Две истории одной науки
Статья по истории биоинформатики. У науки обнаруживаются две истории. Связано с разным понимаем основных терминов и разными онтологиями. это разные проекты - одной онтологии мыслилось создать вот нечто такое, а потом реальное развитие пошло иначе. и прежний проект был забыт и не осуществлен.
В случае биоинформатики это все произошло очень быстро, с 1990-х и посейчас. Поэтому видно, поэтому вызывает некоторые вопросы и можно обсуждать.
Но по сути это обычнейшая проблема - в истории науки столько прежних неосуществившихся историй, сколько было пониманий и проектов в истории науки. Зоология имеет несколько историй, ботаника... Не говоря о менее привычных науках. Причем эти истории науки н заканчиваются в одночасье - был проект, была наука, а вот ее понимают иначе. Это иногда длится очень долго, многие десятки лет. Кто-то считает, что науку следует понимать и делать вот так, а иные - иначе, и вот рядом друг с другом две науки, каждая со своей историей, по названию она одна и по предмету одна, иногда и по методам одна, в эти "две" науки вложен разный смысл, они от разных проектов и онтологий, и потому приходится писать две истории. Три истории. Много историй.
Это, к сожалению, не часто выходит на свет. В случае с биоинформатикой все еще живы и о себе свидетельствуют, потому можно остановиться в удивлении. Смотрите: придумана наука, подхвачена, тиражирована, стала индустрией - и это уже не она. И имя тоже себе взяла. А что? Хорошее же имя.
Михаил Волошин. Две истории биоинформатики: наука о данных vs наука о жизни
Логос · Том 30 · # 3 · 2020 file:///E:/gg83u2nlnbuuy0ohia05eeiklz13rcj1.pdf
В статье рассматриваются две реконструкции истории одной научной дисциплины - биоинформатики. Одна представлена автором термина «биоинформатика» Полиной Хогевег, другая - историком и социологом науки Халламом Стивенсом. Несмотря на личную вовлеченность Хогевег в становление биоинформатики как научной дисциплины, с одной стороны, и опору Стивенса на значительный объем микросоциологических, наукометрических и других свидетельств, с другой стороны, авторы рассказывают принципиально разные
истории.
Хогевег сделала попытку определить биоинформатику именно предметным образом: это «изучение информационных процессов в биотических системах»5. Поясняя это определение, она указывает на то, что с возникновением и развитием ряда концепций молекулярной биологии связь между жизнью и информацией становится очевидной. Таковы представления о генетическом коде, центральная догма молекулярной биологии как тезис об однонаправленности информационного потока (от ДНК к РНК и белку) и в целом «информационно-центричная» терминология молекулярной биологии. Биоинформатика должна была заняться распространением информационного подхода на различные уровни организации живого - от генотипа до взаимодействия с окружающей средой. Хогевег с сожалением констатирует, что развитие биоинформатики пошло по другому пути. Смещение акцентов
со специфики процессов на разработку методов анализа больших данных произошло с открытием методов секвенирования, позволивших, по выражению отечественного биоинформатика Михаила Гельфанда, «получать факты индустриально». Поставив производство данных на поток, ученые превратили биоинформатику в data-driven-науку - исследовательскую область, озабоченную созданием баз данных, алгоритмов секвенирования, выравнивания последовательностей, то есть скорее специализированную область Computer Science, чем новый подход к биологии. Хогевег пишет, что и она сама, и те, кто пытался апеллировать к «первоначальному смыслу» биоинформатики, активно включились в работу в этой области.
Ее ответ заключается в том, что современные биологи (на 2011 год) все меньше готовы поддерживать идею, будто организмы - это своего рода «мешки с белками»: так она называет установку, согласно которой свойства организма как целого могут быть редуцированы к свойствам составляющих его макромолекул. На смену этой установке приходит осознание необходимости моделирования динамических самоорганизующихся систем, неизбежно включающих в себя процессы информационного характера (здесь Хогевег ссылается, например, на работы Людвига фон Берталанфи). Таким образом, исходное понимание биоинформатики как изучения информационных процессов возрождается в XXI веке.
Можно увидеть на примере этой истории, насколько непроблематичными кажутся автору термина «биоинформатика» оба корня этого слова. Чтобы определить специфику биоинформатики так, как это делает Хогевег, нужно принимать (на веру?) целый ряд допущений, среди которых будут существование такой вещи (вещи ли? феномена? процесса?), как информация, ее роль в «биотических» системах (вероятно, отличная от ее роли вне этих систем), возможность работы с информацией компьютерными методами и т. д. Для Хогевег эти допущения - онтологические: существуют некие информационные процессы, которые надо изучать, и биоинформатика этим займется; более того, если она этим не займется, то мы впадем в редукционизм, а значит, не познаем истинную природу жизни, поскольку истинная природа жизни - системная, динамическая и информационная, и в наш просвещенный XXI век эта идея наконец начала проникать в умы
Обе статьи, однако, подталкивают читателя к выводу, прямо противоположному желаниям их авторов. Нет никакого смысла призывать к изменению представлений о биоинформатике, если она действительно изучает динамические самоорганизующиеся системы; с другой стороны, если для изучения динамических самоорганизующихся систем будут нужны биоинформатики, то они этим займутся. Аргументация Хогевег и Бове с коллегами, по сути, направлена не против ошибочных представлений о биоинформатике, а против ошибочных представлений о жизни. Откуда в таком случае авторам известна истина о жизни, если дисциплина, которая должна была предъявить нам эту истину, так и не стала тем, чем должна была стать? И что делать с «неправильной», «редукционистской» биоинформатикой, которая существовала все эти годы в качестве бурно развивающейся области? Что она такое?
Халлам Стивенс. Свое изложение истории биоинформатики он называет data-driven history - именно в силу того, что оно основано на отслеживании истории способов, которыми производятся, хранятся, перерабатываются и распределяются биологические данные.
Внимание Стивенса приковано к практикам работы с данными, и во многом его книга написана с позиций социологии науки, в том числе микросоциологического подхода - изучения лабораторных практик
Естественно, повторить успех физики-заманчивая затея. Евгений Кунин даже предложил по этому поводу в очередной раз перефразировать Феодосия Добржанского и заявил:
"Ничто в эволюции - и в популяционной генетике - не имеет смысла, кроме как в свете статистической физики."
Стивенс называет имена ответственных за компьютеризацию биологии по модели физики.
Биоинформатика как дисциплина появляется, соответственно, в ответ на требование о заполнении лакуны: отсутствовали биологи, способные справиться с большими объемами данных, однако эту проблему на протяжении более полувека успешно решали физики и математики - слабо знакомые со спецификой данных, которые им предстояло обработать. Наконец, еще одним мощным фактором развития стал Human Genome Project (HGP)
Проблема истории Стивенса очень похожа на проблему истории Хогевег. Стивенс заранее должен иметь институты, формирующие оптику рассмотрения биологических данных как биоинформатических данных, но объясняет возникновение этих институтов новыми данными. Хогевег заранее должна иметь представление об «информационности» процессов в живых системах, чтобы обосновать необходимость биоинформатики, которая и должна производить такого рода представление. Кажется, что оба это понимают и пытаются подключить к своим историческим объяснениям «внешние» силы, разрывающие этот порочный круг: Хогевег говорит о заимствовании концептуального аппарата у общей теории систем, Стивенс - о переносе практик работы с данными из статистической физики. Этот, по-видимому, необходимый ход производится не без внутренних противоречий с собственными позициями обоих. Однако и сама возможность такого объяснения должна быть обоснована: почему мы считаем, что биологические объекты таковы, что их можно изучать с помощью общей теории систем? Почему перенос методов статистической физики на биологию оказывается успешным и продуктивным?
Хогевег предложила - вместе с термином - некоторую исследовательскую программу в биологии, реализовать которую помогут компьютеры; Стивенс же констатирует, что биоинформатика не пошла по этому пути, и предлагает детальнее посмотреть на ту биоинформатику, которая все же имела место.
В этом смысле обе истории верны - нужно лишь не считать, что существует «истинная» и «ложная» биоинформатика, а обратиться к «фактам самим по себе». Проблема в том, что подбор релевантных для той или иной истории фактов обусловлен - по крайней мере, в данном случае - не просто различными значениями
слова «биоинформатика», а различными онтологиями живого, которые предпосылаются в качестве самоочевидных всем дальнейшим «историческим» рассуждениям.
1. Живое существует в форме динамических саморазвивающихся систем, в которых существенную роль играют информационные процессы; биологи могут изучать эти системы с помощью компьютеров.
2. Живое - это материальные объекты и процессы, не имеющие отношения к информации; биологи могут получать данные о них и обрабатывать эти данные на компьютерах, производя знание.
Это различие порождает разные трактовки причины возникновения новой научной дисциплины.
1. Биоинформатика возникает как попытка решить концептуальную проблему: как описывать, моделировать эти системы, предсказывать их поведение? Компьютеры предлагают новые способы научного объяснения.
2. Биоинформатика возникает как попытка решить техническую проблему: как обрабатывать такое огромное количество данных? Компьютеры предлагают новые вычислительные мощности (которые воплощаются в новые конфигурации «знания, доверия и власти»).
И при этом ни та ни другая трактовка не является удовлетворительной. Дисциплина, возникновение которой «объясняет» Хогевег, никогда не существовала - по крайней мере, под ярлыком «биоинформатики». Стивенс в своих «объяснениях» апеллирует то ли к акторно-сетевому подходу, то ли к дискурсу знания власти, то ли вообще ко второму закону диалектики Гегеля, в конечном счете сводя возникновение дисциплины к энтузиазму отдельных ученых.
Различие в онтологических допущениях, на которых основываются обе истории, состоит главным образом в интерпретации понятия «информация». Мы выше приводили высказывание Клавери, акцентировавшего внимание на -informatics в слове bioinformatics и зафиксировавшего две основные коннотации этого корня: информация в живых системах и информация в компьютерах (которую Стивенс называет «данными). Чтобы рассказать историю биоинформатики, и Стивенсу, и Хогевег пришлось определиться с тем, что это такое. Возможно, стоило идти в обратном направлении? У нас есть достаточно различимый набор практик работы с данными, который институционально оформлен в дисциплину под названием «биоинформатика». Понятие информации - центральное для используемого в ней концептуального аппарата. Поставим вопрос иначе: а что именно должно подразумеваться под информацией, чтобы была вообще возможна такая дисциплина, как биоинформатика? Чем должна быть информация, чтобы методы, разрабатываемые биоинформатикой, могли претендовать на способность производить достоверное знание?
Понятие информации (или данных) в этом смысле не должно для нас являться «внутренним и скрытым ядром» биоинформатики, оно не должно полагаться как имеющее заранее предзаданное (кем, интересно?) значение, конституирующее биоинформатический дискурс. В то же время это не значит, что оно не важно: на примере двух историй биоинформатики мы видим, что оно может функционировать как механизм спецификации дисциплины, ее самоопределения. «Значением» этого понятия и является этот механизм; ответ на вопрос о роли информации в живых системах или о способах организации данных в вычислительных машинах зависит от того, где этот механизм проводит границу между дисциплинами, а не наоборот. Задача исследователя в этом плане - выйти к границе с тем, что биоинформатикой не является, и обнаружить, как она проведена.
В случае биоинформатики это все произошло очень быстро, с 1990-х и посейчас. Поэтому видно, поэтому вызывает некоторые вопросы и можно обсуждать.
Но по сути это обычнейшая проблема - в истории науки столько прежних неосуществившихся историй, сколько было пониманий и проектов в истории науки. Зоология имеет несколько историй, ботаника... Не говоря о менее привычных науках. Причем эти истории науки н заканчиваются в одночасье - был проект, была наука, а вот ее понимают иначе. Это иногда длится очень долго, многие десятки лет. Кто-то считает, что науку следует понимать и делать вот так, а иные - иначе, и вот рядом друг с другом две науки, каждая со своей историей, по названию она одна и по предмету одна, иногда и по методам одна, в эти "две" науки вложен разный смысл, они от разных проектов и онтологий, и потому приходится писать две истории. Три истории. Много историй.
Это, к сожалению, не часто выходит на свет. В случае с биоинформатикой все еще живы и о себе свидетельствуют, потому можно остановиться в удивлении. Смотрите: придумана наука, подхвачена, тиражирована, стала индустрией - и это уже не она. И имя тоже себе взяла. А что? Хорошее же имя.
Михаил Волошин. Две истории биоинформатики: наука о данных vs наука о жизни
Логос · Том 30 · # 3 · 2020 file:///E:/gg83u2nlnbuuy0ohia05eeiklz13rcj1.pdf
В статье рассматриваются две реконструкции истории одной научной дисциплины - биоинформатики. Одна представлена автором термина «биоинформатика» Полиной Хогевег, другая - историком и социологом науки Халламом Стивенсом. Несмотря на личную вовлеченность Хогевег в становление биоинформатики как научной дисциплины, с одной стороны, и опору Стивенса на значительный объем микросоциологических, наукометрических и других свидетельств, с другой стороны, авторы рассказывают принципиально разные
истории.
Хогевег сделала попытку определить биоинформатику именно предметным образом: это «изучение информационных процессов в биотических системах»5. Поясняя это определение, она указывает на то, что с возникновением и развитием ряда концепций молекулярной биологии связь между жизнью и информацией становится очевидной. Таковы представления о генетическом коде, центральная догма молекулярной биологии как тезис об однонаправленности информационного потока (от ДНК к РНК и белку) и в целом «информационно-центричная» терминология молекулярной биологии. Биоинформатика должна была заняться распространением информационного подхода на различные уровни организации живого - от генотипа до взаимодействия с окружающей средой. Хогевег с сожалением констатирует, что развитие биоинформатики пошло по другому пути. Смещение акцентов
со специфики процессов на разработку методов анализа больших данных произошло с открытием методов секвенирования, позволивших, по выражению отечественного биоинформатика Михаила Гельфанда, «получать факты индустриально». Поставив производство данных на поток, ученые превратили биоинформатику в data-driven-науку - исследовательскую область, озабоченную созданием баз данных, алгоритмов секвенирования, выравнивания последовательностей, то есть скорее специализированную область Computer Science, чем новый подход к биологии. Хогевег пишет, что и она сама, и те, кто пытался апеллировать к «первоначальному смыслу» биоинформатики, активно включились в работу в этой области.
Ее ответ заключается в том, что современные биологи (на 2011 год) все меньше готовы поддерживать идею, будто организмы - это своего рода «мешки с белками»: так она называет установку, согласно которой свойства организма как целого могут быть редуцированы к свойствам составляющих его макромолекул. На смену этой установке приходит осознание необходимости моделирования динамических самоорганизующихся систем, неизбежно включающих в себя процессы информационного характера (здесь Хогевег ссылается, например, на работы Людвига фон Берталанфи). Таким образом, исходное понимание биоинформатики как изучения информационных процессов возрождается в XXI веке.
Можно увидеть на примере этой истории, насколько непроблематичными кажутся автору термина «биоинформатика» оба корня этого слова. Чтобы определить специфику биоинформатики так, как это делает Хогевег, нужно принимать (на веру?) целый ряд допущений, среди которых будут существование такой вещи (вещи ли? феномена? процесса?), как информация, ее роль в «биотических» системах (вероятно, отличная от ее роли вне этих систем), возможность работы с информацией компьютерными методами и т. д. Для Хогевег эти допущения - онтологические: существуют некие информационные процессы, которые надо изучать, и биоинформатика этим займется; более того, если она этим не займется, то мы впадем в редукционизм, а значит, не познаем истинную природу жизни, поскольку истинная природа жизни - системная, динамическая и информационная, и в наш просвещенный XXI век эта идея наконец начала проникать в умы
Обе статьи, однако, подталкивают читателя к выводу, прямо противоположному желаниям их авторов. Нет никакого смысла призывать к изменению представлений о биоинформатике, если она действительно изучает динамические самоорганизующиеся системы; с другой стороны, если для изучения динамических самоорганизующихся систем будут нужны биоинформатики, то они этим займутся. Аргументация Хогевег и Бове с коллегами, по сути, направлена не против ошибочных представлений о биоинформатике, а против ошибочных представлений о жизни. Откуда в таком случае авторам известна истина о жизни, если дисциплина, которая должна была предъявить нам эту истину, так и не стала тем, чем должна была стать? И что делать с «неправильной», «редукционистской» биоинформатикой, которая существовала все эти годы в качестве бурно развивающейся области? Что она такое?
Халлам Стивенс. Свое изложение истории биоинформатики он называет data-driven history - именно в силу того, что оно основано на отслеживании истории способов, которыми производятся, хранятся, перерабатываются и распределяются биологические данные.
Внимание Стивенса приковано к практикам работы с данными, и во многом его книга написана с позиций социологии науки, в том числе микросоциологического подхода - изучения лабораторных практик
Естественно, повторить успех физики-заманчивая затея. Евгений Кунин даже предложил по этому поводу в очередной раз перефразировать Феодосия Добржанского и заявил:
"Ничто в эволюции - и в популяционной генетике - не имеет смысла, кроме как в свете статистической физики."
Стивенс называет имена ответственных за компьютеризацию биологии по модели физики.
Биоинформатика как дисциплина появляется, соответственно, в ответ на требование о заполнении лакуны: отсутствовали биологи, способные справиться с большими объемами данных, однако эту проблему на протяжении более полувека успешно решали физики и математики - слабо знакомые со спецификой данных, которые им предстояло обработать. Наконец, еще одним мощным фактором развития стал Human Genome Project (HGP)
Проблема истории Стивенса очень похожа на проблему истории Хогевег. Стивенс заранее должен иметь институты, формирующие оптику рассмотрения биологических данных как биоинформатических данных, но объясняет возникновение этих институтов новыми данными. Хогевег заранее должна иметь представление об «информационности» процессов в живых системах, чтобы обосновать необходимость биоинформатики, которая и должна производить такого рода представление. Кажется, что оба это понимают и пытаются подключить к своим историческим объяснениям «внешние» силы, разрывающие этот порочный круг: Хогевег говорит о заимствовании концептуального аппарата у общей теории систем, Стивенс - о переносе практик работы с данными из статистической физики. Этот, по-видимому, необходимый ход производится не без внутренних противоречий с собственными позициями обоих. Однако и сама возможность такого объяснения должна быть обоснована: почему мы считаем, что биологические объекты таковы, что их можно изучать с помощью общей теории систем? Почему перенос методов статистической физики на биологию оказывается успешным и продуктивным?
Хогевег предложила - вместе с термином - некоторую исследовательскую программу в биологии, реализовать которую помогут компьютеры; Стивенс же констатирует, что биоинформатика не пошла по этому пути, и предлагает детальнее посмотреть на ту биоинформатику, которая все же имела место.
В этом смысле обе истории верны - нужно лишь не считать, что существует «истинная» и «ложная» биоинформатика, а обратиться к «фактам самим по себе». Проблема в том, что подбор релевантных для той или иной истории фактов обусловлен - по крайней мере, в данном случае - не просто различными значениями
слова «биоинформатика», а различными онтологиями живого, которые предпосылаются в качестве самоочевидных всем дальнейшим «историческим» рассуждениям.
1. Живое существует в форме динамических саморазвивающихся систем, в которых существенную роль играют информационные процессы; биологи могут изучать эти системы с помощью компьютеров.
2. Живое - это материальные объекты и процессы, не имеющие отношения к информации; биологи могут получать данные о них и обрабатывать эти данные на компьютерах, производя знание.
Это различие порождает разные трактовки причины возникновения новой научной дисциплины.
1. Биоинформатика возникает как попытка решить концептуальную проблему: как описывать, моделировать эти системы, предсказывать их поведение? Компьютеры предлагают новые способы научного объяснения.
2. Биоинформатика возникает как попытка решить техническую проблему: как обрабатывать такое огромное количество данных? Компьютеры предлагают новые вычислительные мощности (которые воплощаются в новые конфигурации «знания, доверия и власти»).
И при этом ни та ни другая трактовка не является удовлетворительной. Дисциплина, возникновение которой «объясняет» Хогевег, никогда не существовала - по крайней мере, под ярлыком «биоинформатики». Стивенс в своих «объяснениях» апеллирует то ли к акторно-сетевому подходу, то ли к дискурсу знания власти, то ли вообще ко второму закону диалектики Гегеля, в конечном счете сводя возникновение дисциплины к энтузиазму отдельных ученых.
Различие в онтологических допущениях, на которых основываются обе истории, состоит главным образом в интерпретации понятия «информация». Мы выше приводили высказывание Клавери, акцентировавшего внимание на -informatics в слове bioinformatics и зафиксировавшего две основные коннотации этого корня: информация в живых системах и информация в компьютерах (которую Стивенс называет «данными). Чтобы рассказать историю биоинформатики, и Стивенсу, и Хогевег пришлось определиться с тем, что это такое. Возможно, стоило идти в обратном направлении? У нас есть достаточно различимый набор практик работы с данными, который институционально оформлен в дисциплину под названием «биоинформатика». Понятие информации - центральное для используемого в ней концептуального аппарата. Поставим вопрос иначе: а что именно должно подразумеваться под информацией, чтобы была вообще возможна такая дисциплина, как биоинформатика? Чем должна быть информация, чтобы методы, разрабатываемые биоинформатикой, могли претендовать на способность производить достоверное знание?
Понятие информации (или данных) в этом смысле не должно для нас являться «внутренним и скрытым ядром» биоинформатики, оно не должно полагаться как имеющее заранее предзаданное (кем, интересно?) значение, конституирующее биоинформатический дискурс. В то же время это не значит, что оно не важно: на примере двух историй биоинформатики мы видим, что оно может функционировать как механизм спецификации дисциплины, ее самоопределения. «Значением» этого понятия и является этот механизм; ответ на вопрос о роли информации в живых системах или о способах организации данных в вычислительных машинах зависит от того, где этот механизм проводит границу между дисциплинами, а не наоборот. Задача исследователя в этом плане - выйти к границе с тем, что биоинформатикой не является, и обнаружить, как она проведена.