Биологии тоже нужны большие идеи. Как выразился лауреат Нобелевской премии Пол Нерс: «Необходимо больше теории. Моими примерами в этом плане являются биологи-эволюционисты Билл Гамильтон и Джон Мейнард Смит, а также генетики Барбара Мак-Клинток и Фрэнсис Крик. Их статьи пронизаны богатой биологической интуицией, поэтому читать их одно удовольствие. Такое мышление ускорит переход от описания к знанию»[74].
Теория придает смысл данным, а также тому, как они интерпретируются. Если мы нарушим законы термодинамики или сохранения массы, импульса и энергии, это не сулит ничего хорошего для достоверности виртуального человека. Прежде всего теория помогает выявить важные данные – те данные, которые, если их ввести в компьютерную модель, можно использовать для прогнозирования того, как тело будет себя вести. Это позволяет нам сосредоточиться на эмерждентных свойствах и избежать проклятия гильдии картографов Борхеса. Как только мы соберем достаточно данных о теле, вторым шагом на пути к виртуальному себе станет преобразование этой необработанной информации в математическое понимание. Нам необходимо создать математическую модель человеческого тела.
Глава 2
За бэконовскими муравьями, пауками и пчелами
«Те, кто занимался науками, были или эмпириками, или догматиками. Эмпирики, подобно муравью, только собирают и довольствуются собранным. Рационалисты, подобно паукам, производят ткань из самих себя. Пчела же избирает средний путь: она извлекает материал из садовых и полевых цветов, но располагает и изменяет его по своему умению».
Любопытство – пожалуй, самая фундаментальная из всех человеческих черт, и из всех тем, которые нас интересуют, немногие превосходят размышления о том, что будет дальше, особенно когда речь идет о нашей собственной судьбе. Конечная цель виртуального человека – дать врачам возможность заглянуть в будущее пациента, не типичного или «среднего», а конкретного, с индивидуальным багажом наследственности, воспитания и воздействия окружающей среды.
Наша замечательная способность предвосхищать будущее является вторым компонентом виртуального человека и восходит по крайней мере к VIII в. до н. э., когда вавилоняне превратили систематические наблюдения ночного неба в предсказания положения Солнца, Луны и известных планет[77]. Научная революция, последовавшая за эпохой Возрождения, превратила эту мощную и прозорливую смесь наблюдений и понимания в научный метод – возможно, величайшее достижение нашего вида. К XX в., когда ученые поняли, как механизировать большую часть математики с помощью компьютеров, у нас появились основные ингредиенты для создания виртуального человека, что и является темой этой главы.
Когда дело дошло до демонстрации совместной работы теории и эксперимента, философ и государственный деятель Фрэнсис Бэкон (1561–1626) был одним из первых, кто сформулировал научный метод. Мы были очарованы пророческими работами Бэкона несколько лет назад, когда вместе с нашим американским коллегой Эдом Догерти исследовали взаимосвязь между теорией, экспериментом, данными и искусственным интеллектом в статье для Philosophical Transactions of the Royal Society[78], первого в мире и старейшего научного журнала, родившегося в 1665 г. в ходе научной революции.
Бэкон сравнил усилия своих коллег по пониманию мира, будь то работа органа или движение небес, с работой пауков и муравьев, где первые используют разум, а вторые полагаются на эксперимент. Важно отметить, что Бэкон осознавал – именно сочетание обоих подходов (метод пчел) необходимо для того, что мы сегодня называем наукой: подобно усердным маленьким насекомым, ученые-работники собирают данные экспериментов, чтобы разум мог преобразовать их в питательную информацию. В словах Бэкона можно увидеть схему того, как наука (по-прежнему) работает: разум направляет эксперимент, который прокладывает путь для новых рассуждений, а затем и новых экспериментов. Своей метафорой пчелы Бэкон отверг подходы муравья (зависящий от радикального эмпиризма (данные без разума)) и паука (опирающийся на рационализм (разум без данных)).
78
Coveney, P. V., Dougherty, E. R. & Highfield, R. R. Big data need big theory too. Philos. Trans. R. Soc. A Math. Phys. Eng. Sci. (2016). https://doi.org/10.1098/rsta.2016.0153.