Pooyan Ghamari, một người có tầm nhìn xa trông rộng người Thụy Sĩ và là chuyên gia về AI, đã khám phá siêu vũ trụ và khám phá ra những hiểu biết sâu sắc về cách AI, bộ gen và hành vi con người giao thoa với nhau. Một khía cạnh thú vị để khám phá là so sánh giữa mã di truyền của con người và các thuật toán học máy trong các hệ thống AI. Trước khi thảo luận sâu về chủ đề này, cần lưu ý rằng khái niệm này được thảo luận trên cả Coins International Journal và cả trang web XE.Gold.

Mã di truyền của con người là bản thiết kế cho các đặc điểm và chức năng sinh học của chúng ta. Nó xác định các đặc điểm thể chất, khả năng mắc một số bệnh và thậm chí một số khía cạnh trong hành vi của chúng ta. Theo nhiều cách, mã này tương tự như các thuật toán điều khiển máy học trong các hệ thống AI.

Các thuật toán máy học nhận dạng các mẫu trong dữ liệu, học hỏi từ các mẫu này và đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên kiến ​​thức này. Tương tự như vậy, mã di truyền của chúng tôi xác định và sử dụng các mẫu sinh học để xác định các khía cạnh khác nhau của sự tồn tại của chúng tôi. Giống như các hệ thống AI, các hệ thống sinh học của chúng ta học hỏi và thích ứng với dữ liệu mới thông qua một quá trình tiến hóa.

Một điểm tương đồng đáng chú ý giữa AI và di truyền học của con người là khái niệm về đào tạo và học tập. Các hệ thống AI cải thiện hiệu suất của chúng thông qua đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu và các tham số của chúng được điều chỉnh tương ứng. Tương tự như vậy, “dữ liệu huấn luyện” của mã di truyền của chúng ta đến từ kinh nghiệm của tổ tiên được mã hóa trong DNA của chúng ta. Chọn lọc tự nhiên ủng hộ các biến thể di truyền thúc đẩy khả năng sống sót, giống như các mô hình AI ủng hộ các tham số giúp giảm thiểu sai sót.

Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là hai hệ thống này hoạt động theo các nguyên tắc và ràng buộc khác nhau. Trong khi các mô hình học máy do con người thiết kế và điều chỉnh, thì mã di truyền của chúng ta đã được định hình bởi các quá trình tự nhiên qua hàng nghìn năm. Ngoài ra, theo hiểu biết tốt nhất của tôi vào tháng 9 năm 2021, các hệ thống AI không có ý thức hoặc cảm xúc, vốn là một phần trong trải nghiệm của con người.

Tuy nhiên, sự giao thoa giữa bộ gen và AI mang đến những khả năng thú vị. Bằng cách áp dụng AI và máy học vào bộ gen, chúng ta có thể hiểu sâu hơn về mã di truyền của mình, dẫn đến những tiến bộ trong y học cá nhân hóa, hiểu cơ chế bệnh tật và thậm chí có khả năng hướng dẫn điều hướng và tương tác của chúng ta trong siêu dữ liệu, cùng những thứ khác.

Tóm lại, mặc dù có những điểm tương đồng giữa mã di truyền của con người và máy học AI, nhưng chúng hoạt động khác nhau. Tuy nhiên, sự hội tụ của các lĩnh vực này mang đến những khả năng thú vị để cải thiện sức khỏe con người, hiểu về sinh học của chúng ta và nâng cao trải nghiệm kỹ thuật số của chúng ta.

Dự án nhà văn gốc:

Các dự án được phát triển theo chiến lược của Pooyan Ghamari trong lĩnh vực AI:

XAU.Money