HN18367
今さらだけど、生物学を専攻しておくべきだったかもしれない（2020年）
I should have loved biology (2020)
tyre・約23時間前
議論
11件この記事の公開当時の投稿には本文が記載されていませんでした。タイトルから察するに、プログラミングやITエンジニアリングのキャリアを歩む中で、生物学の知識の重要性に気づいたという、多くのエンジニアが共感しそうな「後悔と気付き」の物語です。
カーネギーメロン大学で工学の学位を取った後、自分は生物学を愛すべきだったと気づいたんだ。だからソフトウェアエンジニアとして1年働いた後に学校に戻って、神経生物学を勉強したよ。それ以来、キャリアの初期段階にいる人たちには、一度立ち止まって学校に戻り、全く別の分野を学んでみることを勧めているんだ。
物理もそんな感じだったし、自分の限られた経験からすると化学も同じだね。
物理の歴史や理論は素晴らしいよ。『ホーキング、宇宙を語る』は最高の一冊だ。
でも物理の勉強自体はそうじゃない。公式を暗記して、状況に当てはめて、もちろん数学的な処理が山ほどある。
後悔していることの一つは実験についてかな。物理や化学の実験は、記憶が曖昧になるようなものだった。ただ手順に従うだけで、うまくいかないこともあったし、なぜそうなったのか誰も知らない。一番大事なこと、つまり「実験をどう設計するか」を一度も学べなかったんだ。長いレシピに従って結果を読み取るよりも、何かを観察して、テスト可能で反証可能な仮説を立て、それを検証する方がずっと価値がある。
最後に言いたいのは、科学のクラスで科学に対する「驚き」を得ようとしても、たぶん無理だということ。そういったクラスは答えを教えるための場所であって、一番面白いのは自分で答えを発見することだからね。1学期で終わるような概論コースではそれは不可能だよ。
どうして化学式は暗記させられたのに、発生生物学のあんなワクワクする話はしなかったんだろう
それはどんな科目についても言えることだよね。みんな物理を取ってブラックホールの話を学びたいのに、入門コースでは斜面を転がるボールとか、そんな「退屈な」ことばかりやらされる。でも、「クール」なことを理解するには基礎を知っておく必要があるからさ！
これは生命科学に対する非常にロマンチックな見方だね。
「フルスタック・ソフトウェアエンジニア」から生命科学の研究（「データサイエンティスト」として）に転身した身から言わせてもらうと、確かにがん細胞の空間的・エピジェネティックなシーケンスデータにディープラーニングのアルゴリズムを適用して、がんの転移や免疫反応の隠されたマーカーやメカニズムを解明するなんていうミッションは、自分みたいなオタクにはたまらなく魅力的だよ。
でも、現実的でロマンチックじゃない側面を言うと、君は生命科学という産業複合体の中のただの歯車であり、安月給で不当な扱いを受ける。研究には何年もかかり、自分が進歩しているのか、それとも女性学の教授みたいに納税者を騙しているだけなのか（そう、STEMでさえ時々そんなふうに感じることがあるんだ）すら不透明だ。それにコンピューティングとは違って、君は注目の的じゃない。ウェットラボの科学者の大半は、君を「フルスタック・ソフトウェアエンジニア」ではなく、p値を調整したり図表をきれいに見せたりするための一つの「リソース」や「大学院生」としてしか扱わない。もしそれが嫌なら、自分の代わりに何十万人ものポスドクや大学院生が、情熱のためではなく、アメリカでのビザのために順番待ちをしているんだ。
テック業界から生物学に転身して学んだ真の価値は、皮肉にも「ギャンブルの仕方」だった。データサイエンスの修士課程中、ギャンブル好きなダメ学生たちと #options-trading、#sports-betting、#poker のDiscord/Slackチャンネルに参加して、ギャンブルやデリバティブ取引における期待値プラス（+EV）のプレイを特定・自動化し、サイズを調整する方法を学んだんだ。過去6年間、給与所得（W-2）よりも、キャピタルゲインとギャンブルの利益（W2-G）で2〜3倍稼いでいる。もちろん、生物科学を貶めるつもりはないよ。データを分析し、ギャンブルする方法を教えてくれたという点で、生物学に感謝しているんだ。
私はずっと生物学が好きだった。教師のおかげではなく、自分自身の驚きがあったからだ（「エンジンの仕組みはなんとなく分かるけど、人間はどうやって動いてるんだ？」という感じ）。そして生物学者になった今、著者が書いているようなことを考えると、やはり脳が痺れるよ。今では多くのことの概要は掴めているけど、深く掘り下げる必要があるときはいつも「どうしてこんなことができるんだ？」と驚かされる。でも、実際にそうなっているし、驚くほど見事に機能している。今でも一番素晴らしい分野だと思っているよ（コンピュータやLinux、FOSSも大好きだけどね）。
自然に関しては似たような経験があるよ。父はアウトドア派で、狩猟や釣りが大好きな環境保護官だったけど、自分は百科事典を読んで室内で過ごすのが何よりも好きだった。科学は昔から好きだったけど、生物学はその中の一科目に過ぎなかった。
大人になってからコンピュータに引き寄せられたのは、学ぶべきことが「あまりにも多かった」からだ。自分の専門はインフラだけど、これまでソフトウェア開発、アセンブラ、カーネルハッキング、データサイエンスなど、他にもいろいろなことに手を出してきた（ほとんどアマチュアレベルだけど、学ぶのはいつでも楽しい）。
他にも興味のあること（経済、自家醸造、天文学、社会学、作曲など）はあるけれど、どれも数年で満足して離れてしまった。でもコロナが流行したときに iNaturalist を通じて自然史に触れたら、これがこれまでとは全く違う感覚だった。コンピュータで感じたのと同じ、発見の尽きないチャンスがそこにはあったんだ。
生物学には「あまりにも多くの」奇妙なことが溢れている。毛虫の免疫系を抑制するウイルス由来の遺伝子を持つ寄生バチ、ボクシンググローブのような付属肢（触肢）を持つオスのクモ、身の回りにいる多様なマルハナバチ、外来種、巣、微生物――もう「狂気」だよ。著者が書いていることよりは少し上のレイヤーの話だけど、同じくらい驚くほど複雑で魅力的だ。
ルイス・トーマスの言葉がすごく心に刺さったよ。「人は一日の間中、起きている間はずっと、歩き回りながら絶え間ない驚きを呼び合い、[細胞|昆虫|奇妙な関係|季節学|行動]について以外は何一つ話すべきではない」。これをうまく言語化してくれた著者に称賛を送りたいし、おかげで読むべき本リストが十数冊も増えてしまった。
この記事は表向きは生物学についてだけど、実際は教育学についてだね。伝統的な教育がいかに発見の喜びを奪い、多くの科目を単なる暗記練習に変えてしまっているかという話だ。
これはシーモア・パパートの教育哲学を思い出させる。彼はジャン・ピアジェの思想から強い影響を受けていた。ピアジェの「発生的認識論」は、知識や理解は環境との相互作用によって創造されると論じているけど、伝統的な教育アプローチはそれを提供できていない。
パパートはピアジェの思想とコンピュータの出現を結びつけて、子供たちはもっと実践的で探究的な方法で学ぶべきだと主張した。それもコンピュータの教育のためだけでなくね！簡略化された言語でプログラミングを行うことで、子供たちは数学や文法のような科目の中にアイデアを「発見」できる。答えを教えられるのではなく、問題を解決しようとする中で自分でそれらを導き出せるという考え方だ。
もし生物学が、生徒が細胞や生物を自分で設計するようなゲーム環境で教えられたらどうだろう。例えば、生徒が環境に合わせて細胞を設計する中で、オルガネラを一つずつ「発見」できるようにゲームを構成する。そうすれば、細胞の各パーツの目的もより納得できて覚えやすくなるかもしれない。
パパートの著書『マインドストーム』にその詳細が書かれているから、ぜひ読んでみてほしい。AIが子供の教育にどう影響するか懸念される今の時代、これは特に重要だと思う。コンピュータが教育の弊害ではなく、教育に思慮深く織り込まれることで恩恵となることを願っているよ。
私は数学、化学、物理が大好きだったけど、生物学は著者と同じような理由で嫌いだった。
化学や物理では、システムやその操作方法を学びながら、積極的に問題を解決している感覚があった。対照的に、生物学のクラスではただいろんな物の名前を暗記しているだけだと感じたんだ。
大学の化学では実験を楽しんでいたし、もともとアウトドアや自然の世界も大好きだから、生物学も別のやり方なら向いていたのかもしれない。でも、最初の授業で完全にやる気を失ってから、それ以降は生物関連のコースを一度も取らなかったんだ。