For the next 16 minutes, I'm going to take you on a journey that is probably the biggest dream of humanity: to understand the code of life.
ในอีก 16 นาทีข้างหน้า ผมกำลังจะพาคุณเดินทางไปด้วยกัน ที่บางที มันอาจเป็นความฝัน ที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของมวลมนุษยชาติ เพื่อทำความเข้าใจรหัสของชีวิต
So for me, everything started many, many years ago when I met the first 3D printer. The concept was fascinating. A 3D printer needs three elements: a bit of information, some raw material, some energy, and it can produce any object that was not there before.
สำหรับผมแล้ว ทุกอย่างเริ่มขึ้น เมื่อหลายปีมาแล้ว เมื่อผมพบเข้ากับเครื่องพิมพ์สามมิติเครื่องแรก แนวคิดมันน่าสนใจมาก เครื่องพิมพ์สามมิติต้องการสามสิ่ง ข้อมูลนิดหน่อย วัตถุดิบ และพลังงาน และมันสามารถสร้างวัตถุใดก็ตาม ที่ไม่ได้ปรากฏอยู่ตรงนั้นแต่แรก
I was doing physics, I was coming back home and I realized that I actually always knew a 3D printer. And everyone does. It was my mom.
ตอนนั้นผมเรียนฟิสิกส์ ผมกำลังจะกลับบ้าน และตระหนักว่า อันที่จริง ผมรู้จักเครื่องพิมพ์สามมิติมาโดยตลอด และทุกคนก็เช่นกัน มันก็คือแม่ของผมนี่เอง
(Laughter)
(เสียงหัวเราะ)
My mom takes three elements: a bit of information, which is between my father and my mom in this case, raw elements and energy in the same media, that is food, and after several months, produces me. And I was not existent before.
แม่ของผมใช้สามสิ่งนี้ ข้อมูลนิดหน่อย ซึ่งในกรณีนี้ คือระหว่างพ่อและแม่ของผม วัตถุดิบและพลังงาน ในบริบทเดียวกันมันคืออาหาร และหลังจากสองสามเดือน ผมก็เกิดขึ้นมา และผมก็ไม่ได้ปรากฏอยู่ก่อนหน้านี้
So apart from the shock of my mom discovering that she was a 3D printer, I immediately got mesmerized by that piece, the first one, the information. What amount of information does it take to build and assemble a human? Is it much? Is it little? How many thumb drives can you fill?
ฉะนั้น นอกเหนือจากที่แม่ผมตกใจ ว่าเธอเป็นเครื่องพิมพ์สามมิติ ผมก็ตะลึงกับสิ่งนั้นโดยทันที ประการแรก ข้อมูล ข้อมูลปริมาณเท่าไรที่มันต้องการ เพื่อที่จะสร้างและประกอบขึ้นเป็นมนุษย์ มันเยอะหรือเปล่า มันน้อยหรือเปล่า ต้องใช้ทัมป์ไดรฟ์กี่อันในการเก็บข้อมูล
Well, I was studying physics at the beginning and I took this approximation of a human as a gigantic Lego piece. So, imagine that the building blocks are little atoms and there is a hydrogen here, a carbon here, a nitrogen here. So in the first approximation, if I can list the number of atoms that compose a human being, I can build it. Now, you can run some numbers and that happens to be quite an astonishing number. So the number of atoms, the file that I will save in my thumb drive to assemble a little baby, will actually fill an entire Titanic of thumb drives -- multiplied 2,000 times. This is the miracle of life. Every time you see from now on a pregnant lady, she's assembling the biggest amount of information that you will ever encounter. Forget big data, forget anything you heard of. This is the biggest amount of information that exists.
ครับ ผมกำลังเริ่มเรียนฟิสิกส์ในตอนนั้น และผมก็ประมาณเอาว่า มนุษย์เป็นเลโก้ชิ้นใหญ่ยักษ์ ฉะนั้น ลองนึกดูว่าโครงสร้างพื้นฐาน เป็นอะตอมเล็ก ๆ และมีไฮโดรเจนอยู่ตรงนี้ คาร์บอนตรงนี้ ไนโตรเจนตรงนี้ ฉะนั้นในการประมาณการครั้งแรก ถ้าผมเขียนจำนวนของอะตอม ที่ถูกใช้สร้างมนุษย์ได้ ผมก็จะสร้างมันได้ ตอนนี้ คุณสามารถลองดูจำนวนบางส่วนได้ และนั้นก็ค่อนข้างจะเป็นจำนวนที่น่าทึ่งทีเดียว จำนวนของอะตอม ไฟล์ที่ผมจะเก็บไว้ในทัมป์ไดรฟ์ เพื่อที่จะประกอบเด็กทารกตัวเล็กขึ้นมา จะกินพื้นที่ทั้งหมดของทัมป์ไดรฟ์จำนวนมาก -- คูณด้วย 2,000 ครั้ง มันคืออัศจรรย์แห่งชีวิต ทุกครั้งที่คุณเห็นต่อไปจากนี้ หญิงตั้งครรภ์คนนี้ เธอกำลังรวบรวมปริมาณข้อมูล ที่มากมายที่สุด ที่คุณจะเคยพบเคยเห็น ลืมเรื่องบิ๊กเดต้าไปได้เลย ลืมทุกเรื่องที่คุณเคยได้ยิน นี่เป็นปริมาณของข้อมูลที่มากที่สุด ที่เคยปรากฏอยู่
(Applause)
(เสียงหัวเราะ)
But nature, fortunately, is much smarter than a young physicist, and in four billion years, managed to pack this information in a small crystal we call DNA. We met it for the first time in 1950 when Rosalind Franklin, an amazing scientist, a woman, took a picture of it. But it took us more than 40 years to finally poke inside a human cell, take out this crystal, unroll it, and read it for the first time. The code comes out to be a fairly simple alphabet, four letters: A, T, C and G. And to build a human, you need three billion of them. Three billion. How many are three billion? It doesn't really make any sense as a number, right?
แต่น่าเสียดายที่ธรรมชาติ ฉลาดกว่านักฟิสิกส์เด็ก ๆ นัก และในเวลาสี่พันล้านปี มันสามารถอัดข้อมูลนี้ เข้าไปในผลึกเล็ก ๆ ที่เรียกว่า ดีเอ็นเอ เราพบมันเป็นครั้งแรกในปี ค.ศ. 1950 เมื่อ โรสริน แฟรงคลิน นักวิทยาศาสตร์หญิงที่น่าทึ่ง ถ่ายภาพมันเอาไว้ได้ แต่เราใช้เวลาอีกกว่า 40 ปี ก่อนจะ สามารถมองเข้าไปในเซลล์มนุษย์ได้ นำผลึกดังกล่าวออกมา คลี่มันออก และอ่านมันได้เป็นครั้งแรก รหัสนั้นเป็นตัวอักษร ที่ค่อนข้างจะธรรมดาสามัญ สี่ตัวอักษร คือ A, T, C และ G และเพื่อที่จะสร้างมนุษย์ คุณต้องการตัวอักษรนั้นสามพันล้านตัว สามพันล้าน สามพันล้านนี่มันมากแค่ไหน จำนวนนั้น มันไม่ได้ช่วย ทำให้เรามองเห็นภาพเลย ใช่ไหมครับ
So I was thinking how I could explain myself better about how big and enormous this code is. But there is -- I mean, I'm going to have some help, and the best person to help me introduce the code is actually the first man to sequence it, Dr. Craig Venter. So welcome onstage, Dr. Craig Venter.
ครับ ผมก็คิดเหมือนกัน ว่าทำอย่างไรจึงจะอธิบายได้ดีกว่านี้ เกี่ยวกับว่ารหัสที่ว่าใหญ่ยักษ์ขนาดไหน แต่ว่า -- ผมหมายความว่า ผมกำลังจะขอความช่วยเหลือ และคนที่เหมาะสมที่สุด ที่จะมาช่วยผมแนะนำรหัสนี้ ก็คือ บุคคลแรกที่หาลำดับมันได้ ดร. เคร๊ก เวนเตอร์ ครับ ขอต้อนรับ ดร. เคร๊ก เวนเตอร์ ขึ้นมาบนเวทีด้วยครับ
(Applause)
(เสียงปรบมือ)
Not the man in the flesh, but for the first time in history, this is the genome of a specific human, printed page-by-page, letter-by-letter: 262,000 pages of information, 450 kilograms, shipped from the United States to Canada thanks to Bruno Bowden, Lulu.com, a start-up, did everything. It was an amazing feat.
ไม่ได้มาเป็นตัวเป็นตน แต่นี่เป็นครั้งแรกในประวัติศาสตร์ นี่คือจีโนมของบุคคลหนึ่ง ที่ถูกตีพิมพ์เป็นหน้า ๆ ทุกตัวอักษร ข้อมูลจำนวน 262,000 หน้า น้ำหนัก 450 กิโลกรัม ถูกส่งจากสหรัฐฯ ไปแคนาดา ต้องขอขอบคุณ บรูโน โบวเดน, Lulu.com สตาร์ทอัพที่ทำทุกอย่าง มันเป็นโครงสร้างที่น่าทึ่งครับ
But this is the visual perception of what is the code of life. And now, for the first time, I can do something fun. I can actually poke inside it and read. So let me take an interesting book ... like this one. I have an annotation; it's a fairly big book. So just to let you see what is the code of life. Thousands and thousands and thousands and millions of letters. And they apparently make sense. Let's get to a specific part. Let me read it to you:
แต่นี่เป็นมุมมองเชิงทัศนะ ว่ารหัสแห่งชีวิตคืออะไร และตอนนี้ มันเป็นครั้งแรก ที่ผมจะได้ทำอะไรสนุก ๆ ผมสามารถมองเข้าไป และอ่านมันได้ ให้ผมเลือกหนังสือที่น่าสนใจสักเล่ม อย่างเช่น เล่มนี้ ผมมีความเห็นประกอบครับ มันเป็นหนังสือเล่มโต เพื่อที่จะให้คุณเห็นภาพ ว่ารหัสแห่งชีวิตมีหน้าตาอย่างไร ตัวอักษรมากมาย หลายพันล้าน และมันก็สมเหตุสมผลครับ ลองมาดูส่วนจำเพาะกันบ้าง ให้ผมลองอ่านให้ฟังนะครับ
(Laughter)
(เสียงหัวเราะ)
"AAG, AAT, ATA."
"AAG, AAT, ATA"
To you it sounds like mute letters, but this sequence gives the color of the eyes to Craig. I'll show you another part of the book. This is actually a little more complicated.
สำหรับคุณมันเหมือนเป็นตัวอักษร ที่ไม่มีความหมายอะไร แต่ลำดับนี้ให้สีกับตาของเคร๊ก ผมจะแสดงให้คุณเห็นอีกส่วนหนึ่ง ของหนังสือนี้ นี่มันซับซ้อนกว่าหน่อย
Chromosome 14, book 132:
โครโมโซม 14 หนังสือเล่มที่ 132
(Laughter)
(เสียงหัวเราะ)
As you might expect.
เป็นไปอย่างที่คุณคาด
(Laughter)
(เสียงหัวเราะ)
"ATT, CTT, GATT."
"ATT, CTT, GATT"
This human is lucky, because if you miss just two letters in this position -- two letters of our three billion -- he will be condemned to a terrible disease: cystic fibrosis. We have no cure for it, we don't know how to solve it, and it's just two letters of difference from what we are.
คนคนนี้โชคดีจังเลย เพราะว่าถ้าตัวอักษรตกหล่นไปสองตัว ในตำแหน่งนี้ -- สองตัวอักษรจากสามพันล้าน -- เขาจะเป็นโรคร้ายในทันที ซึ่งมันก็คือ ซิย์สติกไฟโบรซิส มันไม่มีวิธีรักษา เราไม่รู้ว่าจะต้องจัดการกับมันอย่างไร และมันเป็นเพียงสองตัวอักษร ที่ต่างไปจากคนปกติ
A wonderful book, a mighty book, a mighty book that helped me understand and show you something quite remarkable. Every one of you -- what makes me, me and you, you -- is just about five million of these, half a book. For the rest, we are all absolutely identical. Five hundred pages is the miracle of life that you are. The rest, we all share it. So think about that again when we think that we are different. This is the amount that we share.
หนังสือที่น่าทึ่ง หนังสือที่ทรงอนุภาพ หนังสือที่ทำให้ผมเข้าใจ และแสดงบางอย่างที่ค่อนข้างน่าทึ่ง ให้คุณได้ชม สำหรับพวกคุณทุก ๆ คน -- สิ่งที่ ทำให้ผมเป็นผม ทำให้คุณเป็นคุณ -- คือเพียงประมาณห้าล้านตัวอักษร ซึ่งคือหนังสือครึ่งเล่ม ส่วนที่เหลือ เราทุกคนมีเหมือน ๆ กัน ห้าล้านหน้าคืออัศจรรย์แห่งชีวิตของคุณ ส่วนที่เหลือ เรามีเหมือน ๆ กัน ฉะนั้น ลองมานึกกันดูอีกที เมื่อเราคิดว่าเราแตกต่างกัน นี่คือปริมาณที่เรามีร่วมกัน
So now that I have your attention, the next question is: How do I read it? How do I make sense out of it? Well, for however good you can be at assembling Swedish furniture, this instruction manual is nothing you can crack in your life.
เอาล่ะ ในเมื่อตอนนี้คุณให้ความสนใจแล้ว คำถามถัดไปก็คือ ผมจะอ่านมันได้อย่างไร ผมจะเข้าใจทั้งหมดนั่นได้อย่างไร ครับ ไม่ว่าคุณจะเชี่ยวชาญ ในการต่อเครื่องเรือนจากสวีเดนสักแค่ไหน คู่มือคำแนะนำนี้ ไม่ใช่สิ่งที่คุณ จะถอดความออกได้ในชั่วชีวิต
(Laughter)
(เสียงหัวเราะ)
And so, in 2014, two famous TEDsters, Peter Diamandis and Craig Venter himself, decided to assemble a new company. Human Longevity was born, with one mission: trying everything we can try and learning everything we can learn from these books, with one target -- making real the dream of personalized medicine, understanding what things should be done to have better health and what are the secrets in these books.
และในปี ค.ศ. 2014 ชาว TED ผู้โด่งดังสองท่าน ปีเตอร์ ไดแมนดิส และเคร๊ก เวนเตอร์ เอง ตัดสินใจที่จะตั้งบริษัทใหม่ บริษัท ฮิวแมน ลองจิวิตี ก็เกิดขึ้น ด้วยเป้าหมายหนึ่งคือ พยายามทำทุกอย่างที่ทำได้ และเรียนรู้ทุกสิ่งทุกอย่างที่ทำได้ จากหนังสือเหล่านี้ ด้วยเป้าหมายเดียว -- ทำให้ความฝัน เรื่องการแพทย์ส่วนบุคคลให้เป็นจริง ทำความเข้าใจว่าควรทำอะไร เพื่อที่จะให้มีสุขภาพที่ดี และอะไรคือความลับของหนังสือเหล่านี้
An amazing team, 40 data scientists and many, many more people, a pleasure to work with. The concept is actually very simple. We're going to use a technology called machine learning. On one side, we have genomes -- thousands of them. On the other side, we collected the biggest database of human beings: phenotypes, 3D scan, NMR -- everything you can think of. Inside there, on these two opposite sides, there is the secret of translation. And in the middle, we build a machine. We build a machine and we train a machine -- well, not exactly one machine, many, many machines -- to try to understand and translate the genome in a phenotype. What are those letters, and what do they do? It's an approach that can be used for everything, but using it in genomics is particularly complicated. Little by little we grew and we wanted to build different challenges. We started from the beginning, from common traits. Common traits are comfortable because they are common, everyone has them.
กลุ่มคนที่น่าทึ่ง นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล 40 คน และผู้คนอีกมากมาย ที่ผมรู้สึกเป็นเกียรติยิ่งที่ได้ร่วมงาน หลักการนั้นง่ายมากครับ เรากำลังจะใช้เทคโนโลยี ที่เรียกว่า การเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ทางด้านหนึ่ง เรามีจีโนม -- มากมายเลยทีเดียว อีกด้านหนึ่ง เราเก็บรวบรวมฐานข้อมูลที่ใหญ่ที่สุด ของมนุษย์ ตั้งแต่ ฟีโนไทป์ ภาพสแกนด์สามมิติ เอ็นเอ็มอาร์ -- ทุกอย่างที่เราจะนึกออก ภายในนั้น ทางด้านตรงข้าม มันมีความลับของการแปล และตรงกลางนี้ เราสร้างเครื่อง เราสร้างเครื่องและเราสอนมัน -- ครับ ไม่ใช่เครื่องเดียว แต่หลายเครื่องมาก -- เพื่อทำความเข้าใจและแปลจีโนม ให้เป็นฟีโนไทป์ ตัวหนังสือเหล่านั้นคืออะไร และพวกมันทำอะไร มันเป็นวิธีการที่สามารถใช้ได้กับทุกอย่าง แต่การใช้มันในจีโนมิก ค่อนข้างที่จะซับซ้อนเป็นพิเศษ เราเติบโตทีละเล็กทีละน้อย และเราต้องการที่จะสร้างความท้าทายใหม่ เราเริ่มจากจุดเริ่มต้นจากลักษณะทั่วไป ลักษณะทั่วไปเป็นอะไรที่เราสบายใจ เพราะว่าพวกมันเป็นสิ่งที่พบทั่วไป ทุก ๆ คนมีมัน
So we started to ask our questions: Can we predict height? Can we read the books and predict your height? Well, we actually can, with five centimeters of precision. BMI is fairly connected to your lifestyle, but we still can, we get in the ballpark, eight kilograms of precision. Can we predict eye color? Yeah, we can. Eighty percent accuracy. Can we predict skin color? Yeah we can, 80 percent accuracy. Can we predict age? We can, because apparently, the code changes during your life. It gets shorter, you lose pieces, it gets insertions. We read the signals, and we make a model.
ฉะนั้น เราเริ่มถามคำถามที่ว่า เราจะสามารถคาดคะเนส่วนสูงได้ไหม เราจะสามารถอ่านหังสือ และคาดเดาส่วนสูงของคุณได้ไหม ครับ อันที่จริงเราทำได้ ด้วยความแม่นยำในระดับห้าเซนติเมตร BMI ค่อนข้างที่จะเชื่อมโยง กับการใช้ชีวิตของคุณ แต่เรายังสามารถ เราคาดการได้อย่างคร่าว ๆ ที่ระดับความแม่นยำแปดกิโลกรัม เราจะสามารถคาดคะเนสีตาได้หรือไม่ ครับ เราทำได้ ด้วยความแม่นยำแปดสิบเปอร์เซ็นต์ เราจะสามารถคาดคะเนสีผิวได้หรือไม่ ครับ เราทำได้ ด้วยความแม่นยำ 80 เปอร์เซ็นต์ เราจะสามารถคาดคะเนอายุได้หรือไม่ เราทำได้ครับ เพราะว่ารหัสเปลี่ยนไป ในช่วงต่าง ๆ ของชีวิตของคุณ มันสั้นลง และคุณสูญเสียงบางชิ้นส่วนไป มันมีส่วนที่ถูกแทรกเข้าไป เราอ่านสัญญาณ และเราก็สร้างแบบจำลอง
Now, an interesting challenge: Can we predict a human face? It's a little complicated, because a human face is scattered among millions of these letters. And a human face is not a very well-defined object. So, we had to build an entire tier of it to learn and teach a machine what a face is, and embed and compress it. And if you're comfortable with machine learning, you understand what the challenge is here.
ทีนี้ ความท้าทายที่น่าสนใจก็คือ เราจะสามารถคาดคะเนหน้าของมนุษย์ได้หรือไม่ มันค่อนข้างจะซับซ้อนสักหน่อย เพราะว่าหน้าของมนุษย์กระจัดกระจาย อยู่ท่ามกลางตัวหนังสือนับล้านเหล่านี้ และหน้าของคน ก็ไม่ใช่สิ่งที่ถูกกำหนดไว้อย่างชัดเจน ฉะนั้น เราจะต้องสร้าง ระดับต่าง ๆ ทั้งหมดสำหรับมัน เพื่อเรียนและสอนเครื่องว่าหน้าคืออะไร และฝังมัน และย่อมัน และถ้าคุณสบายใจกับการเรียนรู้ของเครื่อง คุณจะเข้าใจว่าความท้าทายตรงนี้คืออะไร
Now, after 15 years -- 15 years after we read the first sequence -- this October, we started to see some signals. And it was a very emotional moment. What you see here is a subject coming in our lab. This is a face for us. So we take the real face of a subject, we reduce the complexity, because not everything is in your face -- lots of features and defects and asymmetries come from your life. We symmetrize the face, and we run our algorithm. The results that I show you right now, this is the prediction we have from the blood.
ครับ หลังจาก 15 ปี -- 15 ปีหลังจากที่เราอ่านลำดับแรกได้ -- เดือนตุลาคมนี้ เราเริ่มที่จะเห็นสัญญาณบางอย่าง และมันก็เป็นวินาทีที่น่าประทับใจยิ่ง ที่คุณเห็นอยู่นี้คือตัวอย่างที่มายังห้องทดลอง นี่คือหน้าของเรา เราเอาหน้าจริง ๆ ของตัวอย่างมา เราลดความซับซ้อนลง เพราะว่าไม่ใช่ว่าทุกอย่างจะอยู่ในหน้าของเรา -- ลักษณะและร่องรอย และความไม่สมมาตรต่าง ๆ ที่เกิดขึ้นในชีวิตประจำวัน เราสรุปโครงหน้าของเราและเราก็ใช้อัลกอริธึม ผลที่ออกมาตรงนี้ เป็นการคาดคะเนที่เราได้จากเลือด
(Applause)
(เสียงปรบมือ)
Wait a second. In these seconds, your eyes are watching, left and right, left and right, and your brain wants those pictures to be identical. So I ask you to do another exercise, to be honest. Please search for the differences, which are many. The biggest amount of signal comes from gender, then there is age, BMI, the ethnicity component of a human. And scaling up over that signal is much more complicated. But what you see here, even in the differences, lets you understand that we are in the right ballpark, that we are getting closer. And it's already giving you some emotions.
รอเดี๋ยวครับ ตอนนี้ ตาของคุณกำลังมองไปทางซ้ายแล้วก็ขวา แล้วก็ซ้ายแล้วก็ขวา และสมองของคุณ ก็ต้องการให้ภาพนั้นเหมือนกัน ผมก็เลยอยากจะให้คุณลองทำอะไรบางอย่าง ลองมองหาความแตกต่างสิครับ มันมีอยู่หลายจุดทีเดียว สัญญาณที่มากที่สุดมาจากเพศ จากนั้นก็อายุ บีเอ็มไอ และองค์ประกอบเชื้อชาติของมนุษย์ และการเพิ่มสัญญาณเพื่อกลบสิ่งเหล่านั้น เป็นอะไรที่ซับซ้อนกว่ามาก แต่ที่คุณเห็นอยู่ตรงนี้ แม้ว่ามันจะมีความแตกต่าง มันทำให้คุณเข้าใจ ว่าเราได้ภาพคร่าว ๆ ที่ถูกต้อง ที่จะทำให้เราใกล้ความจริงมากขึ้น และมันได้ให้ความรู้สึกบางอย่างกับคุณ
This is another subject that comes in place, and this is a prediction. A little smaller face, we didn't get the complete cranial structure, but still, it's in the ballpark. This is a subject that comes in our lab, and this is the prediction. So these people have never been seen in the training of the machine. These are the so-called "held-out" set. But these are people that you will probably never believe. We're publishing everything in a scientific publication, you can read it.
นี่คืออีกหนึ่งตัวอย่างที่เข้ามา และนี่คือการคาดคะเน หน้านี้เล็กกว่านิดหน่อย เราไม่ได้เห็นโครงสร้างกระโหลกที่สมบูรณ์ แต่ถึงกระนั้น มันก็เป็นภาพคร่าว ๆ นี่คือตัวอย่างที่มาจากห้องทดลอง และนี่คือผลการคาดคะเน คนเหล่านี้ไม่เคยถูกเห็นมาก่อน ในการสอนเครื่อง มันถูกเรียกว่าชุด "เฮล-เอ้า" (held-out) แต่ว่ามีคนที่ไม่เชื่อ เราตีพิมพ์ทุกสิ่งทุกอย่าง ในวารสารทางวิทยาศาสตร์ คุณไปดูเอาก็ได้
But since we are onstage, Chris challenged me. I probably exposed myself and tried to predict someone that you might recognize. So, in this vial of blood -- and believe me, you have no idea what we had to do to have this blood now, here -- in this vial of blood is the amount of biological information that we need to do a full genome sequence. We just need this amount. We ran this sequence, and I'm going to do it with you. And we start to layer up all the understanding we have. In the vial of blood, we predicted he's a male. And the subject is a male. We predict that he's a meter and 76 cm. The subject is a meter and 77 cm. So, we predicted that he's 76; the subject is 82. We predict his age, 38. The subject is 35. We predict his eye color. Too dark. We predict his skin color. We are almost there. That's his face.
แต่เมื่อเรามาอยู่บนเวที คริสก็เลยท้าผม บางทีผมจะลองเสนอตัวและพยายามคาดคะเน ใครบางคนที่คุณอาจจะรู้จัก เอาล่ะ นี่เป็นหลอดบรรจุเลือด -- และเชื่อผมเหอะ คุณไม่รู้หรอกว่า เราต้องทำอย่างไรบ้างถึงจะได้เลือดหลอดนี้มา แต่เอาล่ะ -- ในหลอดบรรจุเลือดนี้มีข้อมูลทางชีวภาพ ที่เราต้องการในการสร้างลำดับจีโนมทั้งหมด เราต้องการเพียงเท่านี้ เราดำเนินการหาลำดับและผมกำลังจะทำให้ดู และเราจะเริ่มวางรากฐานข้อมูลที่เราได้ ในหลอดบรรจุเลือดนี้ เราคาดคะเนได้ว่า เขาเป็นผู้ชาย และตัวอย่างของเราก็เป็นผู้ชาย เราคาดคะเนว่าเขาสูงหนึ่งเมตร กับ 76 เซนติเมตร ตัวอย่างของเราสูงหนึ่งเมตร กับอีก 77 เซนติเมตร เราคาดคะเนว่า เขามีน้ำหนัก 76 ตัวอย่างของเรามีน้ำหนัก 82 เราคาดคะเนว่าเขาอายุ 38 ปี ตัวอย่างของเรามีอายุ 35 ปี เราคาดคะแนสีตาของเขา เข้มไปหน่อย เราคาดคะเนสีผิวของเขา เราเกือบจะได้แล้วครับ และนี่คือหน้าของเขา
Now, the reveal moment: the subject is this person.
ทีนี้ วินาทีแห่งความจริงครับ คนคนนี้คือตัวอย่างของเรา
(Laughter)
(เสียงหัวเราะ)
And I did it intentionally. I am a very particular and peculiar ethnicity. Southern European, Italians -- they never fit in models. And it's particular -- that ethnicity is a complex corner case for our model. But there is another point. So, one of the things that we use a lot to recognize people will never be written in the genome. It's our free will, it's how I look. Not my haircut in this case, but my beard cut. So I'm going to show you, I'm going to, in this case, transfer it -- and this is nothing more than Photoshop, no modeling -- the beard on the subject. And immediately, we get much, much better in the feeling.
และผมตั้งใจทำให้มันออกมาเป็นแบบนี้ครับ ผมเองมีเชื้อชาติที่จำเพาะ และค่อนข้างจะแปลก ผมเป็นชาวยุโรปทางตอนใต้ ชาวอิตาเลียน -- มันไม่เข้ากับแบบจำลองครับ และรูปแบบจำเพาะนั่น -- เชื้อชาติดังกล่าว เป็นกรณีที่สร้างความซับซ้อนให้กับแบบจำลอง แต่มันยังมีอีกจุดหนึ่งครับ สิ่งหนึ่งที่เราใช้บ่อย ๆ เพื่อไว้จดจำบุคคล ไม่ได้ถูกบันทึกไว้ในจีโนมเลย มันเป็นเจตจำนงเสรีของเรา มันเป็นหน้าตาของผม ในกรณีนี้ ไม่ใช่ทรงผมของผม แต่เป็นลักษณะของหนวดเครา ผมกำลังจะแสดงให้คุณดู ในกรณีนี้ ผมจะย้ายมัน -- และมันไม่มีอะไรไปมากกว่า การทำโฟโตช๊อป ไม่มีทำแบบจำลอง -- หนวดของตัวอย่าง และทันใดนั้นเอง เราได้ความรู้สึกที่ดีกว่ามาก ๆ
So, why do we do this? We certainly don't do it for predicting height or taking a beautiful picture out of your blood. We do it because the same technology and the same approach, the machine learning of this code, is helping us to understand how we work, how your body works, how your body ages, how disease generates in your body, how your cancer grows and develops, how drugs work and if they work on your body.
แล้วทำไมเราถึงทำอย่างนี้น่ะหรือครับ เราไม่ได้ทำแบบนี้ เพื่อคาดคะเนความสูง หรือถ่ายภาพสวย ๆ จากเลือด เราทำแบบนี้เพราะว่าเทคโนโลยีเดียวกันนี้ และวิธีการเดียวกันนี้ การเรียนรู้เครื่องจากรหัสดังกล่าว กำลังจะช่วยให้เราเข้าใจว่าเราเป็นเราได้อย่างไร ร่ายกายของเราทำงานอย่างไร ร่างกายของคุณมีอายุเท่าไร โรคภัยไข้เจ็บเกิดขึ้นในร่างกายของคุณได้อย่างไร มะเร็งเติบโตขึ้นและพัฒนาไปได้อย่างไร ยาทำงานอย่างไร และพวกมันได้ผลกับร่างกายของคุณหรือไม่
This is a huge challenge. This is a challenge that we share with thousands of other researchers around the world. It's called personalized medicine. It's the ability to move from a statistical approach where you're a dot in the ocean, to a personalized approach, where we read all these books and we get an understanding of exactly how you are. But it is a particularly complicated challenge, because of all these books, as of today, we just know probably two percent: four books of more than 175.
นี่เป็นความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ นี่เป็นความท้าทายที่พวกเรามีร่วมกัน กับนักวิจัยหลายพันทั่วโลก มันเรียกว่าการแพทย์ส่วนบุคคล มันเป็นความสามารถ ที่จะเปลี่ยนจากวิธีทางสถิติ ที่คุณเป็นเพียงจุดหนึ่งในมหาสมุทร ไปเป็นวิธีการทางการแพทย์ส่วนบุคคล ที่เราทุกคนอ่านหนังสือทั้งหมดนี้ และเราก็มีความเข้าใจ ว่าเรานั้นจริง ๆ แล้วเป็นอย่างไร แต่มันเป็นความท้าทายที่ซับซ้อนมากจริง ๆ เพราะว่า ณ เวลานี้ หนังสือทั้งหมดเหล่านี้ เรารู้เพียงแค่สองเปอร์เซ็นต์ หนังสือสี่เล่มจากทั้งหมด 175
And this is not the topic of my talk, because we will learn more. There are the best minds in the world on this topic. The prediction will get better, the model will get more precise. And the more we learn, the more we will be confronted with decisions that we never had to face before about life, about death, about parenting.
และนี่ไม่ใช่หัวข้อของการบรรยายของผม เพราะว่าเราจะเรียนรู้กันมากกว่านี้ มีคนฉลาด ๆ มากมายในโลกที่รู้เรื่องนี้ การคาดคะเนจะดีขึ้น แบบจำลองจะมีความแม่นยำมากขึ้น และยิ่งเราเรียนรู้ เราก็ยิ่งจะต้องพบกับตัดสินใจ ที่เราไม่เคยเผชิญหน้ามาก่อน เกี่ยวกับชีวิต เกี่ยวกับความตาย เกี่ยวกับการเลี้ยงดู
So, we are touching the very inner detail on how life works. And it's a revolution that cannot be confined in the domain of science or technology. This must be a global conversation. We must start to think of the future we're building as a humanity. We need to interact with creatives, with artists, with philosophers, with politicians. Everyone is involved, because it's the future of our species. Without fear, but with the understanding that the decisions that we make in the next year will change the course of history forever.
ฉะนั้น เรากำลังเข้าใกล้รายละเอียดภายใน ว่าชีวิตนั้นเป็นเช่นใด และมันคือการปฏิวัติที่ไม่สามารถจะจำกัดได้ ในเขตแดนของวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มันจะต้องเป็นการสนทนาระดับนานาชาติ เราจะต้องเริ่มคิดถึงอนาคต ที่เรากำลังสร้างในฐานะมนุษยชาติ เราต้องมีปฏิสัมพันธ์กับความสร้างสรรค์ กับศิลปิน กับนักปรัชญา กับนักการเมือง ทุกคนมีส่วนร่วมในเรื่องนี้ เพราะว่ามันเป็นอนาคตของสายพันธุ์ของเรา โดยปราศจากความเกรงกลัว แต่ด้วยความเข้าใจ ที่ว่าการตัดสินใจของเราในปีหน้า จะเปลี่ยนแปลงประวัติศาสตร์ไปตลอดกาล
Thank you.
ขอบคุณครับ
(Applause)
(เสียงปรบมือ)