Ajansal yapay zeka, yalnızca bilimsel araç setindeki başka bir araç değil, aynı zamanda bir paradigma değişimidir: Otonom sistemlerin yalnızca veri toplamasına ve işlemesine değil, aynı zamanda bağımsız olarak hipotez kurmasına, deney yapmasına ve hatta kararlar almasına izin vererek, ajansal yapay zeka, biyolojiye yaklaşımımızı temelden değiştirebilir.
Ajansal yapay zekanın neden bu kadar umut vaat ettiğini anlamak için öncelikle sorunun boyutunu kavramamız gerekiyor. Biyolojik sistemler, özellikle de insan sistemleri inanılmaz derecede karmaşıktır; katmanlı, dinamik ve birbirine bağımlıdır. Örneğin bağışıklık sistemini ele alalım. Tek tek moleküllerden organların tamamına kadar birçok seviyede eş zamanlı olarak çalışır, iç ve dış uyaranlara gerçek zamanlı olarak uyum sağlar ve yanıt verir.
Geleneksel araştırma yaklaşımları her ne kadar güçlü olsalar da bu büyük karmaşıklığı açıklamakta zorlanıyorlar. Sorun, biyolojik verilerin hacminde ve birbirine bağlılığında yatmaktadır. Tek başına bağışıklık sistemi, her biri diğerini gerçek zamanlı olarak etkileyen milyonlarca hücre, protein ve sinyal yolu arasındaki etkileşimleri içerir. Bu karmaşık ağı anlamlandırmak insan araştırmacılar için neredeyse aşılmaz bir iştir.
Ajansal yapay zeka tam burada devreye giriyor. Çok miktarda seçilmiş veri gerektiren ve genellikle belirli, dar görevleri gerçekleştirmek üzere tasarlanan geleneksel makine öğrenimi modellerinin aksine, ajansal yapay zeka sistemleri, birden fazla kaynaktan yapılandırılmamış ve çeşitli veri kümelerini alabilir ve daha genelci bir yaklaşım.
Bunun ötesinde yapay zeka ajanları geleneksel bilimsel düşünceye bağlı değildir. Farklı alanları birbirine bağlayabilir ve yeni içgörüleri ortaya çıkarabilecek görünüşte imkansız hipotezleri test edebilirler. Başlangıçta sezgilere aykırı bir dizi deney gibi görünen şey, gizli kalıpların veya mekanizmaların ortaya çıkarılmasına yardımcı olabilir; ilaç keşfi, immünoloji veya hassas tıp gibi alanlarda atılımların temelini oluşturabilecek yeni bilgiler üretebilir.
Bu deneyler, AI ajanlarının sürekli, 24 saat iş akışında denemeler yürüttüğü robotik, tam otomatik laboratuvarlar aracılığıyla benzeri görülmemiş bir hız ve ölçekte gerçekleştirilir. Gelişmiş otomasyon teknolojileriyle donatılmış bu laboratuvarlar, reaktiflerin sipariş edilmesinden biyolojik örneklerin hazırlanmasına ve yüksek verimli taramaların gerçekleştirilmesine kadar her şeyi gerçekleştirebilir. Özellikle hastadan türetilen organoidlerin (organların ve dokuların 3 boyutlu minyatürleştirilmiş versiyonları) kullanımı, yapay zeka odaklı deneylerin insan biyolojisinin gerçek dünya koşullarını daha yakından taklit etmesini sağlar. Ajan yapay zeka ve robotik laboratuvarların bu entegrasyonu, karmaşık biyolojik sistemlerin büyük ölçekli araştırılmasına olanak tanır ve keşif hızını hızla artırma potansiyeline sahiptir.
Ajansal yapay zeka sistemleri daha karmaşık hale geldikçe, bazı araştırmacılar bunların biyolojide yapay genel zekanın (AGI) önünü açabileceğine inanıyor. YZG (insanlara eşdeğer genel zeka kapasitesine sahip makineler) daha geniş yapay zeka topluluğu için uzak bir hedef olmaya devam ederken, biyoloji bu eşiğe yaklaşan ilk alanlardan biri olabilir.
Neden? Çünkü biyolojik sistemleri anlamak, tam olarak YGZ’yi tanımlayan türden esnek, hedefe yönelik düşünmeyi gerektirir. Biyoloji belirsizliklerle, dinamik sistemlerle ve açık uçlu problemlerle doludur. Bu alanda özerk bir şekilde hareket edebilen (kararlar veren, başarısızlıklardan ders alan ve yenilikçi çözümler öneren) yapay zeka oluşturursak, yaşam bilimlerine özel olarak uyarlanmış YZG’ler inşa ediyor olabiliriz.
Kaynak: https://www.technologyreview.com/2024/11/13/1106750/unlocking-the-mysteries-of-complex-biological-systems-with-agentic-ai/
Web sitemizde ziyaretçilerimize daha iyi hizmet sağlayabilmek adına bazı çerezler kullanıyoruz. Web sitemizi kullanmaya devam ederseniz çerezleri kabul etmiş sayılırsınız.
Gizlilik Politikası