Năm 1952, một nhà toán học đã công bố một hệ phương trình để giải thích cho những mô hình chúng ta thấy trong tự nhiên, từ những sọc vằn trang hoàng trên lưng một con ngựa vằn đến những chiếc lá bị cuộn xoắn trên thân cây, hoặc thậm chí là những sự nhét và gấp phức tạp có thể biến một mô tế bào thành một sinh vật. Tên của ông ấy là Alan Turing1.

Trở nên nổi tiếng hơn vì việc giải hệ thống mật mã điện báo Enigma trong thời chiến cùng những cống hiến của ông cho nền toán học, khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo, có lẽ thật ngạc nhiên rằng tại sao Turing lại có một mối quan tâm như vậy. Thực chất, nó là sự mở rộng niềm đam mê của ông đối với sự vận động của bộ não và tính chất cơ bản của cuộc sống.

Vinh quang của sự thành công trong thời chiến của Turing đã bị phai mờ vào những năm 1950, và ông bị giới hạn trong khuôn viên đầy chất công nghiệp của Đại học Manchester. Về lý thuyết, ông ở đó để phát triển chương trình cho một trong những chiếc máy tính điện tử đầu tiên trên thế giới – một tổ hợp tạp nham gồm những cái van, dây điện và đường ống – nhưng ông tự thấy mình ngày càng bị loại ra khỏi công việc này bởi các kỹ sư với bàn tay dính đầy dầu, những người tập trung hơn vào các loại ốc vít và bu lông hơn là những con số. Sự mất kết nối này có lẽ là do bản thân Turing, chứ không phải những người khác cố ý bài trừ ông khỏi nhóm, bởi lẽ sự chuyên tâm của ông đã chuyển từ máy tính sang những câu hỏi lớn hơn về cuộc sống.

Bấy giờ là một thời điểm thuận lợi để cảm thấy hứng thú đối với sinh học. Những nhà nghiên cứu trên khắp thế giới lúc ấy đang bận rộn để hiểu thấu được bản chất của gen, và James Watson và Francis Crick sẽ sớm công bố cấu trúc của ADN vào năm 1953. Người ta cũng ngày càng quan tâm đến lĩnh vực điều khiển học – coi các sinh vật sống như các máy tính sinh học, có thể được tháo gỡ, xâm chiếm và dựng lại. Turing nhanh chóng được nhận vào một nhóm các nhà khoa học và toán học tiên phong được biết với cái tên Ratio Club, nơi mà những ý tưởng của ông về trí tuệ nhân tạo và nghiên cứu máy móc được chào đón và ủng hộ.

Người ta cũng ngày càng quan tâm đến lĩnh vực điều khiển học – coi các sinh vật sống như các máy tính sinh học, có thể được tháo gỡ, xâm chiếm và dựng lại.

Với bối cảnh này, Turing lại bắt đầu nghiên cứu một đề tài đã cuốn hút ông từ trước cuộc thế chiến. Phôi sinh học – một loại khoa học về việc tạo nên cá thể con từ một tế bào trứng đơn nhất đã được thụ tinh – là một chủ đề nóng hổi trong những năm đầu thế kỷ 20, nhưng tiến độ nghiên cứu đã phải dừng lại khi các nhà khoa học nhận ra rằng họ thiếu các công cụ kỹ thuật và khung lý thuyết khoa học để tìm ra nó. Có lẽ, một số người đã kết luận, các hoạt động bên trong của cuộc sống đều căn bản là không thể biết được.

Turing coi đó là một sự trốn tránh không giải quyết vấn đề. Nếu một máy tính có thể được lập trình để tính toán, thì một sinh vật sống cũng phải có một kiểu logic cơ bản nào đó đứng đằng sau.

Ông bắt đầu công việc bằng cách thu thập các loài hoa ở vùng nông thôn Cheshire, rà soát các mô hình trong tự nhiên. Sau đó, đến lượt các phương trình, những con quái vật lằng nhằng ngỗ ngược mà bàn tay và bộ não con người không thể giải quyết được. May mắn thay, loại máy tính mới nhất, Ferranti Mark I, vừa mới đến Manchester, và Turing sớm sử dụng nó để xử lý các con số. Dần dần, “lý thuyết toán học của phôi sinh học” của ông, như cách ông gọi nó, bắt đầu thành hình.

Giống như tất cả các ý tưởng khoa học hay nhất, lý thuyết của Turing rất hay và đơn giản: bất kỳ mô hình tự nhiên nào lặp đi lặp lại đều có thể được tạo ra bởi sự tương tác của hai thứ – các phân tử, tế bào, hay bất cứ điều gì – với những đặc điểm cụ thể. Thông qua một nguyên lý toán học mà ông gọi là “phản ứng-khuếch tán,” 2 hai thành phần này sẽ tự tổ chức một cách tự nhiên thành các hình đốm, sọc, vòng tròn, xoáy hoặc đốm màu lốm đốm.

Đặc biệt ông chú ý tới các morphogen3 (Tạm dịch: tạo hình tố) – các phân tử này lúc đó chưa được biết đến trong việc phát triển sinh vật, chúng kiểm soát hình dạng và cấu trúc ngày càng lớn lên của các sinh vật đang phát triển. Danh tính hay các tương tác của các hóa chất này, vào thời điểm đó, cũng bí ẩn như mật mã thời kỳ chiến tranh. Dựa trên các thí nghiệm tiên phong trên ếch, ruồi và phôi nhím biển từ đầu thế kỷ 20 – nhờ việc cắt và dán một cách tỉ mỉ những mảnh mô tí hon này lên những mảnh mô tí hon khác – các nhà sinh vật học biết rằng chúng chắc chắn có tồn tại. Nhưng họ không hề biết cách chúng hoạt động như thế nào.

Mặc dù bản chất của tạo hình tố là một bí ẩn, Turing tin rằng ông có thể đã giải mã được chúng. Bài viết của ông có tựa đề “The chemical basis of morphogenesis” (Tạm dịch: Cơ sở hóa học của sự tạo hình thái) xuất hiện trong tờ Philosophical Transactions of the Royal Society (Tạm dịch: Những Trao đổi Triết học của Hội Hoàng gia) vào tháng 8 năm 1952.

Đáng buồn thay, Turing không sống đủ lâu để tìm ra xem liệu ông đã đúng. Ông tự tử vào năm 1954, sau khi bị kết án vì hành vi “không đứng đắn” và tiếp đó là việc bị thiến hóa học – hình phạt của người đồng tính công khai trong một thời đại bảo thủ. Trong vòng hai năm ngắn ngủi (từ khi ông công bố bài viết) đó, hầu như không có một dấu hiệu nào cho thấy con đường quanh co khúc khuỷu mà những mô hình của ông sẽ đi trong vòng 60 năm tới, trong khi các nhà sinh học và các nhà toán học tranh cãi giữa hai thế giới song song, phôi sinh học và khoa học máy tính.

Trong một văn phòng chật chội ở London, ẩn khuất tại một nơi nào đó trên tầng 27 của Bệnh viện Guy’s, Giáo sư Jeremy Green của Đại học King ở London đang chỉ vào một màn hình.

Một chương trình mô phỏng mô hình Turing đang chạy trong một cửa sổ nhỏ. Ở phía trên bên trái màn hình là một hộp vuông, đầy những sọc đen trắng giống của ngựa vằn đang đan xen quằn quyện. Bên cạnh nó là một bảng phương trình phức tạp đến đau cả đầu. “Thật đáng ngạc nhiên là Turing đã nghĩ ra điều này, vì nó không trực quan một chút nào cả,” Green cho biết, khi ông chạm ngón tay vào các biểu tượng. “Nhưng các phương trình này ít đáng sợ hơn bạn nghĩ.”

Bản chất của hệ thống Turing có hai thành phần, cả hai đều có thể lan truyền qua không gian (hoặc ít nhất là chúng hoạt động tương tự thế). Những thứ này có thể là bất cứ thứ gì, từ các gợn sóng trên một đụn cát đến hai chất hóa học di chuyển qua thứ chất nhầy giữ các tế bào kết dính lại với nhau trong một phôi thai đang phát triển. Điều quan trọng là, bất kể chúng là gì, thì hai thứ này lây lan với tốc độ khác nhau, một cái nhanh hơn so với cái còn lại.

Một thành phần có thể tự động kích hoạt, nghĩa là nó có thể tự bật một bộ máy có thể sản xuất thêm các bản sao của chính nó. Nhưng hoạt tố (activator) này cũng sản xuất ra thành phần thứ hai – một chất ức chế (inhibitor) làm hoạt tố này ngưng hoạt động. Điều quan trọng là, chất ức chế phải di chuyển với một tốc độ nhanh hơn so với hoạt tố trong không gian.

Điều tuyệt vời là hệ thống Turing hoàn toàn khép kín, tự khởi động và tự tổ chức. Theo Green, tất cả những gì ta cần chỉ là một chút hoạt tố. Điều đầu tiên nó làm là tạo ra nhiều bản sao của nó hơn. Và điều gì ngăn cản nó sinh sôi mãi mãi? Ngay khi đạt đến một mức độ nhất định, nó kích hoạt chất ức chế, buộc nó phải ngừng lại.

“Cách để nghĩ về việc này là, hoạt tố có một khởi đầu trước,” Green nói. “Cuối cùng bạn có giả dụ là một sọc đen, nhưng chất ức chế sau đó tích tụ và lây lan nhanh hơn. Đến một thời điểm nhất định nó sẽ bắt kịp với hoạt tố trong không gian và dừng nó lại. Và thế là thành một vạch sọc.”

Điều tuyệt vời là hệ thống Turing hoàn toàn khép kín, tự khởi động và tự tổ chức.

Từ những thành phần đơn giản này bạn có thể tạo ra một thế giới của các mô hình. Các phương trình đáng sợ chỉ là một cách để mô tả hai thành phần này. Tất cả những gì bạn cần làm là điều chỉnh các điều kiện, hay còn gọi là “thông số” (parameters). Việc điều chỉnh tỷ lệ lây lan và phân rã, hoặc thay đổi việc chất hoạt hóa tự khởi động tốt đến mức nào và các chất ức chế sẽ tắt nó xuống nhanh chóng như thế nào, sẽ biến đổi một cách tinh tế mô hình này, để tạo ra những điểm đốm hay sọc, xoáy hoặc các mảng màu không đều.

Mặc dù nó rất hay và đơn giản, song ý tưởng về phản ứng-khuếch tán của Turing chỉ đạt được rất ít sự chú ý với đa số các nhà sinh vật học phát triển (developmental biology) vào thời điểm đó. Và vì tác giả của ý tưởng lại không có mặt để đại diện cho những ý tưởng của mình, nên chúng vẫn chỉ được biết đến bởi một nhóm các nhà toán học. Vì không có bằng chứng chắc chắn rằng các cơ chế Turing đóng vai trò trong bất kỳ hệ thống sống nào, chúng dường như chỉ có thể là một trò tiêu khiển rất hay ho nhưng chẳng có chút liên quan nào.

§

“Sọc vằn thì rất dễ hiểu đấy, nhưng còn phần con ngựa thì sao?” – Alan Turing nói về ngựa vằn, trích dẫn bởi Francis Crick (1972)

Các nhà sinh học lúc ấy đang bận rộn tìm hiểu một điều bí ẩn lớn hơn: làm thế nào một nhúm nhỏ các tế bào lại có thể tự tổ chức để tạo ra đầu, đuôi, cánh tay, chân và tất cả mọi thứ tạo nên một sinh vật mới.

Những năm cuối thập niên 60, một lời giải thích mới xuất hiện, đại diện bởi nhà nghiên cứu phôi nổi tiếng và đầy sức thuyết phục Lewis Wolpert và được tiếp tục ủng hộ bởi vô số các nhà sinh vật học phát triển tiếp nối theo những bước đi của ông ấy. Khái niệm về ‘thông tin định vị’ (positional information) gợi ý rằng các tế bào trong một phôi đang phát triển có thể cảm giác được vị trí tương đối của chúng trên một bản đồ được tạo thành bằng những tín hiệu phân tử (hay chính là các tạo hình tố bí ẩn). Wolpert dùng cờ Pháp để giải thích quan điểm này.

Tất cả những gì bạn cần phải làm để tạo nên một sinh vật là thiết lập một môi trường có các mức độ tạo hình tố, các tế bào sẽ biết chính xác phải trở thành cái gì – hơi giống việc vẽ nên bức tranh bằng những con số.

Hãy tưởng tượng có một khối tế bào hình chữ nhật có hình dạng của một lá cờ. Một vạch sọc gồm các tế bào dọc theo rìa trái lá cờ đang tiết ra một tạo hình tố – tạm gọi nó là Lằn sọc – lan dần ra tạo nên vectơ građiên4 tín hiệu, giảm dần từ trái sang phải. Cảm nhận được mức độ của Lằn sọc ở xung quanh, các tế bào bắt đầu phản ứng một cách phù hợp. Những sọc bên trái chuyển sang màu xanh dương nếu mức độ Lằn sọc ở trên một ngưỡng cụ thể đặc biệt nào đó, những sọc ở giữa sẽ chuyển thành màu trắng để phản hồi lại mức độ lằn sọc trung bình mà chúng cảm nhận được, trong khi những sọc ở góc phải vùng phía xa, có số lượng ít nhất các Lằn sọc, thì lại chuyển thành màu đỏ. Và thế là ta có lá cờ nước Pháp.

Ví dụ về lá cờ của Wolpert rất dễ hiểu, và các nhà sinh học phát triển rất thích điều đó. Tất cả những gì bạn cần phải làm để tạo nên một sinh vật là thiết lập một môi trường có các mức độ tạo hình tố, các tế bào sẽ biết chính xác phải trở thành cái gì – hơi giống việc vẽ nên bức tranh bằng những con số. Quan trọng hơn, rõ ràng các nhà nghiên cứu thấy là ý tưởng này có hoạt động trong thực tế, nhờ vào những chú gà.

Thậm chí tới ngày nay, phôi gà là một cách rất hấp dẫn để nghiên cứu về sự phát triển của động vật. Các nhà khoa học có thể cắt một miếng nhỏ khỏi vỏ một quả trứng gà đã thụ tinh để xem gà con bên trong, và thậm chí còn thoải mái dùng nhíp để điều khiển phôi thai đang phát triển. Hơn nữa, cánh gà có cấu trúc ba xương dài bị vùi bên trong đầu cánh, tương tự với các ngón tay của chúng ta. Mỗi cái xương này đều khác nhau – như là ba vạch sọc của lá cờ Pháp – khiến chúng trở thành hệ thống hoàn hảo để thử nghiệm ý tưởng của Wolpert.

Trong một loạt các thí nghiệm mang tính bước ngoặt trong những năm 1960, John Saunders và Mary Gasseling của Đại học Marquette tại bang Wisconsin (Hoa Kỳ) đã cẩn thận cắt một mẩu ở phía dưới của chồi cánh đang phát triển một con gà – tưởng tượng là bạn lấy một đoạn từ rìa bàn tay bạn bên cạnh ngón út – và dán nó vào phía bên trên “ngón tay cái”.

Thay vì có ba ngón thông thường (ngón cái, ngón giữa và ngón út), kết quả là con gà đó có thêm một cánh phản chiếu – ngón út, ngón giữa, ngón cái, ngón cái, ngón giữa, ngón út. Các kết luận rõ ràng là khu vực thấp nhất của cánh sản xuất ra vectơ građiên tạo hình tố. Mức độ cao khiến các tế bào cánh tạo nên ngón út, mức độ vừa thì tạo nên ngón giữa, và mức thấp thì tạo nên ngón cái.

Thật khó để tranh luận với một kết quả rõ ràng như vậy. Nhưng con ma mang tên ý tưởng của Turing vẫn bao trùm lên rìa ngoài của ngành sinh học.

“Khoa học vẫn còn ở trong trạng thái thăm dò vào những năm 70, và bài báo của Turing vào thời điểm đó mới có 25 tuổi đời. Các nhà khoa học mới đang nghe đến nó lần đầu tiên và nó rất thú vị.”

Năm 1979 một nhà-vật-lý-xong-thành-nhà-sinh vật học và một nhà hóa học vật lý gây nên một chút xôn xao. Stuart Newman và Harry Frisch đã xuất bản một bài báo trên tạp chí danh giá Science cho thấy làm thế nào một cơ chế kiểu Turing có thể giải thích những cái ngón của loài gà.

Họ đơn giản hóa một cái chi đang phát triển từ dạng không gian ba chiều thành hình chữ nhật phẳng và tìm ra các phương trình phản ứng-khuếch tán, những phương trình này có thể tạo ra những bước sóng của tạo hình tố tạo ngón tưởng tượng khi ngón đang tăng trưởng. Các hoa văn được tạo ra theo mô hình của Newman và Frisch vụng về và có hình vuông, nhưng chúng trông không khác gì khung xương của một bàn tay robot.

Họ đưa ra lập luận rằng một mô hình Turing cơ bản thì tạo nên các ngón tay, các ngón tay sau đó được tạo cho các đặc điểm riêng biệt bởi một số loại vectơ građiên nằm phía trên – các loại mô hình được đề xuất dựa trên mô hình lá cờ Pháp – trái ngược với việc tự vectơ građiên sẽ chỉ đạo việc tạo ra các ngón.

“Khoa học vẫn còn ở trong trạng thái thăm dò vào những năm 70, và bài báo của Turing vào thời điểm đó mới có 25 tuổi đời. Các nhà khoa học mới đang nghe đến nó lần đầu tiên và nó rất thú vị,” Newman, giờ làm việc tại trường Đại học Y New York ở Mỹ cho biết. “Tôi đã rất may mắn khi có được các nhà sinh học có biết chút ít về vật lý xem xét bài viết của tôi – chưa có một tư tưởng nào được thiết lập, và người ta vẫn tự hỏi không biết tất cả mọi thứ hoạt động như thế nào.”

Đó là một sự thay thế đáng tin cậy cho ý tưởng về vectơ građiên của Wolpert, được công bố một cách nổi bật trên một tạp chí hàng đầu. Theo Newman, người ta tiếp nhận (ý tưởng này) khá nồng nhiệt. “Ngay sau khi bài viết được công bố, một trong những cộng sự của Wolpert là Dennis Summerbell viết cho tôi một lá thư nói rằng họ cần phải xem xét các ý tưởng của Turing, rằng nó rất quan trọng. Nhưng sau đó chỉ có im lặng.”

Một năm sau đó, quan điểm của Summerbell thay đổi. Ông cho xuất bản một bài báo hợp tác cùng nhà sinh học Jonathan Cooke, nói rõ rằng ông không còn coi nó (ý tưởng của Newman và Frisch) là một ý tưởng có giá trị. Newman đã bị sốc. “Từ thời điểm đó không còn một ai trong nhóm này đề cập đến nó nữa, trừ một ngoại lệ – chính Lewis Wolpert đã một lần trích dẫn bài báo của chúng tôi trong một báo cáo hội nghị năm 1989 và bác bỏ nó.”

Đa số cộng đồng các nhà sinh học phát triển xem mô hình Turing không có gì quan trọng. Người hâm mộ mô hình thông tin định vị đóng hàng ngũ chống lại Newman. Những lời mời đến thuyết trình tại các hội thảo khoa học dần ít đi. Ông khó có thể xuất bản các bài viết và nhận được nguồn tài trợ để tiếp tục theo đuổi nghiên cứu mô hình Turing. Hết bài viết này đến bài viết khác từ các nhà khoa học đều ủng hộ mô hình lá cờ Pháp.

Newman giải thích: “Rất nhiều người trong số họ đã được nhận làm biên tập viên tại các tạp chí – tôi biết một số đồng nghiệp cảm thấy áp lực khi phải giữ những ý tưởng của chúng tôi không xuất hiện trên một số các tạp chí tốt. Trong các lĩnh vực khác người ta có thể mở cửa đón nhận những ý tưởng mới, nhưng vì Wolpert và các nhà khoa học tiếp nối ông vô cùng trung thành với ý tưởng của ông ta, nên nó đã trở thành một phần của thế giới (khoa học chuyên nghiên cứu) các chi. Tất cả các cuộc họp báo và các phiên bản đặc biệt của tạp chí đều tập trung xung quanh nó, vì vậy rất khó khăn để thay thế nó.”

Loài ruồi giấm Drosophila melanogaster lại bồi thêm một cú nữa – đây là một sinh vật ưa chuộng khác của các nhà sinh học phát triển. Trong một khoảng thời gian, các vạch sọc hình thành trong phôi thai đang phát triển của loài ruồi được cho là phát triển bằng một cơ chế Turing. Nhưng cuối cùng chúng hóa ra là được tạo ra thông qua sự tương tác phức tạp của vectơ građiên các tạo hình tố mà kích hoạt mô hình cụ thể của hoạt động gen vào đúng nơi, đúng thời điểm, chứ không phải là một hệ thống tự phân chia.

Newman thất vọng bởi việc cộng đồng nghiên cứu đã không đón nhận ý tửơng của ông một cách nghiêm túc, bất chấp bao nhiêu công sức nghiên cứu bổ sung, trên cả hai mặt toán học và phân tử. Trong nhiều thập kỷ, bài viết của ông và Frisch bị vùi lấp mòn mỏi trong bóng tối, ám lấy một góc của khoa học, giống hệt như bài nghiên cứu ban đầu của Turing.