AI 诊断再突破！ DNA 神经网络具“分子手写”辨识能力！

2011 年，加州理工学院（California Institute of Technology）生物工程系的研究团队在人工智能（AI）领域有重大突破，他们不是透过机器人或一块硅芯片，而是在一根试管的 DNA 中，制造出一个人工神经网络（neural networks），并且创造出一个互动分子回路，以不完整的模式（patterns）回想过去的记忆，如同一个人类脑袋所能办到的。

近日，该研究团队为了持续建构 DNA 神经网络的能力，让人工神经网络的进行“分子手写辨识”（molecules recognising handwriting）挑战。他们教导人工神经网络如何辨识分子数字，并且解释分子手写的变化，然后将未知数字与其所谓的记忆进行比较并确定数字的正确性。该研究刊登于《Nature》。

经过该研究团队精心设计而制成的 DNA 序列的神经网络，可以进行规定的化学反应，以准确辨识“分子手写”。与几何形状不同的视觉手写不同，每个分子手写的例子实际上并没有采用数字的形状。相反，每个分子数由 20 个独特的 DNA 链组成，这些 DNA 链选自100个分子，每个分子代表任何 10×10 模式的单个像素，并且将这些DNA链在试管中混合在一起。于分子手写的一个特殊例子，此外，DNA神经网络可以将其分为多达九个类别，每个类别可分别代表 1 ~ 9 的九个手写数字。其中 90％的手写数字是来自于机器学习应用的数据库。

理论上，该神经系统网络能够将 12000 个以上的手写 6s 和 7s 进行分类。因此，他们让该神经网络来辨识手写的 6s 和 7s。研究人员先测试 36 个手写数字，然后透过“毁灭者”和萤光技术，来确认神经网络辨识数字的正确性。毁灭者（annihilator）会与所有它认为非正确数字的 DNA 讯号结合形成一个复合物，并反应形成惰性、且非反应性的物质，最后剩下那一个 DNA 讯号，即为神经网络辨识的手写数字。结果显示，该神经网络正确辨识了所有手写数字。

接着，他们进一步开发一个更复杂的神经网络系统，能分类单个 1 ~ 9。当给出一个未知数字时，该神经网络也会经历一系列的反应和输出二个萤光讯号，例如，绿色和黄色代表 5，或绿色和红色代表 9。

最后，该研究团队 Lulu Qian 助理教授表示，他们将不断开发能够学习且能记忆的神经网络，并期待它们从事不同工作。此外，该研究第一作者 Kevin Cherry 博士生表示，常见的医学诊断能检测特定的生物分子，例如胆固醇或血糖。若能使用像他们这种更复杂的生物分子电路和分析方法，未来将有望在一天内直接检测并诊断出数百种生物分子。

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