論文の概要: Synthesizing Proteins on the Graphics Card. Protein Folding and the Limits of Critical AI Studies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09788v2
• Date: Sat, 07 Dec 2024 18:24:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:50:22.857378
• Title: Synthesizing Proteins on the Graphics Card. Protein Folding and the Limits of Critical AI Studies
• Title（参考訳）: グラフィクスカード上のタンパク質の合成 : タンパク質のフォールディングと臨界AI研究の限界
• Authors: Fabian Offert, Paul Kim, Qiaoyu Cai,
• Abstract要約: 本稿では,タンパク質の折り畳みにおけるトランスアーキテクチャの適用について検討する。 インテリジェントマシンの検索は、インテリジェンスの場所ではなく、形から始めなければならない、と私たちは主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8192907805418581
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• Abstract: This paper investigates the application of the transformer architecture in protein folding, as exemplified by DeepMind's AlphaFold project, and its implications for the understanding of so-called large language models. The prevailing discourse often assumes a ready-made analogy between proteins, encoded as sequences of amino acids, and natural language, which we term the language paradigm of computational (structural) biology. Instead of assuming this analogy as given, we critically evaluate it to assess the kind of knowledge-making afforded by the transformer architecture. We first trace the analogy's emergence and historical development, carving out the influence of structural linguistics on structural biology beginning in the mid-20th century. We then examine three often overlooked preprocessing steps essential to the transformer architecture, including subword tokenization, word embedding, and positional encoding, to demonstrate its regime of representation based on continuous, high-dimensional vector spaces, which departs from the discrete nature of language. The successful deployment of transformers in protein folding, we argue, discloses what we consider a non-linguistic approach to token processing intrinsic to the architecture. We contend that through this non-linguistic processing, the transformer architecture carves out unique epistemological territory and produces a new class of knowledge, distinct from established domains. We contend that our search for intelligent machines has to begin with the shape, rather than the place, of intelligence. Consequently, the emerging field of critical AI studies should take methodological inspiration from the history of science in its quest to conceptualize the contributions of artificial intelligence to knowledge-making, within and beyond the domain-specific sciences.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、DeepMindのAlphaFoldプロジェクトによって実証された、タンパク質折り畳みにおけるトランスフォーマーアーキテクチャの適用とその、いわゆる大規模言語モデル理解への応用について検討する。 一般的な言説では、アミノ酸の配列としてエンコードされたタンパク質と、計算(構造)生物学の言語パラダイムである自然言語の間には、しばしば既成の類似が想定される。 このアナロジーを与えられたものと仮定する代わりに、トランスフォーマーアーキテクチャによって得られる知識の作り方を評価するために、批判的に評価する。 まず、アナロジーの出現と歴史的発展を辿り、構造言語学が構造生物学に与える影響を20世紀中頃から明らかにした。 次に、サブワードのトークン化、単語埋め込み、位置符号化など、トランスフォーマーアーキテクチャに不可欠な3つの前処理ステップについて検討し、言語の性質から外れた連続した高次元ベクトル空間に基づく表現の仕組みを実証する。 タンパク質の折り畳みにおけるトランスフォーマーの展開の成功は、アーキテクチャに固有のトークン処理に対する非言語的アプローチについて、我々は明らかにしている。 この非言語的な処理を通じて、トランスフォーマーアーキテクチャは独自の認識論的領域を彫り出し、確立されたドメインとは別個の新しい種類の知識を生み出している、と我々は主張する。 インテリジェントマシンの検索は、インテリジェンスの場所ではなく、形から始めなければならない、と私たちは主張する。 それゆえ、重要なAI研究の新興分野は、人工知能の知識創造への貢献を、ドメイン固有の科学内外へ概念化しようとする試みにおいて、科学の歴史から方法論的インスピレーションを得るべきである。

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