NOVÉ DILLÍ
Spuštění sady nástrojů umělé inteligence (AI) společnosti Google, o kterých jeho výzkumníci uvedli, že jsou úspěšné, nejenže navrhly novou kombinaci léků pro léčbu rakoviny, ale dokonce obstály v raných testech v laboratoři, je signálem, že výzkumní vědci by měli integrovat AI do procesu vědeckého objevování.
Cell2Sentence-Scale 27B (C2S-Scale), postavený na rodině otevřených modelů Gemma, je základní model s 27 miliardami parametrů navržený tak, aby „porozuměl“ jazyku jednotlivých buněk.
„Toto oznámení představuje milník pro umělou inteligenci ve vědě,“ uvedli Shekoofeh Azizi a Brian Perozzi, výzkumní pracovníci Google DeepMind a Google Research, v příspěvku doprovázejícím oznámení.
„C2S-Scale vytvořila novou hypotézu o chování rakovinných buněk a od té doby jsme její předpověď potvrdili experimentální validací na živých buňkách. Tento objev odhaluje slibnou novou cestu pro vývoj terapií pro boj s rakovinou,“ dodali.
Nové použití
Model C2S-Scale byl trénován na rozsáhlém souboru skutečných pacientů a údajů o buněčných liniích, na základě kterých navrhl, že lék zvaný silmitasertib by mohl být použit ke zlepšení schopnosti imunitního systému identifikovat rakovinné nádory, když se rodily.
Je jisté, že silmitasertib (CX-4945) je v současné době v několika klinických studiích k léčbě mnohočetného myelomu, rakoviny ledvin, meduloblastomu a pokročilých solidních nádorů. V lednu 2017 jí americký Úřad pro kontrolu potravin a léčiv udělil status léku pro vzácná onemocnění pro pokročilý cholangiokarcinom.
Novinkou ve snaze Google však nebylo (znovu)objevení léku, ale to, že prohledal rozsáhlou literaturu o biologii rakoviny, aby navrhl nové použití pro kandidáta na lék. Farmaceutické společnosti ve svém obvyklém kurzu utrácejí miliardy dolarů a zaměstnávají vysoce vyškolený personál, aby odhalili podobné poznatky.
„Je to pěkný výsledek a byl to dobře zvolený problém pro testování schopností LLM (velký jazykový model),“ řekl Sunil Laxman, systémový biolog z Institutu pro vědu o kmenových buňkách a regenerativní medicínu v Bengaluru. Hinduisté. „To by za normálních okolností trvalo soustředěnému týmu oddaných výzkumníků několik měsíců, aby navrhl takové použití drogy.“
‚Je to velmi dobré‘
Dr. Laxman však zdůraznil, že model nenavrhl něco, co by nemohlo napadnout vyškoleného biologa, ani neobjevil něco nového o biologii rakoviny.
„Je to velmi dobré. Ne skvělé. Průměrná laboratoř v Indii nebude mít přístup k rozsáhlé knihovně chemických sloučenin, kde by je bylo možné testovat. Tato měla, a i když to určitě zkrátilo čas (v tomto případě) na potenciální objev, není to objev, který by lámal cestu.“
LLM jsou jádrem umělé inteligence a jsou vyškoleni na datech anotovaných lidmi, aby porozuměli lidské řeči a řešili problémy.
Dr. Azizi a Perozzi tvrdili, že jejich výsledky ukazují, že je možné vytvořit LLM, které nemusí být trénované na pravidlech biologických systémů. Namísto toho, jak napsali, lze modely povzbudit k tomu, aby vyřešily pravidla jen tím, že jejich úspěchy budou „odměněny“ a neúspěchy budou „potrestány“. Takto byly vycvičeny některé z nejmocnějších LLM hrajících šachy.
Dobrá úvaha
Indický institut vědy v Bengaluru, profesor matematiky Siddhartha Gadgil interpretoval zjištění jako významná a počítal s tím, že nejlepší modely umělé inteligence v matematice jsou dnes na úrovni „zkušeného matematika, ale ne na úrovni génia-člověka“.
Řekl, že neexistují „žádné důvody“ předpokládat, že vývoj AI jednoho dne nebude schopen vyřešit nejnáročnější matematické problémy.
„Nemůžeme říci, kdy model umělé inteligence vyřeší Riemannovu hypotézu, ale není důvod předpokládat, že to nikdy nevyřeší. Již existuje několik iniciativ a dokonce i společností, které řeší nevyřešené matematické problémy a přicházejí s novými hypotézami.“
Dr. Gadgil citoval Mezinárodní matematickou olympiádu 2025, kde OpenAI, tvůrce ChatGPT, řekl, že „experimentální model uvažování“ přišel na odpovědi na otázky, které, pokud by to byl člověk, by získaly zlatou medaili. Model sledoval stejné časové limity jako lidští účastníci.
Je příznačné, že tento model nebyl trénován pro olympiádu, ale byl to univerzální model uvažování s dostatečně dobrými schopnostmi uvažování.
To znamená, že problémy olympiády nejsou reprezentativními příklady problémů, na kterých pracují profesionální matematici; jsou určeny pro talentované středoškoláky a představují zlatý standard testu matematického talentu.
Riemannova hypotéza je na druhé straně problémem, na kterém pracuje mnoho matematiků. Je to prohlášení o povaze prvočísel, jehož důkaz unikal matematikům více než století. Clay Mathematical Institute v USA slíbil, že svého řešitele odmění 1 milionem dolarů.
‚Stále rozděleno‘
Vzhledem k rozsáhlé literatuře, které jsou tyto LLM vystaveny, se očekává, že přijdou s novými a užitečnými nápady, jak přistupovat k matematickému problému, který by ekvivalentní lidský expert vždy hned neviděl, dodal.
Prof. Gadgil, který zahrnuje nástroje LLM ve svém vlastním výzkumu, dodal, že jeho pole je „stále rozděleno“ na jejich začleňování. Podle něj existovalo několik dobrých modelů, které „nevykazovaly žádné známky stagnace a měly mnoho skrytých schopností, které stále nebyly plně prozkoumány“, a proto by měly být podporovány jako nástroje, které by měl pracující výzkumník začlenit.
Publikováno – 25. října 2025 06:00 IST
