų dolerių investicija ir skambūs pažadai apie „bendrąjį biologinį intelektą“ skamba revoliucingai, technologijų sektoriuje derėtų išlaikyti sveiką skepticizmą. Istorija rodo, kad Silicio slėnis yra linkęs pervertinti savo gebėjimą skaitmenizuoti gamtos dėsnius. Gyvoji gamta nėra programuojama mikroschema, o biologinės sistemos pasižymi tokiu kompleksiškumu ir chaotiškumu, kurio dažnai neįmanoma suvesti į grynai matematinius modelius, kad ir kokie galingi būtų naudojami superkompiuteriai.

Didžiausias prieštaravimas čia kyla dėl pačios AI veikimo specifikos ir biologijos esmės. Kalbos modeliai veikia ieškodami statistinių dėsningumų ir tikimybių, tačiau genetikoje viena minimali, statistiškai nereikšminga mutacija gali lemti visiškai skirtingą organizmo atsaką. Bandymas „Omnii“ modeliu prognozuoti vėžinius susirgimus ar kurti naujus vaistus remiantis tikimybiniais algoritmais kelia rimtą riziką, nes medicinoje „gali būti“ dažnai reiškia mirtiną klaidą, kurios neatsvers jokie infrastruktūros pranašumai.

Be to, deklaruojamas „saugumas nuo pat pamatų“ ir bendradarbiavimas su JAV nacionaline laboratorija labiau primena sumanų viešųjų ryšių ėjimą, skirtą nuraminti reguliuotojus, nei realią apsaugą. Istorinė patirtis su dvejopo panaudojimo technologijomis rodo, kad apsauginiai filtrai ir biogynybos sistemos beveik visada vėluoja, palyginti su pačių modelių gebėjimu generuoti naujas grėsmes. Sukūrus algoritmą, kuris supranta gyvybės kodą geriau už žmones, jo kontrolės išlaikymas tampa labiau teorine, o ne praktine galimybe.

Galiausiai, investicijų dydis taip pat indikuoja ne tik pasitikėjimą, bet ir milžinišką spaudimą greitiems rezultatams. „Radical Numerics“ pateko į rinką, kurioje kapitalas reikalauja skubių komercinių pritaikymų, o fundamentaliems biologiniams atradimams paprastai prireikia dešimtmečių nuoseklių laboratorinių tyrimų. Šis laiko skalių nesutapimas tarp technologijų verslo tempo ir biologinių tyrimų trukmės gali priversti komandą pateikti rinkai pusiau iškeptus sprendimus, kurie labiau blizgės prezentacijose, nei veiks realiose ligoninėse.

Žmonija praleido tūkstantmečius bandydama suprasti gamtą, o dabar tikisi ją perrašyti vos gavusi porą tūkstančių naujų procesorių. Belieka viltis, kad biologinis intelektas pasirodys protingesnis už dirbtinį ir tiesiog atmes mūsų klaidas kaip eilinį evoliucinį broką.

Vyr. redaktorius Artūras Malašauskas, DI sistemų integratorius, sukaupęs daugiau nei 20 metų patirties kuriant gamybinio lygio žiniatinklio inžinerijos sprendimus. Jis projektavo, diegė ir plėtė verslo klasės „Python“/„PHP“ sistemas logistikos, SaaS bei viešojo sektoriaus klientams. Pastaruosius metus jis specializuojasi išskirtinai DI integracijų srityje: diegia atvirojo kodo didžiuosius kalbos modelius (LLM), kuria generatyvinių medijų (vaizdo, garso, video) srautus bei projektuoja daugiagentines darbo eigas realioms gamybinėms aplinkoms. Jo standartas: atkuriamumas, saugumas ir ekonomiškai efektyvi išvestis – jokio „vaporware“. Artūras dokumentuoja bei vertina naujus DI įrankius, atskirdamas patvirtintas galimybes nuo rinkodarinio triukšmo. Techninis redaktorius svetainėse: ai-naujienos.lt, ai-verslas.lt, muza-ai.eu. Susisiekite per „LinkedIn“.