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AIの次に来るのがジェネレーティブ・バイオロジー

Future Today Institute のCEOで未来学者の Amy Webb (エイミー・ウェブ) 氏が、SXSW 2024 での講義で発表した「2024年新興技術動向レポート」で、AIとバイオテクノロジーについて語っていた箇所が非常にエキサイティングだったのでご紹介します。

AIとバイオテクノロジー

人工知能やコネクテブルは、ハイテク・スーパーサイクルの第3部であるバイオテクノロジーとはあまり関係がないように思えるかもしれないが、関係がある。その関係はこうだ。

生物学がAIやコネクターとつながる理由は、生物学はシリコンにはできない方法で情報を処理するからだ。言い換えれば、私たちと同じように考え、行動できるマシンを作ろうとするならば、文字通り、私たちに似たマシンを作る必要があるということだ。

つまり、昨年はAIにとって大きな年であったと同時に、バイオテクノロジーにとっても実はもっと大きな年だったのだ。この分野では今後、活発な動きが見られるだろう。このトレンド・レポートには、バイオテクノロジーに関係する部分全体が掲載されているので、ぜひご覧いただきたい。

このレポートはこちら “2024 Tech Trends Report” でダウンロードすることができます。

AIの次に来るのがジェネレーティブ・バイオロジー

今日は、2つの重要なトレンドについて簡単に説明しよう。1つ目は、材料科学に関するものです。先週、「Evo」と呼ばれるまったく新しいAIモデルが発表されましたが、これは生物学の言語、つまりDNA、RNA、タンパク質を使用して、分子からフルゲノムまでの設計を可能にする予測を行います。

Evo とは?

StripedHyena アーキテクチャに基づくロングコンテクスト生物学的基盤モデル:DNA、RNA、そしてタンパク質という生物学の基本言語にわたって一般化されている。Evoは、分子スケールから全ゲノムスケール(長さ650kトークン以上)まで、予測タスクと生成設計の両方に対応している。Evoは、270万全ゲノムをカバーする原核生物のゲノム配列の大規模なコーパスを用いて、ヌクレオチド(バイト)の分解能で学習される。

Evo は、StripedHyena アーキテクチャ上に構築されたOSSモデルであり、一般的な Transformer よりも効率と品質を向上させるように設計された深層信号処理アーキテクチャである。Evo-1 は Together AI と Arc Institute によって共同開発された。

Evo:分子スケールからゲノムスケールまでのロングコンテキストモデリング

つまり、ChatGPT のようなものだが、その代わりに生物のためのものである。つまり、ジェネレーティブAIの次に来るのがジェネレーティブ・バイオロジーなのです。

別の会社、別のスタートアップがあります。ChatGPT にプロンプトを書き込むと、あなたに代わってメールを書いてくれますよね?それが今、生物学でできるんだ。プロンプトを入力すると、欲しいタンパク質のサイズ、形、機能、その他を決定し、その数式を吐き出してくれるスタートアップがある。

ディープマインドは、同じ基本コンセプトの生成生物学のAIツールを開発した。ディープマインドは220万個の新素材を発見し、そのうち38万個は現在研究所で開発中で、将来のテクノロジーを支える可能性がある。

つまり、私たちは新しい生物学を生み出すことができ、それは新しい治療法、気候変動を管理する新しい方法、世界的な食糧不足に対処する新しい方法を意味する。しかし、私があなたに尋ねたいのは、これが半導体チップの問題に役立つのかということだ。

AI は OI と一緒に働くようになる

そして、これが最後のトレンドにつながる。今後10年のうちに、AI は OI (オルガノイド・インテリジェンス) と一緒に働くようになるでしょう。オーガノイドとは何か?

基本的には、臓器のように機能し、構造化された組織の小さなレプリカです。科学者はまず、特殊な幹細胞から始める。それをゼラチン状の混合物の中に入れ、分子を加えて、それが何であれ、そのタイプになるように誘導し始める。

心臓細胞、脳細胞、何でも、そして成長する。スクリーンに映っているのは脳オルガノイド。これは2021年にボルチモアのジョン・ホプキンス大学の研究者たちによって開発された。

メルボルンの皮質研究所 (Cortical Lab Institute) の研究者たちは、コンピュータのように動くミニチュア脳を作った。つまり、オルガノイドを作り、それをいくつかの電極に取り付け、昔ながらのビデオゲームであるポンの遊び方を教えたのだ。

これがその姿だ。OI (オルガノイド・インテリジェンス) は、生物学的素材である脳細胞を情報処理に使用し、シリコンベースのシステムを超える本来の能力を活用する。

人間の脳細胞から作られたバイオコンピューター

では、その先に何があるのか?私の友人たちよ、人間の脳細胞から作られたバイオコンピューターだ。これはSFではなく、すでに実現されている。数週間前、生きた人間の脳細胞から作られたバイオコンピューティング・システムが登場し、音声クリップとその他のAI技術を使って、240人の声の中から1人の人間の声を認識する方法を学習した。

OI が AI を使って従来のコンピューターと競争できるようになるには、まだしばらく時間がかかりそうだが、いずれ生物コンピューターは、現在よりも高速で、効率的で、パワフルなものになるだろう。

バイオテクノロジーによって、私たちはシリコンベースのコンピューティング・システムを超えることになる

これが重要な洞察である。バイオテクノロジーによって、私たちはシリコンベースのコンピューティング・システムを超えることになる。では、AI、コネクター、バイオテクノロジーを組み合わせるとどうなるのか?

もし、チップの上にさらにトランジスタを縮小する代わりに、コンピュータを成長させるとしたらどうだろう?作るのではなく、育てるのだ。コンピュータを成長させるのであれば、オルガノイドはどこからか、あるいは誰かから供給される必要がある。エヌビディアのこのGPUは、AIのための最先端だ。工場で作られている。

誰が作ったかは知らない。しかし、これが工場で製造されたものではなく、人間の細胞から培養されたバイオコンピューターだったらどうだろう?匿名の幹細胞の代わりに、誰か特定の人の脳細胞から作られたバイオコンピューターを、カタログから選ぶように注文できるとしたらどうだろう?

その人のIQや学業成績を見ることができる。もしあなたの会社が、この人の細胞からバイオコンピューターを注文したら?彼が本当にいい人で、学術論文を200本も発表していて、尊敬される数学者で、完璧で、生姜好きで、ありとあらゆる点で完璧で、でもちょっと人種差別的でもあるとしたら?

もし休暇に入ったら?コンピューターに餌と水を与えるために、コンピューターシッターを雇わなければならないのか?さて、ここまでバイオテクノロジー、コネクティブル、AIという新たな技術トレンドについて説明してきた。

これらは、テクノロジーのスーパーサイクルである3つの汎用技術を構成している。私は今日、基本的に破滅的なシナリオだけを説明することに多くの時間を費やした。私たちは何十年もの間、破滅的な結果をもたらすのは技術ではないと言われてきた。

技術は悪いものでも良いものでもなく、人々がその技術をどう使うかが問題なのだ。

Amy Webb 氏の著書『ジェネシス・マシン : 合成生物学が開く人類第2の創世記』

合成生物学を学ぶ『ジェネシス・マシン : 合成生物学が開く人類第2の創世記』

彼女の著書『ジェネシス・マシン : 合成生物学が開く人類第2の創世記』も面白いので是非読んでみて下さい。