Pero la metáfora de la receta es demasiado vaga, dice Mitchell. En cambio, él y su colega Nick Cheney, de la Universidad de Vermont, están tomando prestados conceptos de la IA para captar lo que hace el genoma. Mitchell señala modelos de IA generativos como Midjourney y DALL-E, que pueden generar imágenes a partir de indicaciones de texto. Estos modelos funcionan capturando elementos de imágenes existentes para crear otras nuevas.
Digamos que escribes un mensaje para la imagen de un caballo. Los modelos han sido entrenados con una gran cantidad de imágenes de caballos, y estas imágenes están básicamente comprimidas para permitir que los modelos capturen ciertos elementos de lo que podríamos llamar “equinosidad”. La IA puede entonces construir una nueva imagen que contenga estos elementos.
Podemos pensar en los datos genéticos de manera similar. Según este modelo, podríamos considerar que la evolución son los datos de entrenamiento. El genoma son los datos comprimidos, el conjunto de información que se puede utilizar para crear el nuevo organismo. Contiene los elementos que necesitamos, pero hay mucho margen para la variación. (Hay muchos más detalles sobre los diversos aspectos del modelo en el papelque aún no ha sido revisado por pares).
Mitchell cree que es importante ordenar nuestras metáforas cuando pensamos en el genoma. Las nuevas tecnologías permiten a los científicos investigar cada vez más nuestros genes y el papel que desempeñan. Ahora pueden estudiar cómo se expresan todos los genes en una sola célula, por ejemplo, y cómo esto varía en cada célula de un embrión.
“Necesitamos tener un marco conceptual que nos permita entender esto”, dice Mitchell. Espera que el concepto ayude al desarrollo de modelos matemáticos que puedan ayudarnos a entender mejor las intrincadas relaciones entre los genes y los organismos de los que terminan formando parte; en otras palabras, exactamente cómo los componentes de nuestro genoma contribuyen a nuestro desarrollo.
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