Önümüzdeki 16 dakika boyunca, sizi bir yolculuğa çıkaracağım.
Yaşamın kodunu anlamak muhtemelen insanlığın
en büyük hayali olmuştur.
Benim için her şey uzun yıllar önce
3B yazıcılar ile tanıştığımda başladı.
Konsept muazzamdı.
3B yazıcılar üç bileşene ihtiyaç duyar:
Birazcık bilgi, biraz ham madde, biraz enerji.
Bunlarla birlikte yeni bir nesneyi üretebilir.
Fizikle uğraşırken
3B yazıcıların sanki hep bildiğim bir şey olduğunu fark ettim.
Herkes biliyordu.
Annem bile.
(Gülüşmeler)
Annem üç bileşeni kullanıyordu:
Biraz bilgi; yani babam ve annem arasındaki bilgi,
aynı ortamdaki ham madde ve enerji; bu yemek oluyor
ve birkaç ay sonra, ben var oluyorum.
Ben daha önce yoktum.
Annem kendisinin 3B yazıcı olduğunu keşfetmesiyle şoke olması dışında,
bu parçadan çok etkilenmiştim.
İlk parça olan bilgiden.
Ne kadar büyüklükteki bir veri
bir insanı inşa edip bir araya getirebilirdi?
Çok mu? Az mı?
Kaç tane flash belleği doldururdu?
Evet, başlarda fizikle uğraşıyordum
ve bunu insanın dev bir Lego parçasına benzerliği gibi düşündüm.
Şöyle ki, yapılan blokların küçük atomlar olduğunu hayal edin
ve burada bir hidrojen var, karbon var, nitrojen var.
Başta tahminime göre şöyle düşündüm:
İnsanoğlunu oluşturan atom numaralarını listeye dökebilirsem
bunu oluşturabilirim.
Şimdi, birkaç sayı sayabilirsiniz
ve bu bayağı büyük bir sayı olabilir.
Yani küçücük bir bebeği oluşturmak için aslında
tüm Titanik'i dolduracak kadar flash belleğe
ihtiyacım var.
Hatta 2.000 katı.
Bu, hayatın mucizesi.
Şu andan itibaren her gördüğünüz gebe kadını,
görüp görebileceğiniz en büyük veriyi bir araya
getiren kişiler olarak düşünebilirsiniz.
Yüksek hafızalı verileri, duyduğunuz her şeyi unutun.
Bu, var olan en büyük miktardaki veri topluluğu.
(Alkışlar)
Fakat doğa, neyse ki, genç bir fizikçiden daha zeki
ve dört milyar yıl boyunca bu bilgiyi DNA dediğimiz küçük kristalin içinde
depolamayı başardı.
Onunla,1950'de; genç bir bilim insanı, bir kadın, Rosalind Franklin'in
onun bir resmini çekmesiyle
tanışmış olduk.
Ancak bir insan hücresinin içine erişmemiz 40 yıldan fazla bir süreyi aldı.
Bundan kastım, bu kristal tanesini alıp,
açıp ilk kez okumaktan bahsediyorum.
Aslına bakarsanız bu kodun oldukça kolay bir alfabesi var:
A, T, C ve G sadece dört harf var.
Ve bir insan yaratabilmek için onlardan üç milyarına ihtiyaç var.
Üç milyar.
Peki kaç tane üç milyar?
Rakam olarak bahsedince pek anlaşılmıyor değil mi?
Ben de böylesine devasa bir rakam ile uğraşırken kendimi nasıl
daha iyi ifade ederim diye düşünüyordum.
Şöyle ki - yani biraz yardıma ihtiyacım olacak
ve bana yardım edebilecek en iyi kişi aslına bakarsanız
Dr. Craig Venter, bunu ilk kez sınıflandıran, düzenleyen kişi.
Ve sahneye hoş geldiniz Dr.Craig Venter.
(Alkış)
Bizzat kendisi değil,
tarihte ilk defa
belirlediğimiz bir insanın sayfa sayfa, harf harf
görüntüsünü size sunuyorum.
262.000 sayfa bilgi,
450 kg, Amerika'dan Kanada'ya Bruno Bowden, yeni girişim Lulu.com
sayesinde getirildi.
İnanılmaz bir başarıydı.
Ama bu yaşamın kodlanışını görsel algılayışımızdır.
Şimdi ilk defa enteresan bir şey yapacağım.
Bunlardan birine dadanıp okuyabilirim.
İlginç bir kitap seçeyim...bunun gibi.
Şöyle bir bilgi vereyim; bu bayağı bir büyük kitap.
O hâlde bakalım yaşamımızın kodlanması nasılmış.
Binlerce ve binlerce ve binlerce
ve milyonlarca harf.
Elbette bu harflerin bir anlamı var.
Şimdi asıl konuya gelelim.
Size okuyayım:
(Gülüşmeler)
"AAG, AAT, ATA."
Size anlam ifade etmeyen harfler gibi geliyor
ama bu dizilim bize Craig'in göz rengini veriyor.
Size kitabın başka bir yerini göstereyim.
Bu biraz daha karışık aslında.
Kromozom 14, 132. kitap:
(Gülüşmeler)
Tahmin edeceğiniz üzere.
(Gülüşmeler)
"ATT, CTT, GATT."
Bu insan şanslı.
Çünkü bu yerde sadece iki harf eksik olsaydı --
yani üç milyar içerisinden iki harf --
korkunç bir hastalığa yakalanırdı ve bu:
Kistik fibrozis.
Tedavi edemiyoruz, nasıl çözeceğimizi bilmiyoruz
ve bu bizim şu anki hâlimizden sadece iki harf farklı.
Mükemmel ve muazzam bir kitap. Öyle bir kitap ki
bazı şeyleri anlamama yardımcı oldu
ve size dikkate değer bir şey göstermeme olanak verdi.
Her biriniz; sizi siz, beni ben yapan her şey
bunların beş milyonu içinde gizlidir,
yani kitabın yarısı.
Gerisi içinse şunu diyebilirim,
hepimiz birbirimizin benzeriyiz.
Beş yüz sayfa sizi hayatın mucizesi hâline getirdi.
Geri kalanını hepimiz paylaşıyoruz.
Yani farklı olduğunuzu düşündüğüzde bir kez daha düşünün.
Paylaştığımız miktar bu.
Yani şimdi ilginizi çektiğime göre,
bundan sonraki soru şu:
Bunu nasıl okuyabilirim?
Bundan nasıl anlam çıkarabilirim?
İsveç eşyalarını kurmada ne kadar iyi olursanız olun,
bu kullanım kılavuzu ile bir yere gelemezsiniz.
(Gülüşmeler)
2014'te iki ünlü TED'ci
Peter Diamandis ve Craig Venter kendi başlarına
bir şirket kurmaya karar verdiler.
Human Longevity'i hayata geçirdiler.
Tek misyonu vardı:
Denenebilecek her şeyi denemek,
sonrasında bu kitaplardan öğrenebilecek her şeyi öğrenmek
ve tek bir hedef vardı:
Kişiye özel ilaç hayalini gerçekliğe kavuşturmak,
daha iyi bir sağlığa sahip olmak için neler yapılabileceğini anlamak
ve bu kitaplardaki gizemleri çözmek.
Harika bir ekip, 40 veri bilimcisi ve onlarla çalışmanın
bir zevk olduğu birçok insan.
Aslında konsept oldukça sadeydi.
Makine öğrenimi dediğimiz bir teknoloji kullanacağız.
Bir tarafta binlerce genomumuz var.
Diğer yanda da fenotiplerle, 3B tarayıcılarla, NMR ve aklınıza gelebilecek
her şey ile insanoğlunun en büyük veri tabanını bir araya getirdik.
Bu iki zıt tarafın içinde
bu işin tercüme edilmesinde bir giz var.
Ortasındaysa, bir makine inşa edişimiz var.
Bir makine üretiyoruz ve onu eğitiyoruz.
Aslında bir makine de değil, birçok makine.
Bunu fenotipteki genomu tercüme etmek ve anlamak için yapıyoruz.
Bu harflerin anlamı ne, bunlar ne yapar?
Bu, her amaca hizmete edebilecek bir girişim.
Ancak bunu genomik alanında kullanmak kısmen karmaşık.
Yavaş yavaş büyüdük ve kendimize farklı hedefler koyduk.
İşin başından, yani ortak özelliklerden başladık.
Ortak özellikler iyi bir seçenek, çünkü onlar ortak;
herkes onlara sahip.
Sonrasında sorularımızı sormaya başladık:
Boyu tahmin edebilir miyiz?
Kitapları okuyup sonra boyunu tahmin edebilir miyiz?
Evet, aslında edebiliriz.
Beş santimetre yakınlıkla yapabiliriz.
BMI (Vücut kitle endeksi) sizin yaşamınıza çok yakındır.
Yine de tahminen sekiz kilo yakınlığı tahmin edebiliriz.
Peki göz rengini tahmin edebilir miyiz?
Evet, edebiliriz.
Yüzde 80 kesinlikle.
Ten rengini tahmin edebilir miyiz?
Evet, yüzde 80 oranla.
Yaşı tahmin edebilir miyiz?
Evet, çünkü bu kod hayatın boyunca değişmekte.
Kısalıyor, parçaları kaybediyorsun ve tekrar parça ekleniyor.
Sinyalleri okuyup bir model yaratıyoruz.
Şimdi farklı bir hedef koyduk:
İnsan yüzünü tahmin edebilir miyiz?
Bu biraz karmaşık.
Çünkü insan yüzü bu milyonlarca harf arasına yayılmış.
Ve insan yüzü çok bariz bir nesne değil.
Bu yüzden tamamen farklı bir alan oluşturduk onun için.
Öğrenmek ve makineye bir yüzün ne olduğunu öğretmek için.
Yani bunu olguyu ona verebilmek için.
Makine öğrenimi ile aranız iyiyse
bu olayın ne kadar büyük olduğunu anlarsınız.
15 yıl sonra -- 15 yıl sonra ilk dizilimi okuduk --
bu Ekim, bazı sinyaller görmeye başladık.
Oldukça etkileyici bir andı.
Burada gördüğünüz şey laboratuvarımıza gidecek.
Bu, bizim için bir yüz.
Gerçek bir yüzü ele alıp onun karmaşıklığını azaltıyoruz,
çünkü yüzünüzdeki birçok özellik, kusur
ve asimetriklik yaşamınızdan dolayı oradalar.
Yüzü simetrik olarak ele alıp algoritmamızı çalıştırıyoruz.
Şu an size gösterdiğim sonuçlar
kandan alıp yaptığımız tahmindir.
(Alkışlar)
Bir saniye bekleyin.
Bu saniyelerde, gözleriniz solu sağı izliyor
ve beyniniz bu resimlerin aynı olmasını istiyor.
Sizle farklı bir alıştırma yapacağız şimdi.
Farkları tespit etmeye çalışın,
oldukça fark var.
En yüksek sinyal cinsiyetten gelir,
sonrasında yaş, BMI, etnik kökeni vardır.
Bu ölçekte yükselmek çok karmaşıktır.
Burada anladığınız şey ise farklılıklar olsa dahi
aşağı yukarı doğru bir yerde olduğunuzu ve
yaklaştığımızı göstermesidir.
Ve zaten şu an size bazı hisleri yaşatıyor.
Burada farklı bir konu daha var.
Bu da tahmin.
Daha küçük bir ölçekte bakacak olursak tam bir sonuç alamıyoruz
ancak yine de aşağı yukarı aynı.
Laboratuvarımıza gelen bir konu bu.
Ve bu da bizim tahminimiz.
Yani bu insanlar makinenin eğitiminde hiç bulunmadılar.
Bunlar sözde direnen kısımlar.
Ancak bu insanlar muhtemelen asla inanmayacağınız türden.
Bilimsel organlarla her şeyi yayımlıyoruz
ve okuyabilirsiniz.
Sahnede olan biz olduğumuzdan Chris bana meydan okudu.
Kendimi öne atıverdim. Belki de tanıyabileceğiniz birini
tahmin etmeye çalıştım.
Şu kan tüpünü elde edebilmek için neler yapmak zorunda
kaldığımızı tahmin edemezsiniz.
Bu kan tüpü, genom dizisini tam anlamıyla yapabilmemiz için
gereken biyolojik bilgiyi barındırıyor.
İhtiyacımız olan miktar bu.
Bu diziyi başlatıyoruz ve bunu sizle yapacağım.
Tüm anlama kabiliyetimizi bir üst kademeye çıkarmaya başlıyoruz.
Bu kan tüpüyle, onun bir erkek olduğunu saptadık.
Deneğimiz bir erkek.
Onun bir metre 76 cm olduğunu saptadık.
Deneğimiz bir metre 77 cm.
Yani kendisini 76 diye saptadık, denek 82 çıktı.
Yaşını 38 diye saptadık.
Deneğimiz 35 çıktı.
Göz rengini tahmin ettik.
Oldukça koyu.
Ten rengini tahmin ettik.
Neredeyse geldik.
Bu kendisinin yüzü.
Şimdi, görme zamanı:
Deneğimiz bu kişi.
(Gülüşmeler)
Ve bunu bilerek yaptım.
Çok özel ve tuhaf bir etnik kökenim var.
Güney Avrupa, İtalyanlar bunlar hiç kalıba uymazlar.
Ve bu özeldir -- bu etniklik modelimiz için karmaşık bir durumdur.
Ancak farklı bir konu daha var.
Yani insanları tanımak için kullandığımız şeylerden biri
genomlarda asla yer almayacak.
Kendi hür irademiz, nasıl göründüğümüzdür.
Bu durumda saç kesimim değil de sakal kesimim konumuz.
Size bir şey göstereceğim. Böyle bir durumda
bu, Photoshop veya modellemeden fazla bir şey değil.
Konumuz sakal.
Ve bir anda daha çok iyi hissetmeye başladık.
Bunu neden yapıyoruz?
Bunu tabii ki boyu hesaplamak için ya da
kanınızdan güzel bir resim çekmek için yapmıyoruz.
Bunu, aynı teknoloji ve aynı girişim kullanılarak,
yani bu kodun makine öğrenimi,
bize, nasıl çalıştığımızı,
vücudunuzun nasıl çalıştığını,
bedeninin nasıl yaşlandığını,
hastalıkların vücudunda nasıl oluştuğunu,
kanserin nasıl oluştuğu ve büyüdüğünü,
ilaçların anlamını
ve vücudunda işe yarayıp yaramadığını öğrenmek için yapıyoruz.
Bu büyük bir adım.
Bu, dünya çapında binlerce farklı
araştırmacılarla paylaştığımız bir adım.
Buna personalized medicine (kişiye özel ilaç) diyoruz.
Bu, istatistiklere dayanan bir girişimden,
okyanusta bir nokta gibiyken,
bu tüm kitapları okuduğumuz
ve tam olarak nasıl olduğumuz hakkında bir anlayışa
sahip olacağımız kişiye özel yapılan bir girişimdir.
Ancak bu biraz karmaşık bir adımdır.
Çünkü bu tüm kitapların günümüzde
muhtemelen yüzde ikisini biliyoruz.
175'ten fazlasından dört kitap.
Bu, konuşmamın konusu değil,
çünkü daha öğreneceğiz.
Bu konu üzerine dünyada çok iyi mantık yürütenler var.
Tahminler daha iyi hâle gelecek,
model daha kesinleşecek.
Öğrendikçe; hayat hakkında, ölüm hakkında,
ebeveynlik hakkında
daha önce hiç
karşılaşmadığımız sorularla
karşılaşmak zorunda
kalacağız.
Yani hayatın nasıl işlediği hakkında bayağı bir ince detaya iniyoruz.
Bu, bilim ya da teknoloji alanlarıyla
sınırlandırılamayacak kadar büyük bir devrim.
Bu, küresel bir konu olmalı.
İnsanlık olarak inşa ettiğimiz geleceği düşünmeye başlamak zorundayız.
Yaratıcı kişilerle, sanatçılarla, filozoflarla, politikacılarla
irtibat kurmalıyız.
Herkes bu işin içinde,
çünkü bu bizim türümüzün geleceği.
Gelecek yıl, korkusuzca ve anlayarak
vereceğimiz kararlar
tarihin gidişatını sonsuza dek değiştirecek.
Teşekkürler.
(Alkışlar)