Tin học và Sinh học hội tụ

[Phiêu Dao]

Đầu thế kỷ 21 :
Tin học và Sinh học hội tụ

Hàn Thuỷ

Để tưởng nhớ Bùi Mộng Hùng
Trông mặt mà bắt hình dong
Con lợn có béo thì lòng mới ngon
Tục ngữ

Sinh học là môn học về sự sống, muôn màu muôn vẻ. Tin học nói chung chỉ biết có số không và số một, không có gì khô khan hơn. Hiện nay đại đa số những người làm tin học không biết gì đến sinh học, và đa số người làm sinh học cũng chỉ dùng máy tính như một dụng cụ để viết bài hay tính toán.

Thế nhưng chỉ cần lật xem những tạp chí phổ biến khoa học trong thời gian vừa qua cũng thấy không hiếm những thông tin hay bài báo nói về những khảo cứu vận dụng cả hai ngành khoa học - công nghệ nói trên. Thí dụ một số tựa như : " Sự thành hình ngành y khoa xi-be ", L'avènement de la cybermédecine, La Recherche, tháng 2.2000 ; " Phải chăng ngày mai sẽ có loài vật nhân tạo ? ", Les animaux artificiels sont-ils pour demain ?, La Recherche, tháng 10.1998 ; " Từ Sinh học tới Tin học ", De la Biologie aø l'Informatique, La Recherche, tháng 2.1999 ; " Tính toán bằng ADN ", Calculer avec l'ADN, Pour la Science, tháng 10.1998 ; vân vân, không thể kể hết. Người ta luôn luôn gặp những thuật ngữ mới (vì mới quá, xin phép không dịch vì đây là công việc mà ngay những người trong nghề cũng phải bàn cãi cẩn thận), như Biopuce, Biocomputer, Pilule électronique, Algorithme génétique, mạng nơron... cũng không thể kể hết.

Vậy chuyện gì đang và sẽ xảy ra ? Tầm quan trọng và ảnh hưởng của nó tới đâu ?

Phần 1 : đôi điều khẳng định

Tin học và sinh học là hai khoa học - công nghệ đang đảo lộn sinh hoạt kinh tế, xã hội, sức khoẻ, văn hoá, của con người. Ngày nay điều này đã hiển nhiên. Hai hành tinh lớn này di chuyển trên những quỹ đạo độc lập cho tới những năm gần đây, nhưng những dấu hiệu nêu trên cho thấy chúng sẽ va chạm. Hậu quả ra sao, một vùng cát bụi mịt mờ, hay sẽ bắn ra một tinh thể mới tròn trặn và đẹp như trăng rằm ? Đó còn là chuyện tương lai khó mà đoán trước, nhưng dù sao cũng sẽ là một hiện tượng rất cần để ý.

Xin mở ngoặc để nói về tựa đề bài này : đặt tên Đầu thế kỷ 21... vì có lẽ hiện nay không ai dám nói chuyện tiến bộ khoa học của cả thế kỷ tới ! Hình như những nhà khoa học đang sống vượt quá số tất cả những người làm khoa học đã khuất của nhân loại từ thiên cổ. Thế mà năm mươi năm trước đây thôi, có ai tưởng tượng thế giới ngày nay nó lại như thế này đâu. Thôi thì cứ cho là dự phóng được trong tầm thập kỷ, và ngay trong tầm nhìn đó cũng xin phỏng theo một tác giả của Diễn Đàn : có đôi điều khẳng định và có đôi điều có lẽ. Kỳ này xin thông tin và có vài suy nghĩ về đôi điều... có lẽ khẳng định, và xin để một lần khác bàn về những điều có lẽ... có lẽ. Vì những điều có lẽ đó sẽ không ngoài giấc mơ cướp quyền tạo hóa, đã có từ thế kỷ ánh sáng, và vẫn còn gây nhiều bàn cãi triết học cũng như tôn giáo. Vậy xin trở lại những tiến bộ đã manh nha, và có thể tới trong tương lai không xa lắm, kết quả của đám cưới Sinh học - Tin học. Vâng, và sẽ thưa tại sao có con lợn béo dẫn cưới ở trên.

1. Một quan hệ lâu đời

Phải nói ngay, đám cưới này có nhiều thế gia vọng tộc đỡ đầu, thí dụ như Jacques Monod, giải Nobel về sinh học, trong tác phẩm nổi tiếng " Le hasard et la nécessité " từ năm 1970 đã dành cả một chương bàn về " vi điều khiển học " (cybernétique microscopique) ; ngược lại thì điều khiển học do bác học Mỹ Norbert Wiener đề xướng từ sau thế chiến thứ hai cũng bắt nguồn từ quan sát các hành vi của sinh vật. Những khái niệm cơ bản của điều khiển học hiện đã nằm sâu trong tin học, và thuật ngữ điều khiển học ít được dùng nữa, ngoại trừ việc nó trở lại trong thuật ngữ " không gian điều khiển " (đọc trong một tài liệu chính thức của Việt Nam để dịch chữ cyberspace, trên mặt báo này đã có lần viết " không gian xibe "). Vậy sinh học và tin học đã có quan hệ từ lâu đời, nhưng ngày nay càng thắm thiết hơn. Theo Joel de Rosnay, một bác học nổi tiếng khác của Pháp thì một trong ba hội tụ về khoa học - công nghệ của đầu thế kỷ 21 là hội tụ giữa sinh học và tin học. Hai sự hội tụ kia thì một là giữa tin học, viễn thông, truyền thông và đa mêđia ; và một là hội tụ giữa môi trường học và kỹ nghệ (Science et Vie, tháng 12.1999).

Hy vọng Hoàng tử và Công chúa sẽ sống hạnh phúc lâu dài, mà không bị lời nguyền từ một phù thuỷ ác độc nào đó. Trong truyện cổ tích người ta thường vẽ phù thuỷ xấu xa dị hợm, nhưng đấy là cho trẻ con thôi, chứ phù thuỷ thiếu gì phép thuật để tự cho mình bộ mặt đẹp đẽ. Hãy cảnh giác, phù thuỷ và nàng tiên rất giống nhau. Với khoa học, khả năng đem lại hạnh phúc cho con người càng lớn thì sức tàn phá càng ghê gớm. Thôi, câu chuyện đó ta sẽ bàn với nhau quanh lửa hồng, một đêm trời đầy sao. Bây giờ cứ cho là cặp này có hạnh phúc dài lâu đi, và sẽ được (ít nhất) hai người con, đó là : khoa học về bộ não và di truyền học. Nếu không vì quá dài dòng có thể thêm công nghệ rôbôt, trong đó tin học mới chỉ mô phỏng sinh học một cách thô lỗ.

Nhưng trước hãy xem những quà cưới của hai họ : sinh học đem lại gì cho tin học, và tin học đem lại gì cho sinh học ?

2. Trông mặt mà bắt hình dong

Con lợn có béo thì lòng mới ngon. Hai con lợn béo tốt như nhau thì bộ đồ lòng cũng ngon như nhau. Ngẫm nghĩ câu tục ngữ này mà tán thêm như thế thì hoá ra đây không phải chỉ là một quy luật về loài lợn, nó là một ý tưởng cơ bản trong phương pháp luận của những nghiên cứu tin học, như trí tuệ nhân tạo, robot, mạng nơron.Đó là việc thành lập những mô hình, và điều chỉnh sao cho quan hệ giữa đầu vào và đầu ra giống như hiện thực.

- Kìa một con lợn béo tốt, muốn hiểu biết bên trong nó phải làm sao ?

- Thì hãy cố gắng chế tạo một con lợn cũng béo tốt !

Bên ngoài giống nhau thì bên trong chắc cũng có gì giống. Đi đến cùng ta có trắc nghiệm Turing : đối thoại với một máy tính mà không phân biệt được với người thì phải công nhận là máy tính có trí năng.

Có thể phản biện lại rằng " Hai hộp đen có đầu vào và đầu ra hoàn toàn giống nhau, rất có thể bên trong được chế tạo bằng những nguyên tắc và giải thuật hoàn toàn khác nhau ". Đúng vậy, và người ta có thể thực hiện cụ thể những thí dụ như thế, tuy không dễ. Và hành vi " trông mặt mà bắt hình dong " này nếu là độc nhất thì quả nhiên không khoa học, hay cùng lắm được gọi là khoa học sơ khai. Nó phải, và luôn luôn được kết hợp với các hoạt động khoa học quy phạm khác để tạo ra những mô hình ngày càng hoàn chỉnh của hiện thực.

Trong khoa học có khám phá, sáng tạo, phân tích, tổng hợp, kiểm chứng, giải thích... mỗi khái niệm này chỉ nhấn mạnh một khía cạnh nào đó của một tổng thể những hành vi có liên hệ chặt chẽ với nhau ; và trong sáng tạo có sự mày mò, tìm kiếm trong mù mờ, tức tinh thần cứ làm như thể laø. Nhưng chính vì cứ làm như thể là có một hành tinh khác xáo trộn quỹ đạo của hành tinh Thiên vương (Uranus) mà Le Verrier đã " khám phá " hành tinh Hải vương (Neptune) vào giữa thế kỷ 19, chỉ bằng tính toán.

Sau khi đưa bằng chứng về dòng dõi thế gia của những mô hình tin học ta có thể mô tả cái quá trình tiến triển hỗ tương giữa tin học và sinh học như sau :

* Sinh học tiếp tục nghiên cứu với những phương pháp đặc thù của mình, kết hợp các dụng cụ hoá hữu cơ, kính hiển vi, giải phẫu học... với các nguyên lý tân Darwin để tổng hợp các ngành sinh học phân tử, di truyền học và phát triển phôi (embryologie), bằng cách so sánh các sinh vật trong quá trình tiến hoá của chúng từ đơn giản đến phức tạp... Cho đến nay những tiến bộ diệu kỳ của sinh vật học, đưa đến những hiểu biết về sinh lý con người, về các virút và các thành quả y học tương ứng... vẫn hầu như toàn bộ nằm trong hệ ý niệm đó. Trong tiến trình này máy tính điện tử chỉ được sử dụng như một công cụ xử lý thông tin phụ giúp cho người làm khoa học như trong bất cứ ngành nào khác. Nhưng hình như trong việc nghiên cứu các đối tượng như hoạt động của ADN trong phát triển phôi, hoạt động của bộ não... hai vấn đề điển hình nhất hiện nay, các nhà sinh vật học đã gặp phải hàng rào của sự phức tạp, và dùng máy tính điện tử như một công cụ xử lý thông tin cổ điển để phụ giúp việc lưu trữ, so sánh và tìm kiếm... không đủ nữa, họ thấy cần thiết nắm lấy công cụ này một cách sáng tạo để nó phục vụ đắc lực hơn cho mình. Hiện tượng nổi bật gần đây nhất là Craig Venter, được coi như người đã thủ thắng trong cuộc chạy đua đọc mã gien, là người đã dựa vào máy tính điện tử một cách sáng tạo nhất.

* Trong khi đó tin học, dựa trên những tiến bộ kỹ thuật về điện tử, về phương pháp lập trình, về viễn thông... càng ngày càng có những công cụ xử lý thông tin rất mạnh, và do đó càng có tham vọng đề cập những bài toán mỗi ngày một phức tạp. Xử lý song song và phân tán, trong đó nhiều máy tính cộng tác với nhau đang là đề tài nóng bỏng, và các đối tượng sử dụng trong điạ hạt " vô sinh " không thiếu, như khí tượng học, như điều khiển hữu hiệu hơn mạng thông tin toàn cầu đang bung nở tưng bừng... và người ta lại thấy cần trở lại nguồn cảm hứng ban đầu : có " bộ máy " nào phức tạp, thông minh, bền vững và tin cậy được như một sinh vật ? Mạng nơron đã bắt đầu có ứng dụng, và đó chỉ là một mô phỏng rất mờ nhạt của các nơron thực sự, hiểu biết rõ hơn về hoạt động của nơron chắc chắn sẽ giúp ích nhiều hơn.

* Vòng luẩn quẩn ? Không, đây là một vòng xoáy đi lên. Không phải là ngành nọ chờ đợi tiến bộ của ngành kia và trong khi đó dẫm chân tại chỗ, mà chính là một tiến triển hỗ tương, nhờ ở sự " cứ làm như thể là ", cứ mày mò tìm kiếm với những ước đoán theo tương tự, với những công cụ không thật sự thích hợp, với những giả thuyết " cầu âu ". Nhưng cũng với những phân tích, thí nghiệm, kiểm nghiệm nghiêm ngặt các giả thuyết ấy ; để rồi cũng có những phát minh, khám phá và giải thích có giá trị ; rồi khi ấy một tiến bộ bên này sẽ lại giúp đỡ bên kia. Và như thế sẽ dần dần thành hình một khoa học hoàn chỉnh, với những lý thuyết sát thực tế hơn và với những công cụ nghiên cứu thích hợp hơn. Đến đây có lẽ không cần thiết xác định đâu là khía cạnh chính và đâu là phụ ; tin học và sinh học của thế kỷ 21 sẽ cùng tấn công vào cáivô cùng phức tạp, cũng như các nhà khoa học từ thế kỷ 16 tới nay đã tấn công vào cái vô cùng lớn và cái vô cùng nhoû.

* Có thể miễn cưỡng nói đại thể có hai loạiphức tạp khác nhau, cái phức tạp tuyến tính theo chiều sâu và cái phức tạp trải rộng trên bề mặt do quá nhiều yếu tố khác nhau tác động qua lại để tạo ra một hiệu ứng nào đó. Tôi viết bài này trong khi nghe tiếng hát Hồng Nhung trong CD " Đoản khúc thu Hà Nội " ; làm sao đi từ những con số 0 hay 1 ghi trong CD, qua đầu đọc laser đi vào máy tính, biến thành sóng điện từ rồi trở thành những âm thanh ngất ngây trong đầu tôi ...

tôi mong về Hà nội, để nghe gió sông Hồng thổi...
tôi mong về Hà nội, tìm lại tiếng ve thời trẻ dại...

Cái phức tạp chiều sâu kỹ thuật đi từ đĩa CD tới âm thanh có lẽ không còn xa lạ lắm với chúng ta, tuy đã là cả một vấn đề. Nhưng tại sao tôi thấy tiếng hát hay ngất ngây ? Ở đây có biết bao nhiêu là tín hiệu của các nơron chạy trong đầu ? Trong những nơron đó còn ghi lại những gì của thời thơ ấu đã trèo sấu, bắt ve và đổ dế ven đê sông Hồng ? Nếu nhìn sự sống của sinh vật từ các chuỗi ADN trở đi ta có thể thấy sự vô cùng phức tạp này gồm cả hai chiều, từ các phân tử prôtein tới tế bào, từ tế bào tới các bộ phận nhỏ của cơ thể, rồi từ các bộ phận tới toàn thể, ở mỗi kích thước nghiên cứu đều biết bao nhiêu vấn đề, biết bao nhiêu tác động qua lại.

Cho tới nay những thành quả của tin học đã có một chiều sâu đáng kể, chẳng hạn bạn ở xa chỉ cần vào trang nhà của Diễn Đàn trong mạng Internet, bấm con chuột vài lần là sẽ được ngắm những bức tranh tuyệt diệu, phố cổ Hà nội của Bùi Xuân Phái. Nếu phải giải thích từ số không trở đi tại sao làm được như vậy, thì cũng hết vài ngày. Nhưng còn những nghiên cứu về sự phức tạp do tác động nhiều yếu tố cộng lại thì phải nói chưa đi đến đâu, các hệ máy cho phép nối kết những xử lý song song khác nhau, để đưa đến một trình độ thông minh mới, còn chập chững. Ở đây sự sống của sinh vật, dù chỉ là những côn trùng giản dị nhất, là một nguồn cảm hứng và học hỏi rất lớn. Và để lại nói theo kiểu một tác giả khác : sự sống cũng là một phòng thí nghiệm thiên nhiên vĩ đại. Theo chiều ngược lại, các phương pháp mô phỏng bằng tin học, với toán và lôgích là nền tảng, có thể cho phép thử nghiệm rất nhanh những giả thuyết về các cấu trúc sinh học và hoạt động của chúng.

3. Khoa học về bộ não

Tìm hiểu hoạt động của bộ não là công trình nghiên cứu đã lâu đời, với những phương tiện quan sát bên trong như giải phẫu, bên ngoài như đo các phát sóng điện từ... , kết hợp với quan sát bệnh lý, làm trắc nghiệm... người ta đã đạt được rất nhiều kết quả. Ngày nay bộ não đã được phân chia thành nhiều vùng, và người ta đã xác định được chức năng của mỗi vùng, mặt khác những điều kiện sinh hoá cần thiết cho bộ não hoạt động cũng ngày càng rõ, và các dược phẩm chữa trị các bệnh liên quan tới não càng ngày càng nhiều và hữu hiệu. Nhưng càng biết thêm càng thấy nhiều câu hỏi.

Trong đầu con người có khoảng 100 tỷ nơron, mỗi nơron được nối với nhiều nơron khác bằng những synapses, một nơron có thể có đến hơn nghìn synapses, và số synapsestổng cộng lại được ước lượng khoảng 1 triệu tỷ. Tín hiệu được truyền qua thân nơron tới các synapses, và tuỳ theo trạng thái của chúng mà một hay nhiều nơron khác sẽ được kích thích để tiếp tục truyền tín hiệu. Đó là mức thấp nhất, nhưng từ đó tổ chức lên các tầng trên như thế nào, có thể có được một bản đồ chi tiết của một bộ não tới từng nơron không ? Thêm nữa, bộ óc con người ta không giống nhau, vậy đâu là cái tổng quát và đâu là phần đặc thù ? Bộ óc lại biến chuyển với thời gian theo cuộc sống của từng người, vậy đâu là phần bẩm sinh và đâu là phần lịch sử cá nhân ?

Các phương tiện tin học có thể mô phỏng một cấu trúc như vậy hay không ? Xin thưa về mặt kỹ thuật hoàn toàn có thể được, chỉ chưa biết phải làm cụ thể thế nào thôi ! Nhưng may mắn thay có Darwin. Vì nếu tin rằng con người do tiến hoá từ các sinh vật giản dị hơn mà ra, thì người ta có thể, và đã luôn luôn thành công khi làm như vậy, nghiên cứu những sinh vật giản dị hơn để từng bước hiểu biết thêm về con người. Nghiên cứu về bộ não cũng vậy, các nhà sinh vật học đã thấy rằng cấu trúc của bộ não con người còn giữ lại nhiều dấu vết của tổ tiên từ xưa, rất xưa.

4. ADN, ồ thật là giản dị

Sinh học có thể đuợc coi như bắt đầu từ lúc, với phát minh kính hiển vi, người ta khám phá ra là các sinh vật là một tập hợp các tế bào, mô tả tế bào lần đầu được xuất bản năm 1667. Kể từ đó, một chuỗi dài các nghiên cứu về thực và động vật đã đưa tới đỉnh cao là khám phá ra cấu trúc ADN của Watson và Crick năm 1953. Từ đó người ta có thể nói như sau :

* Sinh vật chủ yếu gồm một tập hợp các tế bào, các tế bào lại phân hoá theo những nhiệm vụ khác nhau và được kết cấu với nhau trong những bộ phận khác nhau của cơ thể. Tế bào có màng bao bọc, chứa một dung dịch hữu cơ và một hạt nhân. Trong hạt nhân có các nhiễm sắc thể (chromosomes). Nhiễm sắc thể mang đầy đủ các thông tin cần thiết để làm nảy sinh một sinh vật. Tức cũng mang đầy đủ các yếu tố di truyền. Mỗi tế bào có khả năng, trong những điều kiện nhất định, tự chia đôi thành hai tế bào, làm cho sinh vật tăng trưởng.

* Nhiễm sắc thể là một tập hợp các gien. Mỗi gien là một chuỗi xoắn đôi ADN ( Acides DesoxyriboNucléiques, ouf ! ). Người viết bài này không biết gì về sinh học thì chỉ nhớ được rằng mỗi chuỗi xoắn đôi ADN có thể được mô tả bằng một ngôn ngữ chỉ có 4 chữ cái là A, T, G, và C (các phân tử hữu cơ).

* Tại sao lại gọi chuỗi xoắn đôi ? Vì nó có 2 nhánh xoắn quanh nhau và gắn bó theo một quy luật nhất định : A bên này nối với T bên kia, và G bên này với C bên kia. Biết một nhánh tức là biết đầy đủ cấu trúc hoá học của gien. Thần kỳ của tạo hoá là làm ra cái máy tính ADN như thế. Vì trong khi sinh trưởng hai nhánh của một chuỗi có thể tách ra độc lập và tổng hợp từ các chất hữu cơ của tế bào cái nửa còn thiếu của mình. Để cuối cùng thành hai chuỗi, và một tế bào thành hai tế bào.

* Công việc của các chuỗi ADN không phải chỉ là như thế, mà nó còn thường trực tổng hợp các protein để tạo nên hình hài cho cơ thể. Để làm việc này ADN phát ra những mẩu " câu chữ " của mình dưới một dạng khác gọi là ARN (Acides RiboNucléiques), trong đó chỉ có chữ T được thay bằng một chữ khác (tức là một phân tử hữu cơ khác), chữ U. ARN là một thông điệp mà ADN gửi đến cho một " đơn vị ngoại vi " khác của tế bào, các Ribosome, có khả năng tổng hợp khoảng 100 ngàn protein theo yêu cầu, tức là theo ARN mà nó nhận được.

* Các tế bào đầu tiên giống nhau, nhưng rồi dần dần phân hoá các hoạt động. Trong sự phân hoá này người ta chưa hiểu rõ tại sao : tuy các ADN trong mỗi tế bào đều giống hệt nhau, nhưng lại có thể nhả ra các ARN khác nhau để tổng hợp các protein khác nhau. Các gien trong một tế bào hoạt động song song, nhưng có những gien bỗng không hoạt động nữa...

* Người ta biết lờ mờ về trách nhiệm của một số gien trong một vài trường hợp bệnh lý, nhưng các nhà sinh học đều cho rằng nhiều chức năng của cơ thể là do nhiều gien hợp tác đảm nhiệm.

Đó là tóm tắt những điều người viết bài này, làm nghề tin học, nghĩa là biết một ít về tin học và mù tịt về sinh học, tìm hiểu được, và múa rìu qua nhiều mắt thợ trình bày như trên. Hy vọng sẽ có những cao nhân chỉ giáo thêm. Nhưng cũng có thể hãnh diện mà nói rằng : thế thì nếu thay trong 4 chữ mỗi chữ bằng 2 bít là viết được cấu trúc của gien trong máy tính rồi. Theo những tin cuối cùng người ta hy vọng sẽ đọc mã được hết các gien của con người trong năm nay. Con người có khoảng từ 30 000 đến 35 000 gien, mỗi gien là một chuỗi ADN rất dài, trung bình khoảng 200 000 chữ. Vậy đọc mã được toàn bộ gien của con người tức là viết ra được 6 tỷ chữ, 12 tỷ bít. Đọc mã chưa phải là giải mã, nhưng người ta đã đi được vài bước đầu, tức là không phải hoàn toàn mù tịt về hoạt động và chức năng của một số gien. Phương pháp vẫn là nghiên cứu các sinh vật đơn giản, so sánh mã gien của các sinh vật khác nhau, hay của những mẫu khác nhau của cùng một loài sinh vật, suy đoán giữa khác biệt về gien và bệnh lý...

Đây mới là bước đầu, cũng như có CD của Hồng Nhung mà không biết làm sao làm máy nghe. Hay có một chương trình tin học rất lớn dưới dạng nhị nguyên mà không có tài liệu giải thích và cho biết cách dùng. Nhưng bước đầu này hứa hẹn những tiến bộ rất lớn trong sinh học và áp dụng trong y học nói riêng. Nhìn dưới góc độ tin học thì mỗi tế bào là một máy tính có 30 000 bộ xử lý chạy song song và cộng tác với nhau. Người ta sẽ có mã các chương trình của mỗi máy tính, không dài lắm, nhưng cũng chưa biết chi tiết chúng hoạt động ra sao. Tương lai còn nhiều khó khăn nhưng mang đầyhứa hẹn.
(còn tiếp)