人工智能 (AI) 程序可以比人类更快地找到与疾病相关的基因组模式。他们还会发现人类遗漏的东西。有一天，人工智能驱动的基因组阅读器甚至可以预测从癌症到普通感冒等疾病的发病率。不幸的是，人工智能最近的人气激增导致了创新瓶颈。

“这就像现在的狂野西部。每个人都在为所欲为，”冷泉港实验室 (CSHL) 助理教授 Peter Koo说。

就像弗兰肯斯坦的怪物是不同部分的混合体一样，人工智能研究人员不断地从各种来源构建新的算法。而且很难判断他们的创作是好是坏。毕竟，在处理超出人类能力的计算时，科学家如何判断“好”和“坏”?

这就是 Koo 实验室的最新发明 GOPHER 的用武之地。GOPHER(GenOmic Profile-model compreHensive EvaluatoR 的缩写)是一种新方法，可帮助研究人员确定最有效的 AI 程序来分析基因组。“我们创建了一个框架，您可以在其中更系统地比较算法，”Koo 实验室的研究生 Ziqi Tang 解释说。

GOPHER 根据几个标准来评判 AI 程序：它们对我们基因组生物学的了解程度、它们预测重要模式和特征的准确性、它们处理背景噪音的能力以及它们的决策的可解释性。“人工智能是这些为我们解决问题的强大算法，”唐说。但是，她指出：

“他们的一个主要问题是我们不知道他们是如何得出这些答案的。”

GOPHER 帮助 Koo 和他的团队挖掘了提高可靠性、性能和准确性的 AI 算法部分。这些发现有助于确定构建最高效人工智能算法的关键构建模块。Koo 实验室的另一名研究生 Shushan Toneyan 说：“我们希望这能对未来该领域的新手有所帮助。”

想象一下，当您感到不适时，只需按一下按钮就能准确确定问题所在。有一天，人工智能可以将这个科幻小说中的比喻变成每个医生办公室的特色。

类似于根据用户的观看历史了解用户偏好的视频流算法，人工智能程序可以识别我们基因组的独特特征，从而实现个性化的医疗和治疗。Koo 团队希望 GOPHER 能够帮助优化此类 AI 算法，以便我们可以相信它们正在出于正确的原因学习正确的东西。托尼扬说：

“如果算法出于错误的原因做出预测，它们将不会有帮助。”