ومع ذلك، تظهر النتائج أيضًا حدود العمل مع نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية، وذلك إلى حد كبير لأنها، على عكس الإنسان، لا يمكنها حقًا شرح العملية التي تتخذ من خلالها القرارات. على سبيل المثال، قدمت بعض النماذج اقتراحات مختلفة جدًا عن بعضها البعض، وهو ما يقول الباحثون إنه يعني أنها تستكشف مناطق مختلفة من فضاء التسلسلات الممكنة. لكننا لا نعرف فعليًا ما إذا كان هذا هو الحال، أو إذا كان لكل نموذج أسباب رياضية لعدم تفضيل اقتراحات الآخر.
هذه واحدة من العديد من الحالات في الورقة حيث حاول الباحثون التفكير عكسيًا حول ما كان يفعله النموذج بناءً على مخرجاته. في حالة واحدة على الأقل، أعادت البرمجيات تصميم العنصر الهيكلي بالكامل (حلزون ألفا) الذي كان الحمض الأميني الإيزوليوسين الذي غيرته يقع فيه، لأسباب لا يتجرؤون حتى على تخمينها.
إنها تذكير جيد بأنه، في الوقت الحالي، هذه الحزم البرمجية هي أدوات: تتيح لنا القيام بأشياء قد لا تكون ممكنة لولاها، لكنها لا تساعدنا فعليًا في فهم الكثير. لا زلنا مضطرين للتفكير في الظواهر باستخدام الشبكات العصبية داخل جماجمنا.
لا يجب أن يكون هذا هو الحال بالضرورة؛ يمكننا أن نضع مزيدًا من التركيز على كشف الآليات الداخلية لهذه البرمجيات عند تطويرها للحصول على بعض الأفكار حول عملية اتخاذ القرار لديها. ولكن في الوقت الحالي، أعتقد أن التركيز كان (بشكل معقول جدًا) على الحصول على شيء يعمل.
إنجاز مذهل، لكن هل هو مفيد؟
بشكل عام، هذا عمل مذهل. يجب أن تتفاعل هذه البروتينات مع بعضها البعض، وتتفاعل مع الـ RNAs الريبوسومية، و الـ RNAs الناقلة، و الـ RNAs الرسولية، والبروتينات المتنامية التي يصنعها الريبوسوم—بالإضافة إلى جميع البروتينات الطبيعية الأخرى في الوحدة الفرعية الكبيرة. لقد حصل كلٌ من هذه البروتينات على مليارات السنين لتطور القدرة على العمل مع بعضها البعض. إن الحقيقة أننا تمكنا من إجراء تغييرات جذرية على النظام على مدار بضع سنوات فقط أمر مذهل للغاية.
