OpenAI kündigte die Entwicklung des GPT-4b-Mikromodells in Zusammenarbeit mit Retro Biosciences an, mit dem Ziel, die Grenzen der Biologie und der zellulären Neuprogrammierung zu erweitern. Obwohl dieses Modell vielversprechend ist, bedarf es noch einer wissenschaftlichen Validierung, bevor seine Wirksamkeit und seine Auswirkungen auf die Wissenschaft und die Langlebigkeit des Menschen bestätigt werden können.
Sam Altman kündigt an: „ unerwartete wissenschaftliche Ergebnisse „Dank KI
OpenAI gibt bekannt, dass es mit dem Langlebigkeits-Startup Retro Biosciences ein neues Modell für künstliche Intelligenz (KI) namens „GPT-4b micro“ trainiert hat.
Seit den späten 1960er Jahren interessieren sich Bioforscher für die entscheidende Rolle von Molekülen in lebenswichtigen Prozessen. Erst ab 2020 begann die von Google DeepMind entwickelte KI-Software namens AlphaFold, einige Antworten zu liefern.
Jetzt ist das mittlerweile sehr berühmte OpenIA an der Reihe, in das Spiel der Wissenschaft einzusteigen und die Grenzen dessen zu erweitern, was Menschen bisher erreicht haben.
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Generell scheinen Proteine besser zu sein, als Wissenschaftler sie selbst herstellen könnten
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Letzte Woche erklärte OpenAI-CEO Sam Altman zum ersten Mal öffentlich, dass er „ unerwartete wissenschaftliche Ergebnisse » dank eines KI-Modells basierend auf biologischen Daten. Diese Ankündigung stellt einen großen Schritt auf dem Weg zu „ Künstliche allgemeine Intelligenz ».
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GPT-4b micro: Eine neue Grenze in der zellulären Neuprogrammierung
Retro Biosciences hat sich zum Ziel gesetzt, die normale Lebensspanne des Menschen um 10 Jahre zu verlängern. Zu diesem Zweck untersucht dieser die sogenannten Yamanka-Faktoren. Es handelt sich tatsächlich um eine Reihe von Proteinen, die in der Lage sind, eine menschliche Hautzelle in eine jugendlich aussehende Stammzelle umzuprogrammieren.
Diese Zellen haben die Fähigkeit, sich in jede Art spezifischer Zelle im menschlichen Körper zu differenzieren, beispielsweise Muskel-, Nerven- oder sogar Herzzellen. Diese Eigenschaft macht sie unverzichtbar für die Regeneration geschädigten Gewebes, die Schaffung von Ersatzorganen oder die Entwicklung neuer Behandlungen gegen degenerative Erkrankungen.
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-Wie GPT-4b genau funktioniert und wie es zu seinen Schlussfolgerungen gelangt, bleibt unklar, was bei KI-Modellen häufig vorkommt. „ Es ist ein bisschen wie AlphaGo, das den besten Go-Spieler besiegte: Es dauerte eine Weile, bis man verstand, warum », erklärt Joe Betts-Lacroix, General Manager von Retro Biosciences.
Wir entdecken immer noch, was dieses Modell tatsächlich leisten kann, und wir glauben, dass wir nur einen winzigen Teil davon ausnutzen.
Heutzutage ist diese Technik jedoch „ Neuprogrammierung zellular » bleibt unwirksamEs dauert mehrere Wochen, bis ein Ergebnis erzielt wird, wobei weniger als 1 % der behandelten Zellen im Labor das Endstadium der Verjüngung erreichen.
Darüber hinaus ist das Modell noch nicht für eine breitere Nutzung zugänglich: Es bleibt eine Demonstration der Ernsthaftigkeit dieses Beitrags zur Wissenschaft und keine offizielle Produkteinführung, erinnert sich Aaron Jaech, einer der Hauptentwickler des GPT-4b-Mikromodells.
Externe Wissenschaftler müssen auf die Veröffentlichung der Ergebnisse warten; Dieser Schritt der Transparenz ist unerlässlich, um eine unabhängige Validierung zu ermöglichen und sicherzustellen, dass die Ergebnisse nicht auf Verzerrungen oder Fehlern beruhen. Ohne diese Validierung bleiben die Ankündigungen vorerst Versprechen, die auf konkrete Beweise warten.
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Quelle: MIT Technology Review
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