Podkast 80. Piotr Bentkowski: Metafora komputera i programu nie działa w biologii
Mistrz Leonardo da Vinci pisał w „Trattato della Pittura”, że „nasze dusze są skomponowane z harmonii”. Cóż, dusze może tak. Ale z ciałami jest inaczej. Zjawiska zachodzące w ich wnętrzach niewiele mają wspólnego z muzyką klasyczną. Niewiele też z tradycyjnie pojmowanym życiem – rozumianym jako proces wykonywania instrukcji zapisanych w genach.
Denis Noble, fizjolog i autor książki „The Music of Life” pisał: „Naukowcy i inni lubią zgrabne, klarowne prawidłowości. Przyroda nie lubi. Przyroda jest inherentnie bałaganiarska. To nas nie powinno zaskakiwać. Dobór naturalny był długim, chaotycznym procesem. Podstawową jego siłą napędową były przypadkowe mutacje i dryf genetyczny, pogoda, upadki meteorytów i zdarzenia geologiczne. Dlaczego więc wynik miałby podlegać naszym logicznym ideom dotyczącym udanego systemu ożywionego? (…) Sieci kontrolujące białka, geny, błony, organelle komórkowe, itd., wszystkie wyłaniały się wspólnie i działają w niejakim zamieszaniu”.
Innymi słowy – na darmo tu szukać twardych praw i zgrabnych algorytmów. – Witamy w biologii. Biologia jest miękka, mówi Bentkowski. – Nie jesteśmy w stanie kontrolować wszystkich czynników. Musimy je „utopić” w statystyce, dodaje. A żeby zrobić to owocnie, potrzebne są metody, których rozwijaniem zajmuje się nasz gość. To narzędzia matematyczne i informatyczne wypracowywane przez biologię obliczeniową. Bez nich postęp w rozumieniu tego czegoś, co nazywamy życiem, jest dziś absolutnie niemożliwy.
Dotyczy to obu krańców spektrum zjawiska – procesów związanych z molekułami, genami z jednej strony, i z masami ludzkimi z drugiej. Tym również zajmuje się Bentkowski – modeluje na przykład przebiegi epidemii. Mówi, że w Centrum Badania Ryzyka Systemowego, którego jest członkiem, stanowi „jednoosobowy departament do spraw zaraz i pomorów”. Prowadzi w nim badania nie predykcyjne, a eksploracyjne, służące poznaniu szczegółów tych zjawisk, wariantów ich ewolucji.
Rozmawiamy właśnie o tym, o „czesaniu zbiorów danych”. Wspominamy też o ewentualnych walorach używania metod sztucznej inteligencji do poszukiwania ukrytych prawidłowości – i pułapkach, jakie AI zastawia na nieuważnych badaczy.