Today I'm here, actually, to pose you a question. What is life? It has been really puzzling me for more than 25 years, and will probably continue doing so for the next 25 years. This is the thesis I did when I was still in undergraduate school. While my colleagues still treated computers as big calculators, I started to teach computers to learn. I built digital lady beetles and tried to learn from real lady beetles, just to do one thing: search for food. And after very simple neural network -- genetic algorithms and so on -- look at the pattern. They're almost identical to real life. A very striking learning experience for a twenty-year-old.
Aslında bugün size bir soru yöneltmek için buradayım. Yaşam nedir? 25 yılı aşkın bir süredir gerçekten kafamı kurcalıyor ve belki 25 yıl daha böyle devam edecek. Bu benim üniversitede iken üzerinde çalıştığım tez. Meslektaşlarım bilgisayarı hâlâ büyük bir hesap makinesi olarak değerlendirirken ben bilgisayarlara öğrenmeyi öğretmeye başladım. Dijital bir uğur böceği yaptım ve gerçek bir uğur böceğinden sadece bir şey yapmayı öğrenmeye çabaladım: yiyecek aramayı. Ve çok basit bir sinir sisteminden sonra-- genetik algoritma ve dahası-- modele bakın. Gerçek hayatta olanın neredeyse aynısı. Yirmi yaş için çok çarpıcı bir öğrenme tecrübesi.
Life is a learning program. When you look at all of this wonderful world, every species has its own learning program. The learning program is genome, and the code of that program is DNA. The different genomes of each species represent different survival strategies. They represent hundreds of millions of years of evolution. The interaction between every species' ancestor and the environment.
Hayat bir öğrenme programıdır. Bu mükemmel dünyaya baktığınızda, her bir tür kendi öğrenme programına sahiptir. Bu öğrenme programı genomdur, ve bu programın kodu da DNA'dır. Her bir canlının farklı genomları farklı hayatta kalma stratejilerini temsil eder. Milyarlarca yıllık evrimi temsil ederler. Her bir türün ataları ve çevre arasındaki iletişimi temsil eder.
I was really fascinated about the world, about the DNA, about, you know, the language of life, the program of learning. So I decided to co-found the institute to read them. I read many of them. We probably read more than half of the prior animal genomes in the world. I mean, up to date.
Dünyadan, DNA'dan, bildiğiniz üzere hayatın dilinden, öğrenme programından gerçekten çok etkilenmiştim. Bu nedenle bunları okumak için bir enstitü kurmaya karar verdim. Birçoğunu okudum. Muhtemelen dünyada daha önce yaşamış hayvanların yarısının genomlarını okuduk. Demek istediğim şu ana kadar.
We did learn a lot. We did sequence, also, one species many, many times ... human genome. We sequenced the first Asian. I sequenced it myself many, many times, just to take advantage of that platform. Look at all those repeating base pairs: ATCG. You don't understand anything there. But look at that one base pair. Those five letters, the AGGAA. These five SNPs represent a very specific haplotype in the Tibetan population around the gene called EPAS1. That gene has been proved -- it's highly selective -- it's the most significant signature of positive selection of Tibetans for the higher altitude adaptation. You know what? These five SNPs were the result of integration of Denisovans, or Denisovan-like individuals into humans.
Çok şey öğrendik. Bir tür için bile defalarca dizi yaptık.... insan genomu. Önce Asyalılarınkini dizdik. Kendi kendime defalarca dizdim, sadece bu platformdan faydalanmak için. Şu tekrarlayan temel çiftlere bir bakın. ATCG. Buradan bir şey anlayamazsınız. Fakat şu temel çifte bakın Bu beş harf, AGGAA. Bu beş SNP, EPAS1 diye adlandırılan gen çerçevesinde Tibet Topluluğundaki çok belirgin haplotip'i temsil etmektedir. Bu gen onaylandı-- oldukça seçici-- Bu, daha yüksek adaptasyon için Tibetlilerin pozitif seçiminin en önemli imzasıdır. Ne olduğunu biliyor musunuz? Bu 5 SNP, Denisovanların (insan alt türü) veya Denisovan benzeri bireylerin insanlara entegrasyonunun sonucudur.
This is the reason why we need to read those genomes. To understand history, to understand what kind of learning process the genome has been through for the millions of years. By reading a genome, it can give you a lot of information -- tells you the bugs in the genome -- I mean, birth defects, monogenetic disorders. Reading a drop of blood could tell you why you got a fever, or it tells you which medicine and dosage needs to be used when you're sick, especially for cancer.
Bu genomları okumaya ihtiyaç duymamızın sebebi budur. Tarihi anlamak için, genomun milyonlarca yıl boyunca nasıl bir öğrenme sürecinden geçtiğini anlamak için. Genomu okuyarak, birçok bilgi elde edebilirsiniz-- genomdaki böcekleri size söyler-- Bundan doğum kusuru, monogenetik hastalıkları kastettim. Kandaki düşüşü okuyarak size neden ateşiniz olduğunu söyleyebilirim, veya o size hangi ilacın hangi dozda kullanmanız gerektiğini söyleyebilir, hasta olduğunuzda, özellikle kanser olduğunuzda.
A lot of things could be studied, but look at that: 30 years ago, we were still poor in China. Only .67 percent of the Chinese adult population had diabetes. Look at now: 11 percent. Genetics cannot change over 30 years -- only one generation. It must be something different. Diet? The environment? Lifestyle? Even identical twins could develop totally differently. It could be one becomes very obese, the other is not. One develops a cancer and the other does not. Not mentioning living in a very stressed environment.
Birçok şey incelenebilir fakat şuna bir bakın; 30 yıl önce, Çin'de hâlen fakirdik. Çinli yetişkin nüfusun sadece %0.67'sinde diyabet hastalığı vardı. Şu ana baktığınızda bu oran %11. Genetik 30 yılda değişemez-- sadece bir jenerasyon. Farklı bir şey olmalı. Diyet? Çevre? Yaşam tarzı? Hatta tek yumurta ikizleri bile tamamen farklı gelişebilir. Bir tanesi obez olurken, diğeri olmayabilir. Biri kanser olurken diğeri olmayabilir. Çok stresli bir ortamda yaşamaktan bahsetmiyorum.
I moved to Shenzhen 10 years ago ... for some reason, people may know. If the gene's under stress, it behaves totally differently. Life is a journey. A gene is just a starting point, not the end. You have this statistical risk of certain diseases when you are born. But every day you make different choices, and those choices will increase or decrease the risk of certain diseases. But do you know where you are on the curve? What's the past curve look like? What kind of decisions are you facing every day? And what kind of decision is the right one to make your own right curve over your life journey? What's that?
İnsanlar belki bilebilir, bazı nedenlerden dolayı 10 yıl önce Shenzhen'e taşındım... Eğer gen stres altında ise tamamen farklı davranır. Hayat bir yolculuktur. Gen de bunun başlangıç noktasıdır, sonu değil. Doğduğunuzda bazı hastalıkların istatistiksel riskine sahipsinizdir. Fakat her gün farklı tercihler yapıyorsunuz ve bu tercihler belli hastalıkların risklerini artıracak veya azaltacaktır. Fakat eğrinin neresinde olduğunuzu biliyor musunuz? Geçmişteki eğri nasıldı? Her gün hangi kararlarla karşı kaşıya kalıyorsunuz? Ve hayat yolculuğunuzda kendi doğru eğrinizi yapmanız için hangisi doğru karardır? Bu nedir?
The only thing you cannot change, you cannot reverse back, is time. Probably not yet; maybe in the future.
Değiştiremeyeceğiniz tek şey, geri alamayacağınız tek şey, zamandır. Henüz değil ama belki gelecekte.
(Laughter)
(Gülüşme)
Well, you cannot change the decision you've made, but can we do something there? Can we actually try to run multiple options on me, and try to predict right on the consequence, and be able to make the right choice? After all, we are our choices.
Verdiğiniz kararı değiştiremezsiniz, ama burada bir şey yapabilir miyiz? Üzerimde gerçekten birden çok opsiyonu çalıştırmayı deneyebilir miyiz? ve sonuca göre doğrusunu tahmin etmeye çalışabilir miyiz? ve doğru seçimi yapabilir miyiz? Her şeye rağmen, biz tercihlerimiziz.
These lady beetles came to me afterwards. 25 years ago, I made the digital lady beetles to try to simulate real lady beetles. Can I make a digital me ... to simulate me? I understand the neural network could become much more sophisticated and complicated there. Can I make that one, and try to run multiple options on that digital me -- to compute that? Then I could live in different universes, in parallel, at the same time. Then I would choose whatever is good for me.
Bu uğur böcekleri sonradan bana geldiler. 25 yıl önce, gerçek uğur böceklerini simule etmek için dijital uğur böcekleri yaptım. Kendimi simule etmek için Kendimden bir tane dijital yapabilir miyim? Sinir siteminin burada çok daha sofistike ve karmaşık olacağını anladım. Bundan bir tane yapabilir miyim? ve bunu hesaplamak için kendi dijitalimin üzerinde birden çok seçeneği çalıştırmayı deneyebilir miyim? Ardından aynı zamanda paralel başka bir evrende yaşayabilirim. Benim için iyi ne ise onu seçebilirim.
I probably have the most comprehensive digital me on the planet. I've spent a lot of dollars on me, on myself. And the digital me told me I have a genetic risk of gout by all of those things there. You need different technology to do that. You need the proteins, genes, you need metabolized antibodies, you need to screen all your body about the bacterias and viruses covering you, or in you. You need to have all the smart devices there -- smart cars, smart house, smart tables, smart watch, smart phone to track all of your activities there. The environment is important -- everything's important -- and don't forget the smart toilet.
Muhtemelen gezegendeki en kapsamlı dijitale sahibim. Bunun için, kendim için çok fazla para harcadım. Ve kendi dijitalim bana oradaki tüm bu şeylerin yanında genetik olarak gut riskine sahip olduğumu söyledi. Bunu yapmanız için ayrı bir teknolojiye ihtiyacınız var. Proteinlere, genlere ihtiyacınız var metabolik antikorlara ihtiyacınız var, içinizdeki veya sizi kaplayan virüs veya bakterileri görmeye ihtiyacınız var Tüm akıllı aletlere sahip olmalısınız-- akıllı araba, akıllı ev, akıllı tabletler, akıllı saat, akıllı telefon; hepsi faaliyetlerinizi takip etmek için. Çevre önemlidir-- her şey önemlidir-- ve akıllı tuvaleti de unutmayın.
(Laughter)
(gülüşme)
It's such a waste, right? Every day, so much invaluable information just has been flushed into the water. And you need them. You need to measure all of them. You need to be able to measure everything around you and compute them.
Ne israf ama değil mi? Her gün, çok fazla paha biçilemez bilginin üzerine sifon çekiliyor. Ve onlara ihtiyacın var. Onların hepsini değerlendirmelisin. Çevrendeki her şeyi değerlendirebilmeli ve bunları hesaplamalısın.
And the digital me told me I have a genetic defect. I have a very high risk of gout. I don't feel anything now, I'm still healthy. But look at my uric acid level. It's double the normal range. And the digital me searched all the medicine books, and it tells me, "OK, you could drink burdock tea" -- I cannot even pronounce it right --
Ve kendi dijitalim genetik bir kusurum olduğunu söyledi. Yüksek derecede gut riskine sahibim. Şu anda bir şey hissetmiyorum. Hâlâ sağlıklıyım. Fakat ürik asit seviyeme bakınca normal değerin iki katı durumunda. Ve kendi dijitalim tüm tıbbi kitapları araştırdı, ve bana "Ok, dulavrat otu içebilirsin" diyor-- bunu doğru telaffuz bile edemiyorum--
(Laughter)
(Gülüşme)
That is from old Chinese wisdom. And I drank that tea for three months. My uric acid has now gone back to normal. I mean, it worked for me.
Bu eski Çin bilgeliğindendir. Ve bu çayı üç ay süreyle içtim. Şu an ürik asitim normale döndü. Demek istediğim, bende işe yaradı.
All those thousands of years of wisdom worked for me. I was lucky. But I'm probably not lucky for you. All of this existing knowledge in the world cannot possibly be efficient enough or personalized enough for yourself. The only way to make that digital me work ... is to learn from yourself. You have to ask a lot of questions about yourself: "What if?" --
Tüm bu binlerce yıllık bilgelik bende işe yaradı. Şanslıydım. Fakat muhtemelen senin için şanslı değilim. Dünyada var olan tüm bu bilgiler muhtemelen yeterince etkili olmayabilir senin için yeterince kişiselleştirilemez. Kendi dijitalini çalışır duruma getirmenin tek yolu kendinden öğrenmektir. Kendine kendin ile ilgili bir çok soru sormak zorundasın. "Eğer yaparsam?--
I'm being jet-lagged now here. You don't probably see it, but I do. What if I eat less? When I took metformin, supposedly to live longer? What if I climb Mt. Everest? It's not that easy. Or run a marathon? What if I drink a bottle of mao-tai, which is a Chinese liquor, and I get really drunk? I was doing a video rehearsal last time with the folks here, when I was drunk, and I totally delivered a different speech.
Şimdi burada jetlag oldum. Muhtemelen siz bunu görmüyorsunuz fakat oldum. Az yesem ne olurdu? Metmorfin alırsam daha uzun yaşar mıyım? Everest dağına tırmansam ne olur? Bu o kadar kolay değil. Veya maraton koşmak? Bir Çin likörü olan mai-tai'den bir şişe içsem ne olurdu? Gerçekten sarhoş olsam? Buradaki insanlarla son bir prova videosu çekiyordum, sarhoştum ve tamamen farklı bir konuşma yaptım.
(Laughter)
(Gülüşme)
What if I work less, right? I have been less stressed, right? So that probably never happened to me, I was really stressed every day, but I hope I could be less stressed. These early studies told us, even with the same banana, we have totally different glucose-level reactions over different individuals.
Daha az çalışsam olur mu? Daha az stresli olurdum doğru mu? Bu nedenle muhtemelen bu bana hiç olamayacak, Gerçekten her gün stresliydim, fakat umarım daha az stresli olabilirim. Bu erken çalışma bize dedi ki; aynı muz ile bile farklı bireylerde tamamen farklı glikoz seviyesi tepkimesine sahibiz.
How about me? What is the right breakfast for me? I need to do two weeks of controlled experiments, of testing all kinds of different food ingredients on me, and check my body's reaction. And I don't know the precise nutrition for me, for myself.
Peki ya ben? Benim için doğru kahvaltı nedir? İki haftalık kontrollü deneyler yapmalıyım, her türlü değişik yiyecek içeriğini kendi üzerimde test etmeliyim, ve vücudumun tepkimesini kontrol etmeliyim. Ve benim için, kendim için en uygun beslenmeyi bilmiyorum.
Then I wanted to search all the Chinese old wisdom about how I can live longer, and healthier. I did it. Some of them are really unachievable. I did this once last October, by not eating for seven days. I did a fast for seven days with six partners of mine. Look at those people. One smile. You know why he smiled? He cheated.
Ardından daha fazla ve sağılıklı nasıl yaşarım hakkında tüm eski Çin bilgeliklerini araştırmak istedim. Bunu yaptım. Bazıları gerçekten ulaşılmazdı. Geçen Ekim ayında bunu bir defa denedim, yedi gün yemeyerek. Altı partnerim ile birlikte yedi gün oruç tuttuk. Şu insanlara bakın. Biri gülümsüyor. Neden gülümsediğini biliyor musunuz? Bizi kandırdı.
(Laughter)
(Gülüşme)
He drank one cup of coffee at night, and we caught it from the data.
Gece bir bardak kahve içti ve biz bunu verilerden yakaladık.
(Laughter)
(Gülüşme)
We measured everything from the data.
Verilerden her şeyi ölçtük.
We were able to track them, and we could really see -- for example, my immune system, just to give you a little hint there. My immune system changed dramatically over 24 hours there. And my antibody regulates my proteins for that dramatic change. And everybody was doing that. Even if we're essentially totally different at the very beginning. And that probably will be an interesting treatment in the future for cancer and things like that.
Bunları takip edebiliyorduk ve gerçekten görebiliyorduk örneğin, benim bağışıklık sistemim, size burada küçük bir ip ucu verir. Benim bağışıklık sistemim belirgin bir şekilde 24 saat süresince değişti. Bu belirgin değişiklikler antikorlarımın proteinlerimi düzenlemesiyle gerçekleşiyor. Ve herkes bunu yapıyordu. En başından beri gerçekten tamamen farklı olsak bile. Ve gelecekte bu, kanser ve benzeri şeyler için muhtemelen ilginç bir tedavi olacaktır.
It becomes very, very interesting. But something you probably don't want to try, like drinking fecal water from a healthier individual, which will make you feel healthier. This is from old Chinese wisdom. Look at that, right? Like 1,700 years ago, it's already there, in the book. But I still hate the smell.
Çok çok ilginç olacak. Fakat sağlıklı bireylerin sidiğini içmek gibi muhtemelen yapmayı istemeyeceğiniz şeyler sizi sağlıklı hissettirebilir. Bu eski Çin bilgeliğindendir. Şuna bir bak, doğru mu? 1700 yıl öncesi gibi, hâlen kitapta yer almaktadır. Fakat ben hâlâ kokusundan hoşlanmıyorum.
(Laughter)
(Gülüşme)
I want to find out the true way to do it, maybe find a combination of cocktails of bacterias and drink it, it probably will make me better. So I'm trying to do that.
Bunu yapmanın doğru yolunu bulmak istiyorum. Belki bakteri kokteyli bileşimini bulabilir ve içebilirim, Muhtemelen bu beni daha iyi yapacaktır. Bu nedenle bunu yapmaya çabalıyorum.
Even though I'm trying this hard, it's so difficult to test out all possible conditions. It's not possible to do all kinds of experiments at all ... but we do have seven billion learning programs on this planet. Seven billion. And every program is running in different conditions and doing different experiments. Can we all measure them?
O kadar çok çabalamama rağmen, ihtimal dahilindeki tüm durumları test etmek çok zor. Her çeşit denemeyi yapmak hiç de imkansız değil... fakat dünyada 7 milyar öğrenen programımız var 7 milyar. Ve her program değişik ortamlarda çalışıyor ve farklı tecrübeler elde ediyor. Bunların hepsini ölçebilir miyiz?
Seven years ago, I wrote an essay in "Science" to celebrate the human genome's 10-year anniversary. I said, "Sequence yourself, for one and for all." But now I'm going to say, "Digitalize yourself for one and for all." When we make this digital me into a digital we, when we try to form an internet of life, when people can learn from each other, when people can learn from their experience, their data, when people can really form a digital me by themselves and we learn from it, the digital we will be totally different with a digital me.
Yedi yıl önce, insan genomunun onuncu yıl dönümünü kutlamak maksadıyla bir makale yazdım. "Kendi kendinize sıralayın, birimiz ve hepimiz için" diye söyledim. Fakat şimdi "Kendinizi dijitalleştirin, birimiz için ve hepimiz için" diyeceğim. Bu dijital beni dijital hepimize çevirdiğimde hayatın internetini düzenlemeye çalıştığımda insanlar birbirinden öğrenebildiklerinde insanlar kendi tecrübelerinden kendi verilerinden öğrenebildiklerinde insanlar kendi dijitallerini gerçekten oluşturabildiklerinde ve biz bundan öğrenebiliriz Dijital biz dijital ben ile tamamen farklı olacaktır.
But it can only come from the digital me. And this is what I try to propose here. Join me -- become we, and everybody should build up their own digital me, because only by that will you learn more about you, about me, about us ... about the question I just posed at the very beginning: "What is life?"
Fakat bu sadece dijital benden gelir. Ve işte bu benim burada teklif ettiğim şey. Bana katılın-- biz olalım, ve herkes kendi dijitalini yapmalıdır. Çünkü sadece bu şekilde kendiniz hakkında, benim hakkımda bizim hakkımızda daha fazla şey öğrenebiliriz. Benim daha konunun başında ortaya attığım soru hakkında; "Hayat nedir?"
Thank you.
Teşekkür ederim.
(Applause)
(Alkış)
Chris Anderson: One quick question for you. I mean, the work is amazing. I suspect one question people have is, as we look forward to these amazing technical possibilities of personalized medicine, in the near-term it feels like they're only going to be affordable for a few people, right? It costs many dollars to do all the sequencing and so forth. Is this going to lead to a kind of, you know, increasing inequality? Or do you have this vision that the knowledge that you get from the pioneers can actually be pretty quickly disseminated to help a broader set of recipients?
Chris Anderson: size hızlı bir sorum var. Bence, çalışma çok güzel. İnsanların bir sorusu olduğunu tahmin ediyorum kişiselleştirilmiş ilaçların bizlere sunacağı inanılmaz olanakları sabırsızlıkla beklerken yakın dönemde bu ilaçlar çok az kişi tarafından satın alınabilir olacak gibi görünüyor, sizce bu doğru mu? Sıralama işlemi ve diğer hususları yapmak pahalıya mâl olur. Bu durum sizce bir çeşit eşitsizliğin oluşmasına yol açar mı? Veya öncülerden aldığınız bilginin daha geniş alıcı kitlesine yardım etmek için gerçekten oldukça hızlı bir şekilde yayılacağına dair görüşünüz var mı?
Jun Wang: Well, good question. I'll tell you that seven years ago, when I co-founded BGI, and served as the CEO of the company there, the only goal there for me to do was to drive the sequencing cost down. It started from 100 million dollars per human genome. Now, it's a couple hundred dollars for a human genome. The only reason to do it is to get more people to benefit from it. So for the digital me, it's the same thing. Now, you probably need, you know, one million dollars to digitize a person. I think it has to be 100 dollars. It has to be free for many of those people that urgently need that.
Jun Wang: Güzel soru. Yedi yıl önce BGI'yi kurduğumuzda ve bu şirketin CEOsu olarak hizmet ettiğimde gerçekleştirmem gereken tek hedef sıralama işleminin maliyetini düşürmekti diyebilirim. İnsan genomu başına 100 milyon dolarla başladı. Şimdi ise birkaç bin dolar. Bunun yapılmasındaki tek sebep daha fazla insan bundan faydalansın. Bu nedenle dijital ben için, aynı şey. Şimdi muhtemelen bir kişiyi dijitalize etmek için bir milyon dolara ihtiyaç duyabilirsiniz. Bence 100 dolar olmalıdır. Buna ihtiyacı olan bir çok insan için bedava olmalıdır.
So this is our goal. And it seems that with all this merging of the technology, I'm thinking that in the very near future, let's say three to five years, it will come to reality. And this is the whole idea of why I founded iCarbonX, my second company. It's really trying to get the cost down to a level where every individual could have the benefit.
İşte bizim hedefimiz bu. Sanki birbirine girmiş bu teknolojilerle bence çok yakın gelecekte gelin şuna üç ila beş yıl diyelim bu gerçekleşecek. Benim ikinci şirketim olan iCorbon'u kurma nedenim tam olarak bu fikir. Bu şirket gerçekten de maliyetleri her bir kişinin yararlanabileceği seviyeye indirmeye çalışıyor.
CA: All right, so the dream is not elite health services for few, it's to really try and actually make overall health care much more cost effective --
CA: Tamam, yani hayaliniz sadece birkaç kişi için elit sağlık hizmeti değil gerçekten çabalamak ve aslında tüm sağlık hizmetini daha uygun maliyetli yapmak --
JW: But we started from some early adopters, people believing ideas and so on, but eventually, it will become everybody's benefit.
JW: Fakat biz bazı öncülerle bu fikri kabul eden, bu fikre inananlarla başladık, fakat en sonunda bu herkesin yararına olacaktır.
CA: Well, Jun, I think it's got to be true to say you're one of the most amazing scientific minds on the planet, and it's an honor to have you.
CA: Peki Jun, şunu söylemek doğru olacaktır Sen bu dünyadaki en hayret verici bilimsel zihinsin, ve seni burada ağırlamak bir onurdu.
JW: Thank you.
JW: Teşekkür ederim.
(Applause)
(Alkış)