Կենսաֆիզիկոս, նյարդային և վարքագծային մասնագետ Անահիտ Հովհաննիսյանը երիտասարդ գիտնականների այն սերնդից է, որի համար ցանցի սկզբունքով աշխատելը շնչելու պես մի բան է։ Եվ առաջին հերթին դա նշանակում է ուղիղ կապ ունենալ գիտական տվյալների հետ, կարողանալ աշխատել տարբեր տվյալների բազաների հետ։

Անահիտը դասավանդում է Ֆրեզնոյի Կալիֆորնիայի պետական համալսարանում և ուսումնասիրում է տեսողության ֆենոմենը։ 

Երազում է բուժել կուրությունը՝ ստեղծելով տեսողական իմպլանտներ։ Աչքի ցանցաթաղանթի բարդ ու միլիարդավոր կապերով փոխազդող նեյրոնների մասին նրա բանախոսությունը Բարքեմփում հուշեց նաև, թե որքան կարևոր է գիտական մտքի ազատ ու ակտիվ շրջանառությունը։ 

Ճիշտ այնպես, ինչպես մեր ուղեղի նեյրոններն են ազդակներ ուղարկում իրար, այնպես էլ յուրաքանչյուր անհատ է հաղորդակցվում մյուսի հետ։ Եվ հավաքվում է ահռելի տվյալների բազա։ Որտեղ յուրաքանչյուրս ինֆորմացիայի չնչին մասնիկ ենք։

Գիտական ու կրթական համակարգերը Հայաստանում բավականին խաթարված են։ Ինչպե՞ս դրանք միացնել, խթանել ու արդյունք ստանալ։ Եվ ի՞նչ դեր կարող է ունենալ մեդիան։ 

Շատ բան սկսվում է կրթությունից։

Ինձ շատ է դուր գալիս, թե ինչպես են աշխատում Գիտուժ հարթակի մարդիկ, որոնք գիտության բնագավառից են ու հետաքրքիր զրույցներ են վարում գիտության մարդկանց հետ։ Շատ լավ է, որ դրսում սովորած երիտասարդները պատմում են իրենց փորձի մասին։ Եվ անգամ նշանակություն չունի, թե որտեղ են նրանք ապրում, արտասահմանում, թե Հայաստանում։ 

Հայաստանի Ամերիկյան համալսարանն էլ ուզում է բացել գիտական կենտրոն՝ առանձին մասնաշենքում։ Եվ հիմա հավաքում են գիտական տվյալների (data science) կենտրոնը, որը ապագայի կարևոր մոդել է։ Բոլորն են աշխարհում հասկանում, որ տվյալների հետ աշխատանքը ապագա ձեռքբերումների լեզու է։

Ժամանակին Հայաստանում մարդիկ գնում էին Բրյուսովի ինստիտուտ, որ լեզու սովորեն, իսկ հիմա դա անիմաստ է։ Լեզու իմանալը դեռևս մասնագիտություն չէ, քանի որ այն բոլորին է պետք։ Նույնն էլ ծրագրավորումն է ու տվյալների հետ աշխատանքը։ 

Ֆրեզնոյի համալսարանում, որտեղ աշխատում եմ, ուսոնողներին սովորոցնում են ոչ թե պատրաստի տեքստեր անգիր անել, այլ աշխատել փաստագրական տվյալների հետ, դա կոչվում է evidence based learning։ Դա ուսուցման ակտիվ մոդել է, քանի որ երեխաներին ներառում են ուսուցման մեջ, արդյունքում նրանք ոչ թե զուտ ընդունում են գիտելիքը, այլ գտնում են ճանապարհներ, թե ինչպես սովորել։

Առաջին հերթին սովորում են ճիշտ հարց տալ ու փնտրել, թե որտեղ կարող ես գտնել իրենց հարցի պատասխանը։

Ինչպես որոնես, ում դիմես ու ինչպես ներկայացնես քո հարցը, որ պատասխան ստանաս։

Դա շատ կարևոր հմտություն է, որովհետև հիմա տեխնոլոգիաները հասանելի են բոլորին և յուրաքանչյուրը կարող է ստանալ ցանկացած բովանդակություն։ Հարկավոր է սովորեցնել ճիշտ օգտագործել տեխնոլոգիաները։ Եվ նշանակություն չունի խոսքը կենսաբանության, ֆիզիկայի թե մաթեմատիկայի մասին է։

Պետք է փորձել այնպես կառուցել դասը, որ ուսանողները լինեն կրթության մաս, այլ ոչ թե միայն արտագրեն դասախոսի գրածը գրատախտակին։

Դուք զբաղվում ենք աչքի կառուցվածքով, տեսողության ու ուղեղի կապով։ Այտեղ հաստատ դեռ շատ բան կա բացահայտելու։

Տեսողությունը մարդու համար առաջնային զգայարան է։ Անգամ լսողության նվազումը կամ կորուստ կարելի է շտկել՝ կոխլեար իմպլանտներով։ 

Բայց մենք մինչև հիմա չունենք տեսողական իմպլանտներ, որովհետև տեսողական օրգանը շատ ավելի բարդ է՝ իր բջջային շերտերով, փոխազդեցությամբ։ Այդ պատճառով էլ հիմա շատ են խոշոր նախագծերը, որոնք զբաղվում են այդ հարցով։ 

Եվ հետաքրքիր է, որ տեսողական խնդիրներով զբաղվող գիտնականները այդքան էլ չեն վախենում մրցակցությունից և չեն հավակնում Նոբելյան մրցանակի։ Մենք միշտ ասում ենք, որ շատ ընկերական միջավայր է թե՛ գիտնականների, թե՛ լաբորատորիների միջև։

Իսկ ինչու՞ չեք հավակնում Նոբելյան մրցանակի։

Որովհետև Նոբելյան մրցանակի համար պետք է շատ ավելի կոնկրետ հետազոտություններ անես (ասենք, քաղցկեղի կամ Ալցհայմերի հիվանդության մասին), իսկ եթե կենտրոնանում ես ցանցաթաղանթի վերլուծության վրա, չես հավակնում Նոբելյան մրցանակի։ Դրա շնորհիվ էլ մեր ոլորտում մրցակցությունն ավելի առողջ է, ամեն մեկը գիտի իր ուղղությունը, համագործակցում է աշխարհի տարբեր լաբորատորիների հետ ու չի խախտում իր ընտրած գիծը։ Մեր համայնքը շատ փոքր է ու շատ ամուր։ 

Եթե մտնում ես գիտական ոլորտ, փորձում ես ընտրել այն գիտական ցանցը, որն ավելի առողջ է։

Այսինքն, հետաքրքրված է, որ իրենց գիտական հատվածը լինի ավելի նորարարական ու համագործակցային։

Կլինի՞ աչքի պրոթեզ։

Այո։ Հիմա էլ կան, բայց կատարյալ չեն։ Նեյրոնները շատ բարդ են փոխազդում միմյանց վրա, քան կարելի է դրանց կապերը պարզեցված կրկնօրինակել պրոթեզում։ Ցանցաթաղանթի բջիջները ոչ միայն շատ են, այլև խիտ են, տարբեր, կարծես ամեն մեկը իր շրջագիծն ունի։  

Չես կարող վստահ լինել, թե որ բջիջն է ազդակ տալիս, որը ստանում, միայն ներքին շերտի բջիջները միլիոնավոր գործողություններ են անում։

Լսելով Ձեր բանախոսությունը, տպավորություն էր, որ աչքի ցանցաթաղանթը նման է հասարակության կառուցվածքին։ Բջիջները անհատներ են, որոնց կապերը ու արձագանքները անկանխատեսելի են և պետք է դրդել նրանց գոնե կարևոր հարցերում համաձայնեցված աշխատել։

Ամեն ինչը ցանց է։ Գիտնականներն էլ են օգտագործում այդ տերմինը՝ նեյրոնների ցանց (neuron network)։ Ամեն մի նեյրոն ինքնուրույն է, բայց նույն ցանցի մեջ է և հաղորդակցվում է մյուսների հետ, խոսում է, պատասխանում։ 

Մենք ծանոթ չէինք, բայց ինչ-որ մարդիկ ինձ հրավիրեցին Հայաստան, մենք հանդիպեցինք, ճանաչեցինք իրար, զրուցեցինք։ Ստեղծվեց կապ։ Նեյրոնների մեջ էլ կան շատ ոչ ուղիղ կապեր։ 

Օրինակ, Գերմանիայում կատարած իմ գիտական աշխատանքը հիմնված էր հենց այդ գաղափարի վրա։ Ենթադրվում էր, որ ցանցաթաղանթի վերջին շերտի բջիջները չպիտի փոխազդեն ներքին շերտի բջիջների վրա։ Բայց մենք ցույց տվեցինք, որ այդպես չէ։ Եթե ինչ-որ բան է կատարվում ներքևի շերտի հետ՝  ազդանշանը գնում է նաև վերև։

Քաղաքական միտք է նաև։

Դա էլ կա։

Եթե ՏՏ մասնագետ ես ու ուզում ես գլոբալ գիտական ոլորտի մաս դառնալ, ի՞նչ պիտի անես։

Գիտեմ, որ շատ միջազգային գիտական շրջանակներ փնտրում են լավ տվյալների մասնագետների։ Բայց խնդիրն այն է, որ գիտության մեջ փողը շատ չէ, իսկ որքան հասկացա Հայաստանում թեև տեղեկատվական տեխնոլոգիաները լավ զարգացած են, բայց բոլորը ուզում են առաջին հերթին լավ վարձատրվել։ 

Մտածում են, որ ավելի շատ փող կստանան, եթե ստեղծեն հավելված, քան եթե որևէ գիտական խմբի համար տվյալների գիտնական աշխատեն։

Մանավանդ, որ դեռ պետք է դրամաշնորհային ծրագիր գրել, սպասել մինչև հաստատվի և այլն։

Գիտության ոլորտում հարցը ոչ թե ներկա պահի, մեկ օրվա մասին է, այլ հաճույքի՝ լինելու գլոբալ ցանցի մի մասը։

Այօրվա ցանցային սպառողները զուգահեռաբար են ստանում որակյալ բովանդակությունն ու աղբը։ Ո՞նց անել, որ տարբերակումը լինի անհրաժեշտ։

Եվ նորից հանգելու ենք կրթությանը։ Այսինքն, հիմա բոլոր ուսոնողներին, նաև աշակերտներին, հարկավոր է սովորեցնել ֆիլտրել ինֆորմացիան, զատել ճիշտն ու ոչ ճիշտը։

Եթե էլի խոսեմ աչքի ցանցաթաղանթի նեյրոնների օրինակով, կստացվի, որ պետք է նեյրոնների գործողությունները պարզեցնել այնքան, որ կողքի երկրորդականը անտեսվի ու մնա միայն միջուկը։

Նույնն էլ ինֆորմացիայի հետ աշխատելու դեպքում է։ Պիտի կարողանաս ֆիլտրել տարբեր անկարևոր աղբյուրները։ Անգամ տարբեր գիտական հոդվածներում էլ ամեն ինչ չէ, որ ճիշտ է ու փաստարկված։ 

Հիմա կա գիտության ուղղություն, որը զբաղվում է տվյալների ստուգմամբ՝ data check-ով։ Գնում են լաբարատորիաներ ու նույն տվյալների հիման վրա անում են նույն քայլերը՝ ճշտելու համար արդյունքների համապատասխանությունը։

Մինչև վերջերս երբ պետք է պատրաստեին պրեզենտացիա, շատ գիտնականներ փորձում էին որքան հնարավոր է շատ օգտագործել վիզուալ գործիքներ՝ նկարազարդումներից մինչև անիմացիա։ Հիմա արդեն այդպես չեն անում՝ հասկանալով, որ դա միայն խանգարում է, որ պետք է կենտրոնանալ մտքի, իմաստի վրա ու խուսափել ավելորդ ծաղկացնող գործիքներից։ 

Մարդիկ հիմա ձգտում են պարզ բաների։ Եվ ինձ թվում է, որ այդպես է ամեն ոլորտում։ Ճարտարապետությունից ու ինտերիոր դիզայներից սկսած, բոլորը ձգտում են մինիմալիզմի։

Եվ դա հենց գիտնականների գործի հիմքն է։

Մենք փորձում ենք որքան կարելի է ֆիլտրել մեզ հասանելի ինֆորմացիան, պարզեցնել այն ու կանխատեսել, թե ինչ կլինի ապագայում։

Բոլոր ժամանակներում էլ մարդիկ փորձել են իմանալ, թե ինչ է լինելու ապագայում։ Եվ եթե նեյրոնների մի վարքագիծ մեզ պարզ է դառնում, միանգամից ծագում է հարց՝ իսկ ի՞նչ կլինի հետո, եթե նեյրոնները հայտնվեն մեկ այլ անկանխատեսելի պայմաններում։ Իսկ հետո ի՞նչ կլինի, եթե խաղանք մեկ այլ խմբի նեյրոնների հետ։

Հարցը, թե հետո ի՞նչ կլինի, շատ կարևոր է գիտության մեջ։

Օրինակ, կան մարդիկ, որոնք ավելի շատ գույներ են տեսնում, քան մենք բոլորս։ Նրանք ունակ են ընկալել ուլտրամանուշակագույնը և նրանց տեսած գունային գամման շատ ավելի ընդհարձակ է, քան մերը։

Հիմա պատկերացրեք, որ կարող ենք ունենալ նման տեսողություն։ Այնպես, ինչպես փոփոխում ենք մեր արտաքինը, կարողանանք փոխել նաև աչքերը։ Ու կարող ենք տեսնել ավելի մեծ գունային գամմայով, քան արել ենք մինչ այդ։ Եվ դա հնարավոր է։

Այդ էվրիստիկ մեկնակետը, հայտնագործության հաճույքը, գիտություն, իհարկե, տալիս է։

Երկու տեսակի գիտնականներ կան։ Առաջինները հենց այդ էվրիկայով են ոգեշնչվում՝ մտածելով՝ օ, ինչ հետաքրքիր է, գնամ ավելի խորը, որ տեսնեմ էլ ինչ կա դեռևս չբացահայտված։ Նրանք կարծես սնվում են իրենց իսկ հայտնագործությունների ընթացքով։

Եվ կան գիտնականներ, որոնց համար գիտությունը բիզնես է։ Նրանք հիմնականում կապված են կլինիական առողջության ոլորտի հետ ու եթե ինչ-որ նոր բան են հայտնագործում, դա միանգամից վերածում են եկամտի։

Ես էլ, երբ վերլուծություններ անելիս ու տվյալներ հավաքելիս զգում եմ, որ մի հետաքրքիր տեղ եմ հասում, անասելի երջանիկ եմ դառնում։ Կարծես սավառնում եմ օդերով։

Այսինքն, ադրենալինի այն ծավալը, որը կարելի է ստանալ գիտությամբ զբաղվելիս ու հայտնագործությանը պատրաստ լինելով, անհամեմատ ավելի մեծ է, քան փողից ստացվող հաճույքը։

Հաճախ իմ ուսանողները հարցնում են, թե ինչ կարող են անել այս բնագավառում։ Ու ես տեսնում եմ, որ իրենք առաջին հերթին նկատի ունեն հարցը, թե որտեղ է փողը։ Ես համոզված եմ, որ եթե ուզում ես գլոբալ գիտական նախագծերի մաս լինել, ավելի շատ պիտի մտածես ոչ թե այն մասին, թե ինչ ես ստանալու, այլ ինչպես կարող ես դառնալ մեծ բանի մաս։

Կարող եմ ասել, որ գիտնականները մեծամասմաբ երջանիկ մարդիկ են։

Մեդիայի ոլորտը նույնպես բիզնես է, որտեղ ամենից բարձր գին ունեն խելացի մանիպուլյացիաները։ Օրինակ, հայտնի է, որ  լրահոսից կարելի է կախվածություն ձեռք բերել նույն կերպ, ինչ թմրամիջոցներից։ Մեր ուղեղի նեյրոնները կպահանջեն էլի ու էլի հոգեցունց լրահոս։

Իհարկե։ Աշխարհում շատ-շատ են լաբորատորիաները, որոնք փորձում են մանիպուլյացիաներ անել ուղեղի հետ։

Եթե գիտես, թե ինչ մանիպուլյացիաներ պիտի անես ինչ-որ ազդեցությունից խուսափելու համար, ուրեմն գիտես նաև, թե ինչպես ուժեղացնել այդ ազդեցությունը։

Այդ պատճառով էլ հիմա գոյություն ունի գիտական էթիկա, որը շատ կարևոր է, երբ խոսքը սահմանների մասին է, որոնք ոչ մի դեպքում չպիտի հատես։ 

Օրինակ, էպիլեպսիայով հիվանդ մարդկանց ուղեղը ենթարկում են ստիպուլյացիայի, ինչը նշանակում է, որ ակտիվացնում են նեյրոնների աշխատանքը։ Եվ քանի որ դա ոչ բնական ակտիվացում է, հետևաբար լինելու են կողմնակի էֆեկտներ։ Ասենք, փոխվելու է բնավորությունը։ Մարդիկ կարող են դառնալ ագրեսիվ։ 

Եվ հարց է առաջանում՝ ապրե՞լ ագրեսիվ, բայց առանց էպիլեպսիայի, թե՞ չբուժել այդ ծանր հիվանդությունը։ Նման էթիկական հարցեր առաջանում են շատ հաճախ։ 

Երբ հայտնագործվեց միջուկային էներգիան, ոչ ոք չէր ենթադրում, որ այն կարող է դառնալ զենք ու օգտագործվել պատերազմներում։

Նույնն է չիպերի դեպքում։ Դրանք ստեղծում են, որ օգնեն մարդկանց լիարժեք տեսնել, լսել և այլն։ Բայց այդ բոլոր չիպերը կարող են օգտագործվել նաև այլ կերպ, քանի որ նեյրոնների աշխատանքը խթանող չիպերը աշխատում են WiFi-ով ու ստանում ազդանշաններ՝ կառավաման կենտրոնից։ Իսկ այնտեղից կարող են ուղարկել ցանկացած ազդակ։ Եվ դա իրականում մտահոգվելու առիթ է։

Նաև հաշվի առնենք, որ նյարդաբանությունը ամենահզոր գիտությունն է, որովհետև հիվանդություններն էլ կարող ես հաճախ շտկել ճիշտ նյարդային կարգավորումներով։ 

Այսինքն, այն ամենը, ինչ առաջարկում է մեր օրգանիզմը գալիս ու միշտ հանգում է նյարդային համակարգին։ Եվ եթե գիտես, թե ինչպես բուժել, գիտես նաև, թե ինչպես փչացնել։

Այդ պատճառով էլ էթիկան է դառնում գիտության անբաժանելի մաս։

Եվ եթե դիմում ես, օրինակ, որևէ դրամաշնորհի, քո հայտը անպայման անցնում է էթիկայի հանձնաժողովով։

Չգիտեմ, Հայաստանում այդպես է, թե ոչ, բայց ԱՄՆ-ում դա պարտադիր է։ Ես, որպես տեսողական չիպերի ստեղծման վրա աշխատող, գիտեմ, թե որքան խիստ օրենքների ցանցով պիտի անցնի հայտնագործությունը, մինչև թույլ տրվի այն կիրառել։ Եվ դա էլ հարց է, կստացվի, թե ոչ։

Էթիկան է թելադրող դառնում։

Հարցազրույցը Նունե Հախվերդյանի