În Așteptarea Primului Nutriționist – partea a III-a

Am observat în partea a II-a că omenirea a făcut progrese remarcabile în deslușirea nutriției, adică a felului în care alimentația influențează modul de funcționare al organismului pe termen scurt, mediu și lung. Dar, așa cum menționam în partea I, suntem departe de a da verdicte clare în privința unei diete optime pe termen lung, adaptată în funcție de zonă, sex, vârstă sau nivel de activitate fizică. Din această cauză, sfaturile nutriționale sunt încă apanajul unor povestitori iscusiți, care deși nu au datele complete necesare pentru a le susține afirmațiile, conving prin fler și rezultate personale. (da, da, aici mă includ și pe mine 🙂 ).

Avem nevoie de date clare, complete, care să susțină fără echivoc afirmații curajoase, cum ar fi:

• zahărul cauzează diabetul;
• toate grăsimile sunt dăunătoare;
• carbohidrații îngrașă;
• carnea roșie nu e sănătoasă;
• ai nevoie de proteine imediat după efortul fizic.

Dar nu avem datele clare. Iar afirmațiile de mai sus au fost demult clasate la mituri. Avem eventual relatări anecdotice sau studii cu concluzii divergente. Aproape pentru orice afirmație nutrițională poți găsi un studiu care să o susțină sau să o infirme. Asta se întâmplă pentru că studiile pot urmări doar o mică parte din parametri, iar acei parametri sunt interpretabili.

Ipotezele care duc la inițierea studiilor sunt de cele mai multe ori afectate de prejudecățile celor care stau în spatele lor. Un grup de cercetători poate primi sau nu fonduri pentru un anumit studiu, dacă ipoteza lor satisface anumite interese economice. Rezultatele pot fi publicate sau nu tot în funcție de interese economice. Publicațiile de specialitate au o înclinație către studiile cu rezultate răsunătoare, în special pozitive, nu pentru cele care nu descoperă nimic deosebit. Astfel, anumiți parametri drastic îmbunătățiți pot fi scoși în evidență în detrimentul altora care au avut evoluții negative. Chiar dacă studiul ar fi perfect conceput și pus în practică, el nu observă decât o mică parte din parametri organismului uman, pe o perioadă determinată (de obicei scurtă).

O altă problemă este lipsa centralizării datelor studiilor. Există posibilitatea ca rezultatele unui studiu să fie infirmate de alte studii recente, dar studiile vechi rămân disponibile pentru public, fără a face trimitere către noile descoperiri. De exemplu, în 2009 a apărut un studiu despre cum Acidul D-aspartic îmbunătățește sinteza testosteronului în șobolani și oameni. Studiul a urmărit doar testosteronul și nimic altceva, cum ar fi greutatea, nivelul de grăsime. Evident, bărbații au început să cumpere suplimentul. În 2013 a apărut un alt studiu , care spune că Acidul D-aspartic nu a ajutat la îmbunătățirea compoziție corporale sau a forței și nici măcar nu a îmbunătățit semnificativ nivelul testosteronului. Ok, asta a însemnat o grămadă de bani aruncați pe supliment pe degeaba, dar povestea nu se termină aici. În 2015 un alt studiu a apărut, care arată că Acidul D-aspartic reduce testosteronul. Toate cele 3 studii pot fi găsite încă online. Așadar, cineva care dorește să scrie o poveste despre suplimentarea cu Acid D-aspartic (un aminoacid) poate găsi online informații pentru ambele abordări: negativă sau pozitivă.

Poate că este momentul ca oamenii să se lase de cercetare în nutriție și să proiecteze în schimb algoritmi inteligenți care să se ocupe de treaba asta. Dar cum ar putea funcționa inteligența artificială (AI) în domeniul nutriției? Inteligența artificială este deja folosită în multe domenii printre care robotică, jocuri video, analiză financiară sau recunoaștere vocală.  Eu sunt familiar cu AI în domeniul șahului și voi face o paralelă despre cum ar putea funcționa în nutriție la fel ca în șah.

Alphazero – cel mai puternic șahist de pe planetă

Cercetarea în domeniul programelor de șah are o lungă istorie. Încă din 1945, Alan Turing a promovat ideea unor algoritmi de șah. Pentru 4 decade, computerele au fost relativ slabe la jocul de șah, fiind cu ușurință învinse de mari maeștri șahiști. În 1988, Bent Larsen a fost primul mare maestru care a pierdut un joc cu un computer. În 1997, campionul mondial la șah, Kasparov a pierdut meciul cu Deep Blue. Din acel moment, a durat câțiva ani până când computerele au preluat puterea în șah, iar în ziua de azi, orice aplicație obișnuită de șah care rulează pe un telefon e mai puternică decât campionul mondial la șah.

De ce sunt atât de puternice programele de șah? Forță brută și lipsa emoțiilor. Programele de șah au fost „învățate” să joace șah de mari maeștrii și știu teoria șahistă. Ele știu tot ce știe un mare maestru, doar că au o putere enormă de calcul. Deep Blue era capabil să calculeze 200 de milioane de mutări pe secundă. Iar computerele nu au emoții, nu sunt speriate de poziții, nu au probleme stomacale, nu au copii adolescenți care merg la școală, nu se îndrăgostesc, nu au hormoni… Se pot concentra total pe o anumită poziție. Astfel, i-ar fi imposibil unui jucător de șah uman să mai câștige un joc cu un computer. 

Însă în 2017, s-a întâmplat ceva uimitor. Alphazero l-a învis pe Stockfish în 100 de meciuri cu scorul de 28-0. Ce înseamnă asta? Ei bine, Stockfish este programul de șah cel mai puternic de pe piață. Stockfish reprezintă sute de ani de teoretizare umană a șahului. Avem scrieri încă din 1497 cu analize ale diverselor poziții de șah (Luis Lucena). Omenirea a îmbunătățit jocul de șah prin mii de cărți, jocuri, analize. Stockfish cunoaște toată acele date teoretice.

Alphazero este un algoritm de inteligență artificială proiectat de cei de la Google. Alphazero nu cunoaște decât regulile jocului de șah și nimic din teorie. A fost lăsat să învețe șah jucând de unul singur. După 4 ore de învățare, l-a învins pe Stockfish.

4 ore.

Atâtea i-au fost necesare lui Alphazero pentru a surclasa toată teoria șahistă umană acumulată în 500 de ani. Cum a fost posibil? Alphazero s-a bazat pe o rețea neuronală de învățare. Fiecare poziție pe care a întâlnit-o în meciurile de antrenament a primit un rating în funcție de probabilitatea de a duce la victorie, remiză sau înfrângere. Toate aceste evaluări au fost reglate pe măsură ce apăreau mai multe informații din jocurile următoare. Rețeaua de evaluări a fost la rândul ei sortată și simplificată printr-un algoritm de sortare numit Monte Carlo.

Entuziaștii inteligenței artificiale n-ar trebui să se bucure prea repede. Algoritmul încă nu este extraordinar, iar viteza de învățare a lui Alphazero se bazează tot pe forță brută. Datorită serverelor puternice de la Google, 4 ore de învățare au însemnat 20 000 000 de jocuri pe care Alphazero a avut timp să le joace cu el însuși. Am calculat că dacă un șahist ar juca singur câte un meci pe zi timp de 50 de ani, ar ajunge la 18250 de meciuri. Mă refer aici la meciuri serioase, care durează 5-6 ore, cu un mare consum mental, pentru că sunt analizate sute de poziții viitoare. Ar fi nevoie de mai mult de 1000 de maeștrii șahiști, pentru a ajunge la 20 000 000 de jocuri. Iar ei ar trebui să fie în formă în fiecare zi din cei 50 de ani, fără probleme emoționale, focalizați pe partidă. Ar mai trebui să-și amintească perfect fiecare partidă și situație în care s-au aflat. Nu în ultimul rând, ar trebui să aibă un sistem prin care să-și împartă automat între ei toate informațiile acumulate. Astfel ar ajunge la cifrele lui Alphazero.

Cei de la Google l-au mai lăsat pe Alphazero să se antreneze 5 ore, după care l-au oprit, menționând că experimentul e suficient și că vor să redirecționeze resursele către domenii mai importante, cum ar fi înțelegerea vieții.

BioChimistul de inteligență artificială

Succesul AlphaZero m-a făcut să-mi pun problema dacă nu s-ar putea aplica ideea algoritmilor de inteligență artificială și la biochimie, respectiv la nutriție. Un prim BioChimist de inteligență artificială (BCIA) ar putea relua de la zero cercetarea chimiei organismelor vii, ignorând biochimia actuală, probabil plină de erori și prejudecăți umane. Să nu uităm că primele încercări în biochimie au fost făcute pentru a demonstra că procesul fermentației alcoolice nu are nevoie de drojdie vie, ci poate rezulta în combinație cu chimicale anorganice (Eduard Buchner, premiu Nobel în 1907). Cine știe ce alte slăbiciuni umane au influențat emiterea ipotezelor din cercetare.

Obiectivul BCIA ar trebui să fie învățarea felului în care funcționează chimia organismelor vii atât de bine încât să poată reproduce în virtual organisme vii care se comportă identic cu cele din realitate. Ar putea începe cu organisme simple, unicelulare (bacterii, protozoare, alge) și apoi continuând cu organism multicelulare. până ar ajunge la om. Odată ce organismul uman este recreat în virtual poate apărea în scenă un nou algoritm.

Nutriționistul de inteligență artificială

Treaba unui nutriționist de inteligență artificială (NIA) ar fi să testeze felul în care organismele umane reproduse în spațiul virtual răspund la anumite diete. Pentru că în spațiul virtual timpul nu contează, NIA ar putea testa anumite diete pe tot timpul vieții organismului virtual. Fiecare dietă ar urma să primească evaluări pozitive sau negative în funcție de succesul lor pe termen lung. Pentru că timpul nu contează, ar putea fi testate mii de variante de diete pe generații întregi de populații, echivalentul a mii de ani de încercări în realitate. Limitele ar fi doar stabilite de capacitatea de calcul a sistemului. Primele încercări ar putea fi copilărești, de genul: „ia să vedem dacă-l hrănim doar cu zahăr alb, ce se întâmplă…. Ups, a dezvoltat deficiențe și a murit după câteva luni”. Sau „hai să încercăm cu ulei, zahăr și pâine… Subiectul a făcut scorbut, după care au apărut alte complicații și a murit după 3 ani”.

După milioane de încercări, NIA ar putea veni cu exemple de dietă optimă care prelungesc considerabil lungimea vieții, care promovează un sistem imunitar puternic, care oferă energie pentru practicarea sporturilor. Orice dietă promovată de diverse curente nutriționale ar putea fi evaluată de NIA pentru a arăta predicțiile sale pe termen lung.

Activitatea NIA nu s-ar limita doar la alimentele existente în comerț. Ar putea ajuta la proiectarea unor fructe, legume, nuci și semințe pentru a acoperi necesarul nutrițional uman. Prin diverse încrucișări și metode de creștere, recoltare și transport, s-ar putea obține alimente mai hrănitoare. 

Menționam în partea a II-a că dieta cimpanzeilor este acoperită în proporție de 60% doar de un tip de smochine. E posibil ca și homo sapiens să fi avut un astfel de pom, care să le asigure cea mai mare parte din nutriție. Ce pom o fi fost și ce compoziție or fi avut fructele lui, sunt informații care s-au pierdut în negura timpului. Dar NIA ne-ar putea ajuta să reproducem să regăsim pomul vieții și al cunoașterii, așa cum e el menționat în mitologia multor culturi antice.

Vise

Sună visător și siropos ce-am scris mai devreme? Da. Nu cred că s-ar întâmpla așa ceva prea curând, din două motive.

1. Interese financiare: un asemenea demers de cercetare virtuală al unei diete optime ar necesita fonduri consistente, iar banii trebuie să vină de undeva. Cum rezultatele cercetării ar putea însemna scoaterea din alimentația optimă a unor categorii întregi de produse, nicio industrie alimentară serioasă nu va cotiza, cu riscul ca rezultatele să fie împotriva produselor pe care le promovează.
2. Atașamente emoționale: chiar dacă o companie independentă ar finanța proiectul pentru a vinde apoi informația, noile diete se vor impune cu greu, pentru că oamenii sunt atașați emoțional de alimentele pe care le consumă. 

NIA ar putea apărea atunci când situația alimentației mondiale va deveni gravă. Atunci când nu va mai fi loc de industrii nesustenabile, cum ar fi creșterea vitelor sau monoculturile.

În partea a IV-a voi vorbi despre ce putem face până atunci. Ce putem face până când apare primul nutriționist, să rezolve problema alimentației umane. Cum alegem o dietă potrivită, atunci când suntem lipsiți de date complete, sau datele pe care le avem sunt contradictorii.