Az élet technológiája

Az élet az univerzum legősibb és legösszetettebb technológiája. Mintegy 3,7 milliárd éven keresztül önszabályozó módon fejlődött, és az evolúció kanyargós útvonalain jutott el a rendkívüli biológiai diverzitásig, amelyet ma ismerünk. E hosszú időszak során az élet folyamatosan kísérletezett, hibázott, korrigált és iterált – egy olyan „fejlesztési folyamattal”, amely semmiféle tudatos irányítást nem igényelt. Mégis: a természet létrehozta a sejtek információfeldolgozó gépezetét, az immunrendszer adaptív algoritmusait és a biokémiai reakcióhálózatok önszervező dinamikáit. Azonban az elmúlt néhány évtizedben az élet egyik terméke – az ember – radikálisan megváltoztatta mindezt. Olyan technológiákat teremtett, amelyekkel már nemcsak megfigyeljük, hanem formáljuk is az evolúciót.

Az ipari korszakot követően előbb a mikroelektronika, majd a digitális számítástechnika jelent meg, amelyekben a komplex rendszerek mesterséges, tervezett formái váltak dominánssá. Az 1960-as években a számítógépek logikai áramköreit még kézzel, darabonként építették, akárcsak a kor biotechnológiai kísérleteinek többségét, amelyek manuális, lassú és gyakran kiszámíthatatlan laboratóriumi folyamatokra támaszkodtak.

Ma ezzel szemben a világ legbonyolultabb eszközei – a több milliárd tranzisztorból álló mikroprocesszorok – atomi pontosságú gyártástechnológiával készülnek, mélyen integrált automatizált rendszerek segítségével. Az élet technológiája jelenleg ehhez képest még korábbi fázisban jár, de a különbség rohamosan csökken. A szintetikus biológia, a genommérnökség és a laboratóriumi automatizáció megjelenése azt vetíti előre, hogy hamarosan ugyanolyan precízen és nagy léptékben leszünk képesek élő rendszereket tervezni és „legyártani”, mint ahogy ma mikrocsipeket és szoftvert fejlesztünk. Ez a folyamat az evolúció tervezetté válásának ígéretét hordozza magában: milliárd évek biológiai optimalizációját kíséreljük meg néhány évtizedre vagy évre összezsugorítani, kombinálva a biotechnológiát, a molekuláris biológiát és a genetikát a számítástechnikai tervezőeszközök hatékonyságával. Ez a tervezett evolúció ígérete: a szintetikus biológia.  

De ez a két technológia konvergenciája csupán az exponenciális fejlődés kezdetét jelentette. A biológia abszurd mértékben adatigényes tudomány. Egyetlen sejt működése több ezer kölcsönható molekula, szabályozási hálózat és dinamikus visszacsatolás eredménye. Ez a komplexitás hagyományos analitikai eszközökkel feltörhetetlen volt: egy fehérje funkcióját, kötődési tulajdonságait vagy szerkezetét gyakran évek, néha évtizedek munkájával lehetett feltárni. Az exponenciális görbe akkor ért a meredeken emelkedő szakaszába, amikor a szintetikus biológia találkozott egy másik, exponenciálisan gyorsuló területtel: a mesterséges intelligenciával.  Amikor a mesterséges intelligencia (MI) - különösen a transzformer alapú nagy nyelvi modellek - megtanulták a biológiai és kémiai rendszerek nyelvét és felfedezték a kapcsolatokat és jelentéseket az emberi elme számára értelmezhetetlen, hosszú, összetett sorozatokban.

A biológiai adatokra finomhangolt LLM-ek új működő molekula és fehérjeszerkezeteket tudnak feltalálni, valamint az ezeket előállító DNS és RNS sorozatokat [1]. A vegyületkutatás, amely eddig laboratóriumi kísérletek ezrein alapult, ma szimulációval zajlik, és nagyságrendekkel gyorsabban, sokszor valós időben megjósolják a vegyületek felépítését, funkcióját és reakciós tulajdonságait, [2]. A biológia a kísérleti tudományból egyre inkább tervezői tudománnyá válik. Ezt értjük exponenciális változás alatt.

Az emberiség leragadt a biotechnológiánál, amire még a Covid-járvány terelte a figyelmét [3]. De a pandémia csak a felszínt kaparta fel: a közbeszéd még mindig ott tart, hogy biotechnológia = vakcinák.  Eközben a háttérben a szintetikus biológia és a mesterséges intelligencia gyakorlatilag összeolvadt, egymást erősítik oda-visszacsatolással: a MI gyorsítja a biológiai tervezést, az automatizált laborok gyorsítják az adatgyűjtést, az adatok tréningezik a modelleket, a modellek pedig új biológiát terveznek.

Ez a kör gyakorlatilag egy fejlődési öngerjesztő hurkot hozott létre, amelynek kimenetét ma még nehéz felmérni. A közvélemény nagy része erről nem is tud, vagy nem érti, mennyire mély változás zajlik: ez nem csupán új technológiák megjelenése, hanem egy konvergáló projekt, amely lassan az élet újratervezéséről és potenciális módosításáról szól.

Eddig minden intelligencia az életből fakadt. Ma azonban eljutottunk oda, hogy a „mesterséges intelligencia” és a „szintetikus élet” fogalmai kezdenek fedésbe kerülni. A szintetikus intelligencia olyan rendszereket jelölhet, amelyek képesek tanulni és tervezni – a mesterséges élet pedig olyan biológiai konstrukciókat, amelyek nem a természet spontán evolúciójából származnak. A határ elmosódik. A fogalmak felcserélhetők: szintetikus intelligencia és mesterséges élet. A természet először hozott létre intelligenciát – az intelligencia pedig most először hoz létre új természetet.

Üdvözlet a szép, új világban.  

      

 Hivatkozások:

-------------------------------

[1] Az intelligenciát úgy is felfoghatjuk, mint a képességet, ami lehetővé teszi, hogy különböző reális elméleteket alkossunk arról, ahogy a világ alakulni fog körülöttünk, majd ezekre a jóslatokra alapozzuk a tetteinket. Az LLM a Large Language Modell rövidítése, egy forradalmi módszer, hogy az MI csak a legfontosabb részekre koncentráljon egy adott adatfolyamon belül, és így képessé váljon pontos és hatékony jóslatokat tenni a jövőre. A modell elolvas rengeteg mondatot, megtanulja a bennük rejlő információ absztrakt reprezentációját, majd ennek alapján megjósolja, hogy minek kell jönnie utána. Az MI területén ezt nevezik jó megközelítéssel figyelemnek.

[2] Csak egy példa. A fehérjék az élet építőkövei. Aki megérti a fehérjéket, hatalmas lépést tesz a biológia megismerése, sőt uralása felé. De baj van elég, a DNS sorozat ismerete nem elég ahhoz, hogy megtudjuk hogyan működik egy fehérje. Legalább olyan fontos a 3D alakjának az ismerete. Ehhez meg kell értenünk, hogyan zajlik a fehérjék hajtogatásának a folyamata. Régen csak fájdalmas munkával lehetett kideríteni, hogyan hajtogatja magát össze egy fehérje, ami minden területen hátráltatta a haladást. Az adott fehérje össze lehetséges alakjainak a felderítése lehetetlennek tűnt még a közelmúltban is. Ha a hagyományos brute force számítógépes technikát használnánk szisztematikusan végigpróbálni az összes lehetőségeket, akkor az univerzum kora is kevés lenne végigmenni egy adott fehérje lehetséges alakjain. Ám amikor a gépi tanulás eszközeit használatba vették az alkalmazott biológiai kutatásokban 2022-től kezdődően, hatalmas előretörés, a hozzáértők szerint robbanás, következett be a fehérjék rejtélyes világának a feltárásában. Korábban kb. 190.000 fehérje szerkezetét sikerült feltárni és felvinni az Európai Bioinformatikai Intézet adatbázisába. Az MI kb. 200 millió fehérjeszerkezetet töltött fel egyszerre, vagyis szinte az összes ismert fehérje adatait! Míg korábban hónapokba telt, amíg a kutatók meg tudták határozni egy fehérje alakját és funkcióját, ez a folyamat most másodpercek alatt lezajlik.

[3] A biológia rejtélyei elkezdtek megoldódni amikor rájöttünk, hogy a DNS biológiailag kifejlődött információ: kódoló és tároló rendszer. Ettől kezdve az élet története exponenciális gyorsulást szenvedett. Rövid idő alatt sikerült eleget megtudnunk erről az információtovábbító rendszerről ahhoz, hogy most már módosítani is képesek legyünk a kódját és új irányokba állíthassuk. A biotechnológia egészen mostanig végeérhetetlen, manuális laboratóriumi munkára épült: kézi mérésekre, pipettázásra, minták gondos előkészítésére. Ma már számítógépes eszközök szimulálják és segítik a tervezési folyamatokat és tervezik újra a biológiai áramköröket. A laboratóriumi robotika és automatizáció gyors ütemben fejlődő világa felgyorsítja a biológiai technikákat és ugyanolyan evolúciós ciklusokon mennek keresztül, mint a szoftverek. A következő generációs DNS nyomtatók egyre nagyobb precizitással fognak DNS-t létrehozni. Ezekkel nem csak a DNS kifejeződést tudjuk javítani, hanem új organizmusokat is képesek leszünk genetikusan, automatikusan, nagy mennyiségben generálni és módosítani. Az első – 473 génnel rendelkező – organizmust 2016-ban hozta létre ember. Egy nagy csapat alkotta meg több millió dollárból. Alig három évvel később két testvér kevesebb mint százezer dolláros költségvetésből létrehozta az első olyan bakteriális genomot, amit teljes egészében számítógép tervezett. Ma már bárki vásárolhat magának asztali DNS szintetizálót, 25 ezer dollárért, és arra használja amire csak akarja, korlátozások és felügyelet nélkül. De akár számítógépet is növeszthetünk. A DNS az általunk ismert leghatékonyabb adattárolási mechanizmus, egymilliószor sűrűbben képes adatokat tárolni, mint a jelenlegi számítógépes technológiák. A világ összes adatát eltárolhatnánk egy kilogramm DNS-ben. Na ezekre mondjuk, hogy biotechnológia.