AI 診斷再突破！ DNA 神經網路具「分子手寫」辨識能力！

2011 年，加州理工學院（California Institute of Technology）生物工程系的研究團隊在人工智慧（AI）領域有重大突破，他們不是透過機器人或一塊矽晶片，而是在一根試管的 DNA 中，製造出一個人工神經網路（neural networks），並且創造出一個互動分子迴路，以不完整的模式（patterns）回想過去的記憶，如同一個人類腦袋所能辦到的。

近日，該研究團隊為了持續建構 DNA 神經網路的能力，讓人工神經網路的進行“分子手寫辨識”（molecules recognising handwriting）挑戰。他們教導人工神經網路如何辨識分子數字，並且解釋分子手寫的變化，然後將未知數字與其所謂的記憶進行比較並確定數字的正確性。該研究刊登於《Nature》。

經過該研究團隊精心設計而製成的 DNA 序列的神經網路，可以進行規定的化學反應，以準確辨識“分子手寫”。與幾何形狀不同的視覺手寫不同，每個分子手寫的例子實際上並沒有採用數字的形狀。相反，每個分子數由 20 個獨特的 DNA 鏈組成，這些 DNA 鏈選自100個分子，每個分子代表任何 10×10 模式的單個像素，並且將這些DNA鏈在試管中混合在一起。於分子手寫的一個特殊例子，此外，DNA神經網絡可以將其分為多達九個類別，每個類別可分別代表 1 ~ 9 的九個手寫數字。其中 90％的手寫數字是來自於機器學習應用的數據庫。

理論上，該神經系統網路能夠將 12000 個以上的手寫 6s 和 7s 進行分類。因此，他們讓該神經網路來辨識手寫的 6s 和 7s。研究人員先測試 36 個手寫數字，然後透過“毀滅者”和螢光技術，來確認神經網路辨識數字的正確性。毀滅者（annihilator）會與所有它認為非正確數字的 DNA 訊號結合形成一個複合物，並反應形成惰性、且非反應性的物質，最後剩下那一個 DNA 訊號，即為神經網路辨識的手寫數字。結果顯示，該神經網路正確辨識了所有手寫數字。

接著，他們進一步開發一個更複雜的神經網路系統，能分類單個 1 ~ 9。當給出一個未知數字時，該神經網路也會經歷一系列的反應和輸出二個螢光訊號，例如，綠色和黃色代表 5，或綠色和紅色代表 9。

最後，該研究團隊 Lulu Qian 助理教授表示，他們將不斷開發能夠學習且能記憶的神經網路，並期待它們從事不同工作。此外，該研究第一作者 Kevin Cherry 博士生表示，常見的醫學診斷能檢測特定的生物分子，例如膽固醇或血糖。若能使用像他們這種更複雜的生物分子電路和分析方法，未來將有望在一天內直接檢測並診斷出數百種生物分子。

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