Sin embargo, los resultados de este estudio también muestran las limitaciones de trabajar con los modelos de IA actuales, especialmente porque, a diferencia de los humanos, no pueden explicar los procesos de toma de decisiones. Por ejemplo, algunos modelos proporcionan sugerencias que son muy diferentes entre sí, lo que, según los investigadores, implica que exploran diferentes regiones en el espacio de posibles secuencias. Pero en realidad no sabemos si ese es el caso, o si cada modelo tiene una razón matemática para no gustarle las sugerencias del otro modelo.
Este es uno de varios casos en este artículo en los que los investigadores intentaron repensar lo que hizo el modelo en función de su resultado. En al menos un caso, el software rediseñó todo el elemento estructural (alfa hélice) donde se ubicaba la isoleucina modificada, por razones que ni siquiera se pueden adivinar.
Es un buen recordatorio de que, en este punto, estos paquetes de software son sólo herramientas: nos permiten hacer cosas que de otro modo serían imposibles, pero en realidad no nos ayudan a comprenderlas todas. Todavía podemos pensar en los fenómenos utilizando las redes neuronales dentro de nuestro cráneo.
Esto no tiene por qué suceder; Podemos poner más énfasis en descubrir cómo funciona este software mientras lo desarrollamos para obtener información sobre su proceso de toma de decisiones. Pero por ahora, creo que el énfasis (con razón) está en conseguir algo que funcione.
Un logro extraordinario, pero ¿es útil?
En general, este es un trabajo increíble. Estas proteínas deben interactuar entre sí, interactuando con el ARN ribosomal, el ARN de transferencia, el ARN mensajero, las proteínas de crecimiento producidas por los ribosomas y todas las proteínas normales de la subunidad grande. Cada uno de ellos ha tenido miles de millones de años para desarrollar la capacidad de cooperar entre sí. El hecho de que podamos realizar cambios tan radicales en el sistema en el espacio de unos pocos años es realmente sorprendente.
