Kvarkadabra

časopis za tolmačenje znanosti

[Sašo Dolenc @SasoDolenc]

Ob polemiki o novih prehranskih smernicah mi še vedno ni povsem jasno nekaj zelo preprostega: kaj je v njih po mnenju nasprotnikov vsebinsko tako zelo narobe?

V današnjem intervjuju, ki ga je pripravila Sarah Neubauer, kardiolog prof. dr. Zlatko Fras, vodja priprave umaknjenih slovenskih prehranskih smernic, precej jasno pojasni njihovo strokovno izhodišče. Ne zagovarjajo prepovedovanja mesa ali veganske prehrane za vse, ampak spodbujanje bolj zdravih prehranskih vzorcev. Prekomerno uživanje zlasti rdečega in predelanega mesa je povezano z zdravstvenimi tveganji, medtem ko tudi vegetarijanska ali veganska prehrana sama po sebi še ni nujno zdrava. Kot najbolj prepričljivo podprt vzorec omenja predvsem mediteransko prehrano, ki temelji pretežno na polnovredni rastlinski hrani, vključuje pa tudi omejene količine živil živalskega izvora.

Mislim, da med strokovnjaki glede takšnih osnovnih priporočil pravzaprav ni velikega spora. Več polnovredne rastlinske hrane, manj predelanega in rdečega mesa, manj soli in močno predelanih živil, raznolika in uravnotežena prehrana. To so priporočila, ki so precej skladna z mednarodnimi smernicami. Kdor bi dosledno izhajal iz najboljših razpoložljivih znanstvenih dokazov, bi težko napisal bistveno drugačna osnovna priporočila.

Tudi same smernice niso nastale brez zunanjega preverjanja. Šle so skozi mednarodno recenzijo, med podporniki in recenzenti pa je naveden Walter Willett s Harvard School of Public Health, eden najuglednejših svetovnih raziskovalcev prehranske epidemiologije. Podporo je izrazila tudi mednarodna organizacija PAN, ki povezuje okoli 17.000 zdravstvenih strokovnjakov.

Zakaj je torej del slovenske stroke tako ostro proti?

Velik del spora ni toliko povezan s temeljnim sporočilom smernic kot z načinom njihove priprave. Kritiki menijo, da pri delu niso bila dovolj vključena nekatera domača strokovna združenja, predvsem s področja klinične prehrane, dietetike in pediatrije, da postopek ni šel skozi vsa telesa, ki bi jih sami pričakovali, ter da bi moralo biti prehransko modeliranje podrobneje prikazano: koliko beljakovin, energije in posameznih mikrohranil zagotavljajo predlagani vzorci ter ali so primerni tudi za različne skupine prebivalstva.

Zdi se torej, da imamo vsaj tri različne spore, ki se v javnosti mešajo v enega: spor o postopku, spor o tem, katera stroka ima pri nacionalnih prehranskih smernicah glavno besedo, ter nekoliko ožji strokovni spor o tem, kako podrobno morajo biti posamezni prehranski vzorci numerično preverjeni za posamezne skupine prebivalstva.

Poleg tega je tu še vprašanje, ali smejo sodobne prehranske smernice poleg zdravja upoštevati tudi okoljske in trajnostne učinke hrane. Fras zagovarja celovit pristop, v katerem se zdravstvena, kmetijska in okoljska politika povezujejo, kritiki pa opozarjajo, da okoljski cilji ne smejo prevladati nad zdravstveno in prehransko ustreznostjo.

Zato bi bilo koristno, če bi obema stranema zastavili dve zelo konkretni vprašanji.

Nasprotnikom smernic: Katera tri konkretna priporočila v objavljenih smernicah so po vašem zdravstveno napačna in kaj bi namesto njih priporočili?

Avtorjem smernic: Katere tri konkretne strokovne pripombe kritikov so utemeljene in kaj bi danes pri pripravi smernic naredili drugače?

Odgovora bi verjetno precej bolje pojasnila, za kaj v tem sporu dejansko gre. Trenutno namreč javnost dobiva vtis globokega razkola o tem, kaj je zdrava prehrana, čeprav se zdi, da je dejanski spor precej bolj institucionalen, metodološki in postopkovni kot vsebinski.
https://t.co/rIoxykTKxx

[Sašo Dolenc @SasoDolenc]

Ko se v možganih ob določenem vedenju aktivira skupina živčnih celic, še ne vemo, ali prav te celice vedenje tudi povzročajo. Lahko so le del ��iršega dogajanja. Dolgo je bilo zato eno ključnih vprašanj nevroznanosti, kako iz opazovanja preiti k preverjanju vzrokov: kako določene živčne celice za kratek čas vključiti ali izključiti in nato opazovati, kaj se spremeni.

Prav možnost takšnega posega v delovanje možganov je prinesla optogenetika, za razvoj katere so danes Nobelovo nagrado za fiziologijo ali medicino prejeli Karl Deisseroth, Peter Hegemann in Georg Nagel.

Začetek zgodbe je nenavaden, saj zadeva enocelične zelene alge, ki se morajo odzivati na svetlobo, da lahko poiščejo okolje, primerno za fotosintezo. Hegemann in Nagel sta raziskovala beljakovine, s katerimi alge zaznavajo svetlobo, in sodelovala pri odkritju posebnih kanalov v celični ovojnici, ki se odprejo, ko nanje posveti svetloba določene barve. Skoznje takrat stečejo električno nabiti delci.

Prav tu se je pokazala povezava z živčevjem. Tudi živčne celice se sporazumevajo s pomočjo električnih sprememb na svoji ovojnici. Če bi torej svetlobno občutljivi kanal iz alge lahko pripravili do delovanja v živčni celici, bi takšno celico morda lahko upravljali s svetlobo.

Leta 2005 je skupina raziskovalcev pod vodstvom Karla Deisserotha pokazala, da je to mogoče. Gen za svetlobno občutljivi kanal so prenesli iz alge v živčne celice sesalca. Ko so nato na te celice posvetili z modro svetlobo, so se v nekaj tisočinkah sekunde aktivirale. Običajni nevroni se na takšen svetlobni blisk ne odzovejo, tisti z dodanim svetlobno občutljivim kanalom pa so ga zaznali kot ukaz za proženje električnega signala.

Pravi pomen metode pa se pokaže šele, ko temu dodamo možnost izbire, v katerih celicah bo takšen kanal nastal. Z genetskimi postopki je mogoče doseči, da postanejo na svetlobo občutljive samo določene vrste živčnih celic ali celice v točno določenem delu možganskega omrežja. Nato je mogoče s kratkim svetlobnim bliskom vplivati prav nanje, ne da bi svetloba neposredno aktivirala tudi druge celice v okolici.

To je bistvena razlika v primerjavi s starejšimi načini draženja možganov. Z električnim tokom lahko spodbudimo določen predel, vendar tok praviloma vpliva na več različnih vrst celic in živčnih vlaken hkrati. Težko je zato vedeti, kateri del odziva je posledica delovanja posameznih celic. Optogenetika omogoča precej natančnejši poskus: raziskovalec lahko izbere določeno skupino nevronov, jo v pravem trenutku aktivira in opazuje posledice.

Kasneje so razvili tudi načine, s katerimi je mogoče delovanje izbranih živčnih celic s svetlobo zavreti. Tako lahko isto možgansko povezavo enkrat vključijo, drugič izključijo in primerjajo, kaj se zgodi. Prav zaradi tega je postalo mogoče veliko zanesljiveje ugotavljati, katera živčna omrežja dejansko sodelujejo pri določenem vedenju in katera so ob njem samo vzporedno dejavna.

V dobrih dveh desetletjih se je optogenetika razvila v eno temeljnih metod sodobnega raziskovanja možganov. Z njo preučujejo živčna omrežja, povezana z gibanjem, spanjem, učenjem, spominom, strahom, občutkom nagrade in zasvojenostjo, pa tudi spremembe, ki spremljajo različne bolezni živčevja. Njena največja vrednost pa ni v enem samem odkritju, temveč v tem, da je spremenila način, kako lahko zastavljamo vprašanja o delovanju možganov.

Pred optogenetiko je bilo mogoče pogosto predvsem ugotoviti, katere živčne celice so dejavne, ko se nekaj dogaja. Zdaj je mogoče vprašanje obrniti: kaj se zgodi, če namenoma aktiviramo prav te celice? Se vedenje pojavi? Kaj se zgodi, če njihovo delovanje zavremo? Takšen poskus omogoča prehod od ugotavljanja korelacij k preverjanju vzrokov.

Za zdaj se tovrstno neposredno upravljanje živčnih celic uporablja predvsem pri laboratorijskih živalih. Pri človeku bi bilo treba v izbrane nevrone najprej vnesti gen za svetlobno občutljivo beljakovino in nato do njih pripeljati svetlobo, zato je uporaba v človeških možganih bistveno zahtevnejša in za zdaj ni običajna raziskovalna ali terapevtska metoda.

Posebna lepota letošnje Nobelove nagrade je tudi v poti, po kateri je metoda nastala. Raziskovanje tega, kako se preprosta alga odziva na svetlobo, sprva ni imelo očitne povezave z vprašanjem, kako nastajajo spomin, strah ali zasvojenost. Toda prav razumevanje svetlobno občutljivega mehanizma v algi je omogočilo nastanek metode, s katero lahko raziskovalci povsem drugače posegajo v delovanje možganov.

Najpomembnejši dosežek zato ni preprosto v tem, da znamo živčne celice »prižigati s svetlobo«. Bistveno je, da lahko zelo natančno spreminjamo delovanje izbranih delov živčnega omrežja in nato preverimo, kaj se zaradi tega spremeni. Raziskovalci tako niso več omejeni na opazovanje, katere celice so dejavne ob določenem vedenju, ampak lahko neposredno preverjajo, ali njihova aktivnost k temu vedenju tudi vzročno prispeva. Prav ta prehod od opazovanja povezav k preverjanju vzrokov je največji pomen optogenetike.
https://t.co/sjiYVD7vxY

[Sašo Dolenc @SasoDolenc]

Kdor se danes loti pisanja o kateri od velikih, travmatičnih tem našega časa – naj gre za aktualne konflikte ali za domačo medvojno in povojno zgodovino –, hitro opazi, da mora besedilo najprej prestati nekakšen carinski pregled. Bralca pogosto ne zanima najprej, kaj se je pravzaprav zgodilo in kateri viri so na voljo. Najprej preveri potni list besedila: ali je avtor izrekel pričakovano geslo? Je uporabil pravo moralno oznako? Je z ustreznim tonom potrdil pripadnost pravemu taboru? Če geslo manjka, se začne zadržanost hitro brati kot izmikanje, relativizacija ali celo prikrita podpora nasprotniku. Kot da je vstopnica v javno razpravo postala zahteva, da se avtor najprej ritualno »pofočka« na pravi strani.

Moralna sodba sama po sebi seveda ni problem. O vojnih zločinih, pobijanju civilistov in političnem nasilju je treba izreči jasno sodbo. Problem nastane, ko začne sodba opravljati delo razlage, ko se zdi, da smo pojav razumeli že s tem, ko smo ga pravilno poimenovali. Filozofinja Alenka Zupančič je nedavno opozorila na pomenljiv preobrat: vlogo tistega, čemur v teoriji pravijo fetiš, lahko danes prevzame prav razglašanje, da nekaj zelo dobro vemo. Fetiš v tem pomenu ni nič skrivnostnega. Predstavljamo si ga lahko kot talisman, ki se ga posameznik v negotovosti oprime, ker mu pomaga živeti z neprijetno resničnostjo, ne da bi se moral v celoti soočiti z njenimi posledicami.

Nekaj podobnega se lahko zgodi z moralnimi sodbami. Nekaj vemo, o tem govorimo in to iskreno obsojamo, kar v nas vzbuja jezo, žalost ali občutek nemoči. Prav ponavljanje obsodbe pa lahko prinese določeno olajšanje, čeprav dobro vemo, da smo s tem le malo vplivali na sam problem. Ko dovolj odločno izrečemo, da se zavedamo podnebne krize, pobijanja civilistov ali družbenih krivic, lahko javna izjava postane nadomestek za soočenje s silami, ki problem proizvajajo. Jasno smo povedali, na kateri strani stojimo, zato imamo občutek, da smo vsaj nekaj storili. In tak ritual ni nujno le poza. K njegovemu izvajanju prispeva tudi povsem realna nemoč posameznika, ki problem jasno vidi, vendar nima učinkovitega vzvoda, da bi nanj vplival.

Na družbenih omrežjih je ta dinamika še posebno učinkovita. Izrekanje pričakovanih fraz ponuja hitro moralno orientacijo v razmerah, ko se posameznik počuti nemočnega. Od pisca se zato hitro pričakuje, da ne bo predvsem analiziral, ampak tudi potrjeval pripadnost. Posebno ostri odzivi lahko pridejo prav od ljudi, s katerimi si delimo temeljne vrednote. Odkriti nasprotnik notranje koherence skupine večinoma ne ogroža, njegova kritika jo lahko celo utrjuje. Precej bolj neprijeten je nekdo, ki deli iste vrednote, ne sprejme pa tudi vseh razlag in političnih sklepov, ki naj bi iz njih samoumevno sledili.

Tu se srečata dve predstavi o odgovornosti javne besede. Prva poudarja njene politične posledice in upravičeno opozarja, da neskončno problematiziranje in zahtevanje vedno novih dokazov lahko postaneta način odlaganja ukrepanja. Včasih je poziv k »še več razumevanja« res izgovor za pasivnost. Druga poudarja odgovornost do tega, kar dejansko vemo, in zahteva razlikovanje med zanesljivo potrjenimi dejstvi, odprtimi vprašanji, legitimnimi razlagami in politično manipulacijo. Njena naloga ni umetno uravnoteževanje tam, kjer dejstva govorijo jasno, ampak zvestoba stanju vedenja, tudi kadar je to za politično sporočilo neprijetno. Obe zahtevi sta legitimni, vendar nista vedno skladni: politika zahteva odločanje tudi v negotovosti, odgovornost do resnice pa prepoveduje, da bi zaradi želenega učinka negotovost prikazovali kot gotovost.

Razlaga mehanizma zato ni opravičevanje dejanja. Razumeti, kako je prišlo do nekega zgodovinskega dogajanja, ne pomeni vsem razlagam pripisati enake teže. Prav nasprotno: natančna rekonstrukcija okoliščin šele omogoči razlikovati med razlago, izgovorom, propagando in dejstvom. Moralna obsodba nam pove, kako dejanje vrednotimo, ne more pa sama pojasniti, zakaj se je nekaj zgodilo.

To je posebno očitno pri razlagi političnega in zgodovinskega nasilja. Če neko dejanje označimo za zločin, teror ali preganjanje, smo povedali nekaj pomembnega o tem, kako ga vrednotimo, vendar še nismo pojasnili, kako je postalo mogoče. Za razumevanje moramo pogledati, katere predstave o nevarnosti so ljudje sprejeli, kakšni interesi in strahovi so jih vodili, katere institucije so nasilje omogočile in kako so se dejanja, ki bi bila v običajnih okoliščinah nesprejemljiva, postopno začela kazati kot nujna ali samoumevna. Prav tu postane razumevanje neprijetno: dlje ko gremo v razlago, manj nam ostane udobje prepričanja, da je zlo mogoče pojasniti zgolj z zlobo tistih, ki so ga zagrešili.

Dobra analiza je neprijetna prav zato, ker ruši udobje vnaprejšnjih razlag. Lažje je živeti v svetu, v katerem ravnanje druge strani pojasnjuje njena norost ali pokvarjenost. Težje je rekonstruirati preplet interesov, strahov, institucionalnih spodbud in napačnih presoj, ki lahko pripelje do katastrofalnih posledic. Moralna sodba zaradi tega ni nič manj jasna. Izgubimo pa udobje prepričanja, da smo pojav pojasnili že s tem, ko smo ga pravilno obsodili.

Besedilo, ki na carinskem pregledu noče pokazati pričakovanega potnega lista, zato še ne tihotapi moralnega relativizma. Lahko počne nekaj zahtevnejšega: zavrača domnevo, da je pravilna moralna oznaka že tudi razlaga sveta. Zlo je pogosto razmeroma lahko poimenovati. Veliko težje je razumeti dinamiko, zaradi katere nastane, se reproducira in ljudem postane samoumevno.
https://t.co/fvDME7BZW1

[Sašo Dolenc @SasoDolenc]

NEGOTOVOST NI NEVEDNOST

Je danes vroče? Na prvi pogled je odgovor preprost. Pogledamo na termometer, ki pokaže 31 stopinj Celzija. Toda ta številka sama po sebi ne pove veliko. Je takšna temperatura za ta kraj in ta čas leta običajna? Se podobni dnevi pojavljajo vsako poletje ali je nekaj, kar je bilo pred desetletji redkost, postalo zdaj precej bolj pogosto?

Prav takšna vprašanja so v središču nove spletne strani https://t.co/X2c4zAdyYJ, ki zna trenutno temperaturo postaviti v zgodovinski kontekst. Če, denimo, pokaže, da je bila povprečna temperatura v Ljubljani v zadnjih 24 urah med najvišjimi petimi odstotki primerljivih dni od leta 1950, dobimo informacijo, ki je sam pogled na termometer ne more dati. Poleg tega, koliko je vroče, izvemo tudi, kako nenavadna je izmerjena temperatura.

Osnovni prikaz temelji na podatkih merilnih postaj Arso, podrobnejši del Podnebnika pa analizo razširi na 18 slovenskih lokacij, od Kopra do Kredarice, in več podatkov, od temperature do padavin in suše. Za Ljubljano dolgoročni izračun pokaže jasno otoplitev. Posamezen vroč dan sam po sebi še ne pove veliko o podnebnem trendu, ko pa sedanje razmere umestimo v desetletja podatkov, lahko vidimo, ali se je celotna porazdelitev temperatur sčasoma premaknila.

Podnebnik je razvila skupnost Sledilnik, znana predvsem po projektu Covid-19 Sledilnik. Tokrat skupina prostovoljcev različnih strok spremlja proces, ki poteka precej počasneje od širjenja virusa med pandemijo. Podnebne spremembe poskušajo prikazati skozi vremenske podatke iz krajev v naši okolici, ki jih poznamo in jih lahko neposredno občutimo.

Poglobljene analize temeljijo na podatkih ERA5-Land Evropskega centra za srednjeročne vremenske napovedi. Gre za tako imenovano reanalizo, računalniško rekonstrukcijo preteklega vremena, v kateri so meritve in satelitska opazovanja z meteoroloških modelov združene v prostorsko in časovno skladen niz podatkov.

Takšen pristop ima seveda tudi omejitve, ki jih Podnebnik podrobno pojasni. Nazoren primer je Kredarica, kjer meteorološka postaja leži na 2514 metrih, nadmorska višina ustrezne mrežne celice modela pa znaša le 1307 metrov. Zaradi te razlike je treba izračunano temperaturo popraviti za kar −7,85 stopinje Celzija. Na strani pojasnijo, kako so do popravka prišli in v katerih razmerah je lahko manj zanesljiv. Podobno previdno ravnajo pri statističnih analizah: kadar podatki ne omogočajo dovolj zanesljive ocene trenda, ga preprosto ne prikažejo.

Prav odločitev, da negotovost jasno pokažejo, se dotakne enega ključnih nesporazumov v podnebni razpravi. V vsakdanjem govoru negotovost razumemo kot priznanje, da nečesa ne vemo. V znanosti pa je del samega opisa vednosti. Pove nam, kako natančna je neka ocena, katere vrednosti so glede na razpoložljive dokaze bolj ali manj verjetne ter česa podatki še ne dovoljujejo zanesljivo trditi.

Eden najbolj znanih primerov je vprašanje, za koliko se dolgoročno segreje podnebje, če se koncentracija ogljikovega dioksida v ozračju podvoji. Leta 1979 je skupina znanstvenikov ocenila, da je odgovor med 1,5 in 4,5 stopinje Celzija. Približno takšen razpon je veljal več desetletij, kar so kritiki podnebne znanosti navajali kot dokaz, da stroka podnebnega sistema ne razume dobro in ne napreduje.

Toda dejstvo, da je razpon tako dolgo ostajal skoraj enak, ne pomeni, da se znanje ni povečevalo. Izboljševali so se modeli in meritve, poglabljalo se je razumevanje podnebnih procesov, vse več smo vedeli tudi o podnebju v daljni preteklosti. Eden najpomembnejših virov negotovosti so ostajali oblaki, ki Zemljo glede na svojo vrsto in višino lahko bodisi hladijo bodisi segrevajo.

Kako se bodo ob segrevanju spreminjali, je težko natančno zajeti v globalnih podnebnih modelih, saj številni procesi nastajanja oblakov potekajo na precej manjših prostorskih skalah, kot jih modeli lahko neposredno prikažejo. Vse to dodatno znanje dolgo ni omogočilo bistvenega zoženja končnega intervala ocene, prav to širšo znanstveno negotovost pa so podjetja in interesne skupine fosilne industrije izkoriščali za sejanje dvoma in odlaganje ukrepov.

Leta 2020 je velika mednarodna skupina raziskovalcev združila tri večinoma neodvisne vrste dokazov: razumevanje podnebnih procesov in povratnih zvez, izmerjeni zapis segrevanja v zadnjem stoletju in podatke o preteklih podnebjih planeta. Vsaka od teh poti sama zase dopušča širok razpon vrednosti, skupaj pa se medsebojno omejijo: skrajne vrednosti, ki jih dopušča ena vrsta dokazov, so težko združljive z drugima. Raziskovalci so tako ocenili, da obstaja približno 66-odstotna verjetnost, da bi podvojitev koncentracije ogljikovega dioksida dolgoročno podnebje segrela za 2,6 do 4,1 stopinje Celzija.

Čeprav že spodnji del tega razpona kaže na precejšnjo občutljivost podnebja, je znanstvena negotovost dolgo služila kot argument, da je z ukrepi smiselno še počakati. Toda iz same negotovosti tak sklep ne sledi. Znanost pove, katere vrednosti so glede na razpoložljive dokaze bolj ali manj verjetne in kje ostajajo nerešena vprašanja. Kaj bomo ob takem razponu možnosti storili, pa je vprašanje tehtanja tveganj. Zahteva, da negotovosti pred ukrepanjem ne sme biti več, ni znanstveno načelo, saj znanost popolne gotovosti praviloma sploh ne more ponuditi.

Takšna odprtost uporabniku omogoča, da ne vidi le končne številke, ampak tudi, kako je nastala in kako zanesljiva je. Prav to je morda najpomembnejša lekcija Podnebnika. Na vprašanje, ali je danes vroče, namreč ni težko odgovoriti. Težje in zanimiveje je ugotoviti, kako nenavadno je to, kar merimo, kako se je spreminjalo skozi čas in s kolikšno gotovostjo lahko iz podatkov sklepamo na prihodnost. Dobra znanost se ne odlikuje po odsotnosti negotovosti, ampak po tem, kako natančno jo zna opredeliti in kako jasno izraziti.
https://t.co/BdRUOCFkrS

[Sašo Dolenc @SasoDolenc]

KAJ PISA RAZKRIVA O SLOVENSKEM ODNOSU DO ZNANJA?

Danes objavljeni rezultati PISA 2025 za Slovenijo niso spodbudni. Povprečni dosežki slovenskih petnajstletnikov so se glede na leto 2022 znova znižali. Še bolj zaskrbljujoč je daljši trend. Pri matematiki in branju danes več kot tretjina slovenskih petnajstletnikov ne doseže niti osnovne ravni znanja, medtem ko je bilo takih pred desetletjem približno za polovico manj. Tudi po pandemiji se položaj ni stabiliziral: v zadnjih treh letih se je delež učencev pod osnovno ravnijo povečeval dva- do trikrat hitreje od povprečja OECD.

Pandemija je prizadela skoraj vse šolske sisteme, vendar se je večina v zadnjih treh letih stabilizirala, nekateri pa so začeli izgubljeno nadomeščati. Slovenija je šla v nasprotno smer. Nadaljnjega slovenskega padca zato ni več mogoče prepričljivo pojasniti samo s posledicami zaprtja šol med epidemijo.

PISA učence razvršča tudi po socialno-ekonomskem ozadju. Pri tem ne sprašuje preprosto, koliko zaslužijo njihovi starši, ampak sestavi širši indeks iz izobrazbe in poklica staršev ter materialnih in kulturnih virov doma. Nato lahko znotraj Slovenije primerjamo četrtino otrok z najbolj ugodnim in četrtino z najmanj ugodnim družinskim okoljem.

Med letoma 2022 in 2025 so dosežki tistih z najmanj ugodnimi razmerami padli le malo, za 5 točk, pri najbolj privilegiranih pa kar za 25. Socialna vrzel se je zato zmanjšala predvsem zato, ker se je močno znižal zgornji rob. Slovenija je ena od le petih držav, kjer so najbolj privilegirani učenci izgubili več kot 20 točk. Pomemben je tudi mednarodni pogled: kar 51 odstotkov slovenskih petnajstletnikov spada v zgornjo četrtino socialno-ekonomske lestvice vseh sodelujočih v PISI. Slovenskih rezultatov torej težko pojasnimo predvsem z neugodnimi izhodišči. Velik del naših učencev ima v mednarodni primerjavi zelo ugodne pogoje, šolski sistem pa iz njih iztrži precej povprečne rezultate.

Posebej izstopajo fantje pri branju. Slovenska dekleta so v bralni pismenosti precej uspešnejša od fantov; razlika je skoraj dvakrat večja od povprečne razlike med spoloma v OECD. Slovenija tako sodi med države z največjim razkorakom med dekleti in fanti pri branju. Pri matematiki take razlike skoraj ni, pri naravoslovju pa so dekleta prav tako uspešnejša.

Posebej zanimiv pa se mi zdi priloženi graf, ki ne meri znanja, ampak nekaj drugega: kako mladi presojajo, čemu pri ugotavljanju, kaj je res, sploh zaupati.

PISA je petnajstletnike med drugim vprašala, ali je treba informacijo iz enega vira preveriti še pri drugih zanesljivih virih in ali naj bi se pri presojanju bolj zanašali na »zdravo pamet« kot na znanstvene raziskave. Iz kombinacije odgovorov je OECD sestavil štiri epistemološke profile.

In tu Slovenija izstopa precej neugodno. Le približno tretjina slovenskih petnajstletnikov sodi v skupino, ki hkrati meni, da je treba vire preverjati, in ne soglaša s trditvijo, da se je bolje zanesti na zdravo pamet kot na znanstvene raziskave. Med prikazanimi državami OECD je Slovenija po tem kazalniku povsem pri dnu. Pri nas približno polovica mladih sicer pravi, da je treba informacije preverjati, vendar obenem meni, da se je bolje zanesti na zdravo pamet kot na znanstvene študije.

Tega seveda ne gre interpretirati kot dokaz, da slovenski mladostniki »ne verjamejo znanosti«. Profil temelji na samo dveh vprašanjih in na samooceni. Je pa rezultat zanimiv zato, ker meri nekaj, čemur pri pouku pogosto namenjamo manj pozornosti kot samemu znanju: razumevanje, kako sploh vemo, da je neka trditev dobro utemeljena. Znanstvena pismenost namreč ni samo poznavanje dejstev, formul in definicij. Pomeni tudi razlikovanje med intuicijo in dokazom, med mnenjem in raziskavo ter med posameznim virom in preverjenim znanjem.

Tudi podatki PISA kažejo, da ta razlika ni nepomembna. Učenci z izraziteje »znanstvenim« epistemološkim profilom imajo v povprečju precej višje rezultate tako pri naravoslovju kot pri branju. To samo po sebi še ne dokazuje, da tak odnos do znanja povzroča boljše rezultate; zelo verjetno se znanje, sposobnost kritičnega presojanja in odnos do dokazov razvijajo skupaj.

Morda je zato najpomembnejše sporočilo letošnje PISE prav tole: težava slovenskega šolstva ni samo v tem, koliko učenci vedo, ampak tudi v tem, kako presojajo, katerim trditvam in virom je smiselno zaupati. V času družbenih omrežij, vplivnežev, umetne inteligence in poplave samozavestno podanih trditev utegne biti prav ta sposobnost pomembnejša kot kdaj koli prej.
https://t.co/Fpujwueh7f

[Sašo Dolenc @SasoDolenc]

V izjemni epizodi preživetvene serije Alone spremljamo 35-letnega biologa Žigo Ogorelca iz Kočevja, ki se je uvrstil med deset tekmovalcev prvega Alone: World Championship. Sredi kanadske Arktike mora povsem sam preživeti čim dlje, brez snemalne ekipe in zgolj z desetimi izbranimi kosi opreme.

Žiga je raziskovalec sladkovodnih ekosistemov na Nacionalnem inštitutu za biologijo, hkrati pa se že od najstniških let ukvarja z bushcraftom in preživetjem v naravi. Z bratom Miho sta leta 2014 ustanovila šolo preživetja, med njegovimi prejšnjimi preizkušnjami pa je tudi 15-dnevna, 270 kilometrov dolga solo pot brez hrane.

Toda v Alone si vseeno namerno močno oteži življenje. Med deset izbranih kosov opreme ne uvrsti kresila (ferro rod), ki ga skoraj vsi tekmovalci štejejo za enega najpomembnejših pripomočkov. Ogenj mora zato zanetiti s trenjem lesa, kar je v vlažnem arktičnem okolju zelo težko.

Zanimiv je tudi njegov skoraj raziskovalni pristop. Ob prihodu najprej preučuje teren, išče sledi živali in razpoložljive vire ter svoj način dela sam opiše kot »scientific approach«: najprej zbrati podatke, nato se odločiti, kaj je smiselno početi.

Za stalno bivališče se loti zemljanke, ki jo sam opiše kot tradicionalno slovansko zavetje: del bivališča vkoplje v tla, da bi ga zemlja čim bolje ščitila pred vetrom in arktičnim mrazom. Nato pri kopanju naleti na permafrost, trdo zamrznjeno podlago, zaradi katere postane gradnja bistveno težja. Kljub temu vztraja.

Še bolj presenetljiv pa je njegov lov. Žiga večkrat poudari, da pravzaprav ni lovec in da je nameraval preživeti predvsem z ribolovom, pastmi in čim manj energijsko potratnim pridobivanjem hrane. Kljub temu je z lokom nenavadno uspešen pri lovu na manjšo divjad. Nato pa se zgodi nekaj, česar niti sam ni načrtoval: ustreli losa.

In s tem se začne povsem nova preživetvena preizkušnja. Žiga se prvič v življenju znajde pred ogromno živaljo, ki jo mora izslediti, uspešno končati lov, razkosati in nato veliko količino dragocenega mesa zaščititi pred kvarjenjem in plenilci. »Pravo delo se začne zdaj,« ugotovi izčrpan, ko se stemni.

Prav kombinacija znanstvenika, izkušenega poznavalca narave in nekoliko nekonvencionalnega strokovnjaka za preživetje naredi njegovo zgodbo tako zanimivo. Ne zanaša se predvsem na opremo, ampak na razumevanje okolja, prilagajanje in znanje, zakaj neka tehnika sploh deluje.
https://t.co/imV9xn3VnK

[Sašo Dolenc @SasoDolenc]

Podnebnik: ko dobi vreme spomin
Je danes vroče? Na prvi pogled je odgovor preprost. Pogledamo termometer, ki pokaže 31 stopinj. Toda ta številka sama po sebi ne pove skoraj ničesar. Je takšna temperatura za ta kraj in ta čas leta običajna? Se podobni dnevi pojavljajo vsako poletje ali je nekaj, kar je bilo še pred nekaj desetletji redkost, postalo precej pogostejše? Prav takšna vprašanja so v središču nove spletne strani https://t.co/X2c4zAdyYJ.

Podnebnik trenutno temperaturo postavi v zgodovinski kontekst. Če je denimo povprečna temperatura v Ljubljani v zadnjih 24 urah znašala 27,2 °C, lahko preverimo, kam se ta vrednost uvršča med primerljive dneve od leta 1950. Poleg zgodovinskega povprečja izvemo tudi, kolikšen delež primerljivih dni je bil hladnejši. Temperatura tako dobi dodaten pomen: poleg tega, koliko je vroče, izvemo tudi, kako nenavadna je takšna vročina. Osnovno orodje omogoča takšno primerjavo za 14 slovenskih postaj.

Spletna stran sicer spremlja 18 lokacij, od Kopra na približno desetih metrih nadmorske višine do Kredarice na 2514 metrih, in pet različnih spremenljivk: najvišjo, najnižjo in povprečno dnevno temperaturo, padavine ter referenčno evapotranspiracijo, ki pove, kako močno ozračje izsušuje površje. Vsak dan dobi svoj percentil in oznako od »hladno« in »sveže« do »vroče« in »ekstremno«. Spremljati je mogoče tudi sezonske spremembe, indeks suše SPEI, število vročih dni in tropskih noči ter dolgoročne trende.

Za Ljubljano je dolgoročni izračun posebej nazoren: v 77-letnem obdobju analiza pokaže spremembo za 4,13 °C. Pri tem seveda ne gre za to, da bi bil vsak današnji avgustovski dan štiri stopinje toplejši kot leta 1950. Iz množice dnevnih nihanj se skozi desetletja izriše jasen in statistično zaznaven premik. Podnebnik tako lepo pokaže razliko med posameznim vročim dnem, ki je lahko posledica običajne vremenske spremenljivosti, in dolgoročnim podnebnim trendom.

Podnebnik razvija prostovoljska skupnost Sledilnik, znana predvsem po projektu Covid-19 Sledilnik. Tokrat spremljajo precej počasnejši proces: spreminjanje podnebja. Podnebne spremembe skušajo prikazati skozi slovenske podatke, od morja do Kredarice, torej v krajih in pojavih, ki so nam blizu in jih lahko tudi neposredno občutimo.

Poglobljene analize temeljijo na podatkih ERA5-Land Evropskega centra za srednjeročne vremenske napovedi. Gre za tako imenovano reanalizo, računalniško rekonstrukcijo preteklega vremena, pri kateri se združujejo meritve, satelitska opazovanja in meteorološki modeli. Takšen pristop omogoča enotno primerjavo različnih krajev in dolgih časovnih obdobij. Ima tudi svoje omejitve, ki jih Podnebnik precej podrobno in odkrito pojasnjuje.

Lep primer je Kredarica. Modelska mrežna celica tam ne leži na isti nadmorski višini kot meteorološka postaja, zato je treba temperaturo prilagoditi višinski razliki. Popravek znaša kar −7,85 °C. Na strani je pojasnjeno, zakaj je potreben in v katerih razmerah lahko postane manj zanesljiv. Podobno previdno ravnajo tudi pri statističnih analizah: če trend ni dovolj zanesljiv, ga ne prikažejo. Negotovost je tako vključena v samo predstavitev rezultatov, kjer jo lahko uporabnik vidi in upošteva.

Podnebnik je izjemno zanimiv in pomemben projekt skupine zanesenjakov, ki stavi na moč dobro predstavljenih in zanesljivih podatkov. Njegova posebna vrednost je v tem, da velike in pogosto precej abstraktne podnebne spremembe poveže z vsakdanjo izkušnjo. Dolgoročni trend lahko opazujemo skozi temperature v Ljubljani, tropske noči v Mariboru, sušo ali razmere na Kredarici. Obenem lahko preverimo, od kod podatki prihajajo, kako so bili obdelani in kje so njihove meje. Takšna odprtost uporabniku dopušča, da si sliko ustvari sam. V razpravah o podnebju, kjer se dejstva hitro pomešajo s političnimi stališči, strahovi in interesi, je prostor, ki zna podatke predstaviti razumljivo, natančno in brez prikrivanja negotovosti, še posebej dragocen.

[Sašo Dolenc @SasoDolenc]

To poletje si v kinodvoranah lahko ogledamo Nolanovo Odisejo. Zgodba je nastala pred skoraj tremi tisočletji in izhaja iz izročila, ki je dolgo živelo v glasovih pevcev. Ti niso ponavljali enega samega nespremenljivega besedila. Kako se je torej tako obsežna pripoved sploh lahko ohranila?

Pri iskanju odgovora je imel pomembno vlogo slovenski slavist Matija Murko. Po Balkanu je s fonografom snemal še živo tradicijo junaških pesmi in opazil nekaj nenavadnega. Isti pevec iste pesmi ni zapel dvakrat enako, pa je vseeno vztrajal, da poje natanko tisto, kar je slišal od svojega učitelja.

Leta 1928 je Murko v Parizu predaval o južnoslovanski epiki. Poslušal ga je tudi vplivni jezikoslovec Antoine Meillet, mentor mladega ameriškega filologa Milmana Parryja, ki je prav takrat zagovarjal disertacijo o Homerjevem jeziku.

Parry je pokazal, da starogrška epa uporabljata obsežen sistem ustaljenih besednih zvez. Različni Odisejevi vzdevki so se prilegali različnim mestom v heksametru, po prepoznavnem zaporedju pa so se ponavljali tudi celotni prizori, kakršni so prihod gosta, pogostitev in slovo.

Na Parryjevem zagovoru je bil, verjetno na Meilletovo pobudo, tudi Murko. Meillet je Parryja opozoril, da tako izoblikovan jezik kaže na tradicijo, v kateri je pesem nastajala sproti med izvedbo. Murkovo delo je ponujalo stik s svetom, kjer so takšni pevci še nastopali. Preveriti je bilo treba le še, ali je z ustaljenimi formulami in prizori mogoče ustvariti pesem dolžine Odiseje.

Parry, takrat mladi harvardski filolog, je zato v letih 1933–1935 odšel v Jugoslavijo, predvsem v Bosno in Sandžak. Snemal je guslarje, ki so peli dolge zgodbe o bojih, ženitvah in maščevanju, ter k delu pristopil skoraj eksperimentalno. Prosil jih je, naj isto pesem zapojejo večkrat ali naj zgodbo drugega pevca zapojejo po svoje. Junaki in dogodki so ostajali isti, dolžina in besedilo pa sta se spreminjala. Pevec je poznal zgodbo, njena besedna podoba je nastajala med petjem, s pomočjo ustaljenih verznih zvez in tipskih prizorov: junak je osedlal konja, poslal pismo ali zbral svate po vzorcih, ki jih je slišal že velikokrat.

Britanski filolog H. T. Wade-Gery je Parryja pozneje nekoliko zbadljivo imenoval za Darwina homerskih študij: kakor naj bi Darwin iz razlage nastanka vrst odstranil stvarnika, naj bi Parry iz Iliade in Odiseje odstranil ustvarjalnega pesnika. Primerjava je bila pretirana, a dobro ponazarja spremembo. Homerjeva epa so odtlej vse pogosteje razumeli kot vrhunec dolge tradicije pevcev, ki so zgodbe skozi generacije razvijali in preoblikovali.

Parry je umrl že pri triintridesetih, še preden je utegnil obdelati zbrano gradivo. Delo je nadaljeval njegov pomočnik Albert Lord, poznejši profesor na Harvardu, ki je pokazal, da sta pri pevcu sestavljanje in izvedba en sam proces. Bosanski guslar Avdo Međedović je v nekaj dneh narekoval ep z več kot dvanajst tisoč verzi, približno toliko, kot jih ima Odiseja. Tradicija mu je ponudila gradnike, njegova izurjenost pa je odločala, kaj bo iz njih nastalo.

Za ljudi, vzgojene ob knjigah, je tak pristop k pesnitvi težko doumljiv. Knjiga je predmet. Obstaja tudi takrat, ko je nihče ne bere. Ima prvo in zadnjo stran ter natančno zaporedje besed; različico, ki od tega odstopa, razumemo kot prevod, predelavo ali napako. V ustni tradiciji pa pesem obstaja samo v trenutku, ko jo nekdo poje. Vsaka izvedba je nova, a poslušalci jo prepoznajo kot isto pesem, ne kot slabo kopijo izvirnika. Njena identiteta živi v toku izvedb, brez ene same dokončne različice.

Prav v tem je mogoče prepoznati nekaj presenetljivo sodobnega. Jezikovni model umetne inteligence odgovora ne poišče v notranjem arhivu že pripravljenih besedil. Ko mu napišemo poziv, začne besedilo sestavljati in vsak naslednji del izbira glede na kontekst ter vzorce, ki jih je usvojil med učenjem. Če vprašanje ponovimo, dobimo praviloma vsebinsko podobno besedilo, a z drugačnim zaporedjem besed.

Podobnost je v načinu nastajanja besedila. Guslar je med petjem črpal iz naučenega pesniškega jezika, model pa med tvorjenjem uporablja vzorce, povzete v njegovih parametrih. V obeh primerih konkretno besedilo nastaja sproti in se prilagaja trenutnemu kontekstu. Če je pisava besedilo spremenila v predmet, ga jezikovni modeli spet spreminjajo v dogodek, podobno kot je bil dogodek recitacija epa.

Toda guslar je bil človek določene skupnosti. Odraščal je z zgodbami, ki jih je pripovedoval, poznal je poslušalce in vedel, kaj jim pomenijo junaki njegovih pesmi. Občinstvo je poznalo isto izročilo in ga je lahko nagradilo, zasmehovalo, popravilo ali zavrnilo. Model pa se je učil iz besedil, nastalih v številnih skupnostih in z zelo različnimi nameni. V njegovem jeziku se srečujejo znanstveni članki, romani, oglasi, spletni prepiri in propaganda, njihovi glasovi pa prihajajo iz svetov, ki si ne delijo spominov, vrednot ali meril resnice.

Parry je pokazal, da pesem lahko ohrani identiteto, ne da bi kdaj obstajala v enem dokončnem zapisu. Stalnica je pevec, ki nastopi pred ljudmi in za svojo izvedbo zastavi ugled. Z jezikovnimi modeli smo dobili nekaj novega: besedilo, ki lahko nastane brez človeškega pripovedovalca.

Človeška vloga se zato seli drugam. Stavkov nam morda ne bo treba vedno oblikovati besedo za besedo. Še vedno pa bomo morali presoditi, katera zgodba je vredna pripovedovanja, kateri zaplet je resničen, kaj je bilo izpuščeno in ali sklep drži.

Ustna tradicija je poznala pesem brez izvirnika, nikoli brez pevca. Nolanova Odiseja je nova izvedba zgodbe, ki je stoletja prehajala iz glasu v glas in se nato ustalila v zapisu. Vemo, kdo je to izvedbo oblikoval in podpisal. Parryjevo vprašanje se zato v dobi umetne inteligence vrača v novi obliki: kdo je pripovedovalec, kadar besedilo tvori model, zanj pa odgovarja človek?
https://t.co/cVUMoJ20vQ
https://t.co/NTjx7KP1sY

[Sašo Dolenc @SasoDolenc]

Vesel in počaščen sem, da me je generalni direktor Unesca pravkar povabil v drugi štiriletni mandat v Svetovni komisiji za etiko znanosti in tehnologije (COMEST). Komisija pripravlja priporočila za države članice o etičnih vprašanjih, povezanih z razvojem znanosti in tehnologije. Povabilo razumem kot priznanje dosedanjemu delu, predvsem pa kot odgovornost za nadaljnje sodelovanje pri razmisleku o pomenu in vplivu znanosti in tehnologije na družbo. Pred nami so pomembne teme, med drugim tudi vprašanje znanja v dobi umetne inteligence, o katerem že intenzivno razpravljamo.

[Sašo Dolenc @SasoDolenc]

Ameriški ekonomist William Nordhaus je v devetdesetih letih prejšnjega stoletja kupil približno deset kilogramov drv, jih zakuril v domačem kaminu in izmeril količino svetlobe, ki jo je oddajal ogenj. Zanimalo ga je vprašanje, ki se sliši nenavadno, a je morda eno boljših meril napredka, kar jih premoremo: koliko časa mora običajen človek delati, da si prisluži uro umetne svetlobe? Za sodobne tehnologije je odgovor na dlani, za oceno razmer v preteklosti pa je bilo treba svetlobo najprej izmeriti in jo nato preračunati v takratne zaslužke.

Po Nordhausovih ocenah bi moral prazgodovinski človek za količino svetlobe, ki jo običajna tisočlumenska žarnica odda v eni uri, skoraj šestdeset ur zbirati in pripravljati drva. Babilonski delavec, katerega mezdo in ceno sezamovega olja poznamo s klinopisnih tablic, bi za enako količino svetlobe delal dobrih štirideset ur. Konec osemnajstega stoletja bi moral zanjo delati še okoli pet ur. Nato so prišle plinske svetilke, električna žarnica in nazadnje sveteča dioda, tako da danes zadošča manj kot sekunda dela. Merjeno v svetlobi smo tako nekaj stotisočkrat bogatejši od svojih davnih prednikov, zato ob pritisku na stikalo o njeni ceni ne razmišljamo več.

Umetna svetloba, dovolj močna za udobno branje, je bila večino zgodovine razkošje, ki si ga je lahko privoščila le peščica ljudi. Pocenitev svetlobe sta omogočila tako razvoj svetlobnih tehnologij kot večja produktivnost delavcev. Svetloba je bila dolgo tako pomembna gospodarska panoga, da je francoski ekonomist Frédéric Bastiat sredi devetnajstega stoletja napisal satirično peticijo, v kateri izdelovalci sveč od vlade zahtevajo, naj ukaže zagrniti okna, ker jim sonce povzroča nelojalno konkurenco.

V zadnjih desetletjih so osrednjo vlogo pri premagovanju teme prevzele sveteče diode. Rdeče in zelene diode so fiziki izdelali že v drugi polovici dvajsetega stoletja, za belo svetlobo pa je manjkala učinkovita modra dioda. Izdelava polprevodniškega kristala, ki bi oddajal modro svetlobo, se je izkazala za enega trših orehov uporabne fizike.

Ko so japonski raziskovalci Isamu Akasaki, Hiroši Amano in Šudži Nakamura v devetdesetih letih problem vendarle rešili, so odprli vrata beli sveteči diodi, ta pa je v naslednjih desetletjih osvojila svet. Leta 2014 so prejeli Nobelovo nagrado za fiziko za izum učinkovitih modrih diod, ki so omogočile svetle in energetsko varčne bele vire svetlobe.

Razlog za optimizem je bil na dlani. Klasična žarnica je pravzaprav grelec, ki mimogrede tudi sveti, saj večino električne energije odda v obliki toplote. Sveteča dioda bistveno večji delež energije pretvori v vidno svetlobo. Če bi vse žarnice na svetu zamenjali z diodami, bi morala poraba energije za enako količino svetlobe strmo pasti. Na ravni posameznega svetila je račun tehnično pravilen, sklep o skupni porabi pa se lahko izkaže za napačnega. Prav takšen sklep je pred več kot poldrugim stoletjem že enkrat spodletel.

Leta 1865 je mladi angleški ekonomist William Stanley Jevons objavil knjigo Vprašanje premoga. Parni stroji so postajali vse učinkovitejši, zato bi pričakovali, da bo Velika Britanija porabila vse manj premoga. Jevons pa je opozoril, da se dogaja nasprotno: učinkovitejši stroji so pocenili uporabo parne moči, zato so se razširili v nove panoge in dobili nove naloge. Manjša poraba pri posameznem stroju tako ni nujno pomenila manjše skupne porabe premoga.

Delnemu izničenju pričakovanega prihranka danes pravimo povratni učinek. Kadar dodatna uporaba pričakovani prihranek več kot izniči in se skupna poraba poveča, govorimo o Jevonsovem paradoksu. Učinkovitost zniža strošek neke storitve, nižji strošek pa lahko spodbudi nove potrebe in rabe, o katerih prej nihče ni niti sanjal.

Sorodno logiko lahko opazujemo pri avtomobilskih žarometih. Par običajnih halogenskih žarnic porabi okoli sto vatov, primerljivo količino svetlobe pa lahko LED-enote ustvarijo z občutno manj energije. Toda v sodobnih avtomobilih se del prihranka prelije v dodatne zmožnosti. Namesto enega samega vira je v žarometu matrika desetin ali celo stotin svetlobnih elementov, ki jih računalnik prižiga in ugaša tako, da zasenči natanko območje, kjer se približuje vozilo iz nasprotne smeri. Rešitev je tehnično čudovita, vendar poraba ne pade v enakem razmerju, kot se je povečala učinkovitost posamezne diode.

V mestih lahko opazujemo podoben proces. Čeprav LED-svetilke za enako količino svetlobe porabijo bistveno manj elektrike, se večja učinkovitost ni prevedla v manj umetne svetlobe. Prihranek se lahko prelije v več svetilk, svetlejše ulice, osvetljene fasade in nove vrste svetlobnih površin. Učinkovitost namreč razširi prostor mogočega, ne določa pa, kako ga bomo uporabili.

Ta mehanizem se nakazuje tudi pri umetni inteligenci. Učinkovitejši in cenejši modeli omogočajo vse širšo uporabo, zato lahko skupni obseg računanja in z njim poraba elektrike rasteta, čeprav posamezna naloga postaja energijsko manj zahtevna. Zgodba o žarnici in zgodba o podatkovnem centru sta v tem pogledu ista zgodba: učinkovitost pove, koliko energije zahteva posamezna naloga, ne pa, koliko takih nalog bomo opravili.
https://t.co/xNr4op15ra
https://t.co/JvRSm7sn8w

[Sašo Dolenc @SasoDolenc]

KAKO SO ZDRAVNIKI V LJUBLJANI PRVIČ UKROTILI LUPUS BREZ UTIŠANJA IMUNSKEGA SISTEMA

Nevtrofilci so vrsta belih krvnih telesc in nekakšni varnostniki našega telesa. Ko naletijo na bakterije ali druge mikrobe, lahko iz sebe sprostijo lepljiv material, ki vsebuje njihovo DNA in posebne obrambne snovi. Tako nastane mreža, v katero se mikrobi ujamejo kakor muhe v pajčevino. Tem mrežam pravimo nevtrofilne zunajcelične pasti oziroma NET.

Kot kratkotrajna obramba je to odlična poteza, vendar mora telo mreže po končani bitki odstraniti. Pri tem mu pomaga encim DNASE1L3, nekakšen molekularni hišnik, ki lovilne mreže razreže in pospravi.

Pri fantu, ki so ga zdravili v Ljubljani, telo zaradi dedne mutacije tega encima ni izdelovalo. Zato ni moglo učinkovito razgrajevati NET in drugih ostankov zunajcelične DNA. Ti ostanki so začeli motiti imunski sistem, ki jih je zamenjal za nevarnost in napadel lastno telo. Razvila se je redka prirojena oblika lupusa, ki je pri fantu prizadela kožo, sklepe, oči, črevesje in jetra.

Večina zdravil proti lupusu na različne načine zavira preveč dejaven imunski odziv. To je nekoliko podobno zmanjšanju občutljivosti alarmnega sistema: lažnih alarmov je manj, vendar se lahko oslabi tudi obramba pred resničnimi nevarnostmi, predvsem okužbami. Pri tem fantu niti vsa razpoložljiva sodobna zdravila niso trajno umirila bolezni.

Zdravniki so zato poskusili drugače. Dali so mu eksperimentalno zdravilo, izdelano kot različica manjkajočega encima DNASE1L3. Zdravilo imunskega sistema ne zavira neposredno, temveč razgrajuje NET in tako odstranjuje enega od sprožilcev vnetja.

Učinek je bil presenetljivo hiter. Že šest ur po prvi aplikaciji je kožni izpuščaj izginil, vnetje oči in sklepov se je umirilo, izboljšali pa so se tudi laboratorijski kazalci bolezni. Meritve so hkrati pokazale hitrejšo razgradnjo NET in potrdile, da zdravilo deluje tako, kot so raziskovalci predvideli.

Ker zdravilo še nima dovoljenja za promet, ga je bolnik prejel po postopku sočutne uporabe, namenjenem posameznikom, za katere zdravniki nimajo več ustreznih možnosti zdravljenja. Genetska diagnoza mu je omogočila vključitev v mednarodni program razvoja zdravila, skupina evropskih in ameriških strokovnjakov pa ga je izbrala kot prvega bolnika na svetu, ki je prejel to terapijo. Do nje mu je pomagala tudi vpetost UKC Ljubljana v evropsko referenčno mrežo za redke bolezni.

Zdravljenje pa je razkrilo tudi težavo. Bolnikov imunski sistem je sčasoma začel izdelovati protitelesa proti zdravilu. Ta so ga postopoma nevtralizirala, zato je njegov učinek slabel. Telo je torej nadomestnega hišnika prepoznalo kot tujka in ga začelo odstranjevati.

Kljub tej omejitvi je primer pomemben kot prvi klinični dokaz, da lahko ciljna razgradnja NET pri človeku umiri bolezensko aktivnost brez neposrednega zaviranja imunskega sistema. Ker so zdravniki terapijo preizkusili pri enem samem bolniku z zelo redko genetsko obliko bolezni, še ne vemo, ali bo učinkovala tudi pri pogostejših oblikah lupusa in drugih avtoimunskih boleznih. Odgovor bodo dale večje klinične raziskave.

Osnovna zamisel je elegantna. Obrambne mreže, namenjene lovljenju mikrobov, so zaradi manjkajočega čistilnega encima postale vir trajnega vnetja. Novo zdravilo ni preprečilo njihovega nastajanja in ni utišalo imunskega sistema. Telesu je pomagalo dokončati delo, ki ga samo ni zmoglo. Naslednji izziv je preprečiti, da bi imunski sistem nadomestni encim prepoznal kot tujka in ga onesposobil.
https://t.co/Mpd6PLJURs
https://t.co/8ES3Aov2Hq

[Sašo Dolenc @SasoDolenc]

𝗦𝗵𝗼𝘄 𝗬𝗼𝘂𝗿 𝗦𝘁𝗿𝗶𝗽𝗲𝘀 𝗗𝗮𝘆, ki poteka vsako leto okoli 21. junija, je globalna pobuda za ozaveščanje o podnebnih spremembah in nujnosti ukrepanja. Osrednji simbol dogodka so podnebne črte (Climate Stripes), ki jih je ustvaril profesor Ed Hawkins z Univerze v Readingu. Z barvami preprosto prikazujejo, kako so se temperature na določenem območju spreminjale skozi čas.

Vsaka navpična črta običajno predstavlja eno leto. Modra pomeni hladnejše leto glede na izbrano referenčno obdobje, rdeča pa toplejše leto. Ko črte gledamo od leve proti desni skozi desetletja, vidimo prehod iz modrih v rdeče odtenke, kar jasno pokaže dolgoročni trend segrevanja.

Moč podnebnih črt je v tem, da zapletene temperaturne podatke spremenijo v preprosto vizualno zgodbo. Za razumevanje ni treba brati znanstvenih poročil ali tabel — vzorec je viden takoj. Posamezna leta se lahko razlikujejo, toda splošni trend kaže, da so novejša leta vse pogosteje in izraziteje toplejša.

Pobuda spodbuja posameznike, šole, podjetja, organizacije in mesta, da delijo svoje lokalne podnebne črte, odpirajo pogovore o podnebju ter širijo zavedanje o vse pogostejših ekstremnih vremenskih dogodkih in rekordno visokih temperaturah.
https://t.co/5Nj9hKKRL0

[Sašo Dolenc @SasoDolenc]

VREME, VOJNA, STROKA IN TEŽA ODLOČITVE

Vojaško zgodovino si pogosto predstavljamo skozi velike bitke in spomenike, ki slavijo njihov izid. Redkeje se ustavimo ob trenutkih, ko je bilo vse še odprto in se je o usodi spopada odločalo v sobanah daleč od fronte. Film 𝐏𝐫𝐞𝐬𝐬𝐮𝐫𝐞 (2026) nas popelje prav v takšno zakulisje: v napete dni pred izkrcanjem v Normandiji, ko so bili ladje, letala in vojaki pripravljeni, odločitev o začetku invazije pa je bila odvisna tudi od vremenske napovedi nad Rokavskim prelivom.

V središču sta moža z zelo različnima nalogama. Glavni meteorolog zavezniškega poveljstva ����𝐚𝐦𝐞𝐬 𝐒𝐭𝐚𝐠𝐠 mora iz nepopolnih in nasprotujočih si podatkov oblikovati strokovno presojo, vrhovni poveljnik 𝐃𝐰𝐢𝐠𝐡𝐭 𝐄𝐢𝐬𝐞𝐧𝐡𝐨𝐰𝐞𝐫 pa se mora na njeni podlagi odločiti. Stagg leta 1944 ni imel satelitov, vremenskih radarjev ali računalniških modelov. Na voljo so mu bila opazovanja s kopnega, ladij in letal, ročno izdelane vremenske karte ter napovedi več meteoroloških skupin.

Toda težava ni bila samo v pomanjkanju podatkov. Tudi stroka ni bila enotna. Britanski in ameriški meteorologi so iz razpoložljivih meritev izpeljevali različne napovedi, pri čemer so se razlikovali tudi v metodah, izkušnjah in razumevanju atlantskega vremena. Staggova naloga zato nikakor ni bila enostavna, saj je moral presoditi med nasprotujočimi si strokovnimi ocenami in jih povezati v priporočilo, na katerem je bilo mogoče utemeljiti odločitev.

Film ob tem pokaže tudi, da sama moč argumentov ni zadostovala. Stagg je moral svojo presojo generalom prepričljivo predstaviti. V prostoru, polnem vojaških avtoritet, je moral brez dramatiziranja pojasniti, zakaj zaupa eni napovedi bolj kot drugi, kje so meje njegove presoje in zakaj je pripravljen vztrajati pri neprijetnem opozorilu. Pomembni niso bili le podatki, ampak tudi osebna verodostojnost človeka, ki jih je razlagal: njegova mirnost, odločnost in pripravljenost prevzeti odgovornost za lastno strokovno presojo.

Prav tu se začne prava drama filma. Vojska potrebuje odgovor, ki ga je mogoče spremeniti v ukaz: izpluti ali čakati. Meteorologija pa lahko ponudi le verjetnosti, opozorila in oceno tveganja, ki se spreminja z vsakim novim podatkom. Stagg seveda ni neposredno odločal o invaziji. Njegova odgovornost je bila povedati, kaj kažejo podatki, kako zanesljiva je napoved in kakšne posledice bi lahko imela posamezna možnost. Preložitev je pomenila nevarnost, da bo izgubljeno ozko obdobje primerne plime in mesečine, odhod v slabem vremenu pa je lahko vodil v katastrofo že na morju.

Eisenhower odgovornosti ni mogel prenesti ne na meteorologe ne na generale. Strokovnjak mu je lahko pojasnil, kaj je verjetno in katera tveganja se zdijo večja, ni pa mu mogel povedati, katero tveganje mora sprejeti. Odločitev je ostala njegova, skupaj z zavestjo, da bi napačna presoja v nekaj urah pomenila na tisoče mrtvih.

Film tako odpira vprašanje, ki je močno aktualno tudi danes: kaj pomeni zares prisluhniti stroki, kadar ta ni enotna, ne ponuja gotovosti in ne potrjuje že sprejete odločitve? Pressure se izogne udobni predstavi, da znanost poišče pravilen odgovor, oblast pa ga nato samo izvede. Strokovna presoja lahko zmanjša negotovost, razkrije tveganja in pokaže verjetne posledice. Ne more pa odločiti namesto tistega, ki nosi odgovornost.

Morda je prav to ena najzahtevnejših lastnosti dobrega voditelja: da zna presoditi med različnimi strokovnimi ocenami, prepoznati verodostojnost njihovih zagovornikov in nato sprejeti odločitev, katere posledic ne more prenesti na nikogar drugega.
https://t.co/Tq9ixhWbuC

[Sašo Dolenc @SasoDolenc]

Med novoizvoljenimi člani Royal Society v Londonu – najstarejše znanstvene akademije z neprekinjenim delovanjem in ene najuglednejših znanstvenih ustanov na svetu – je letos tudi Boštjan Kobe, strukturni biolog, ki je po dodiplomskem študiju na Univerzi v Ljubljani in doktoratu na University of Texas Southwestern v Dallasu svojo znanstveno kariero zgradil v Avstraliji, kjer deluje na Univerzi v Queenslandu.
Kobe se je tako pridružil izjemno majhnemu krogu oseb, povezanih s slovenskim prostorom, ki so postale člani te elitne ustanove. Pred njim je to izjemno priznanje leta 1687 prejel Janez Vajkard Valvasor.
https://t.co/41scWxNo61

[Sašo Dolenc @SasoDolenc]

Sprašujem se, ali je današnja novica o odprtju novega razvojnega centra Sandoza oziroma Leka za podobna biološka zdravila v Ljubljani eden tistih redkih dogodkov, o katerih bi se lahko vsi strinjali, da so dobri za Slovenijo. Ali takšno naložbo kot nekaj pozitivnega za državo in njene prebivalce pozdravljajo vse parlamentarne in neparlamentarne stranke, od levega do desnega konca političnega spektra? Obstaja morda pri nas politična skupina, ki je ne vidi v pozitivni luči? In če obstaja: kakšno razvojno vizijo Slovenije zagovarja namesto tega?

To me zanima predvsem zato, ker skušam razumeti, kje so meje politične polarizacije, ki je pri nas trenutno res izjemno močna in čustveno nabita. Ali poleg športnih uspehov še obstajajo dogodki in dosežki, ki jih znamo kljub političnim delitvam prepoznati kot nekaj dobrega za skupnost?

Seveda to ne pomeni, da o konkretnih vidikih naložbe ne bi smeli argumentirano razpravljati. Zanima me nekaj bolj temeljnega: ali se lahko vsaj strinjamo, da je odprtje visokotehnološkega razvojnega centra, ki ustvarja zahtevna delovna mesta in Slovenijo vključuje v mednarodno razvojno mrežo, za nas nekaj dobrega.

Kot navajajo v sporočilu za javnost, je novi Sandozov center naložba v vrednosti 99 milijonov dolarjev. Razprostira se na približno 10.000 kvadratnih metrih in zaposluje več kot 200 znanstvenikov. V njem bo potekal celoten razvojni proces, od učinkovine do končnega zdravila, ob podpori napredne analitike in podatkovne znanosti. Center je povezan s Sandozovimi bioanalitskimi laboratoriji in laboratoriji za biološke teste v Nemčiji ter z razvojem medicinskih pripomočkov v Cambridgeu.

Gre za prvega od treh velikih projektov v okviru več kot 1,1 milijarde dolarjev vrednih Sandozovih naložb v Sloveniji. Skupaj z obratoma v Lendavi za proizvodnjo učinkovin in na Brniku za sterilno proizvodnjo in pakiranje naj bi tako v Sloveniji nastalo celovito evropsko središče za razvoj in proizvodnjo podobnih bioloških zdravil.

Odzivi na to novico, pa tudi morebitni molk, bodo zato morda zanimiv preizkus, ali pri nas še obstaja vsaj minimalen skupni imenovalec glede prihodnjega razvoja države.
https://t.co/SgZUjwECY5

[Sašo Dolenc @SasoDolenc]

ELEKTRON, ČLOVEK IN STROJ
Napredek znanosti danes morda bolj kot kdaj prej odpira vprašanja, ki so bila nekoč rezervirana za filozofijo. Dolgo je veljala delitev, po kateri znanost ugotavlja, kako svet deluje, filozofija pa se ukvarja s tem, kaj sploh pomeni biti, vedeti, obstajati. Zadnje stoletje je to mejo zabrisalo. Prav najgloblja znanstvena dognanja so tista, ki nas danes vračajo k vprašanjem, za katera smo mislili, da so bodisi rešena bodisi brezpredmetna.
Dve od teh vprašanj sta posebej trdovratni in vsako poganja eden največjih znanstvenih dosežkov našega časa. Prvo zadeva objekt, zunanji svet. Klasična fizika je predpostavljala, da svet tam zunaj obstaja kot trdna celota določenih dejstev, ne glede na to, ali ga kdo opazuje. Kvantna mehanika je to gotovost omajala. Pred meritvijo delec praviloma nima ene same določene lege, ampak več možnih leg z različnimi verjetnostmi. Meritev nato prinese en sam določen rezultat, vprašanje, kaj se je pri tem pravzaprav zgodilo, pa ostaja odprto. Videti je, kakor da merjenje sodeluje pri tem, kar izmeri. Vprašanje, ki se odpre, ni tehnično, ampak filozofsko: kaj sploh je objektivni svet, če njegova določenost ni dana neodvisno od posega vanj?
Drugo vprašanje zadeva subjekt, notranji svet. Dolgo smo verjeli, da obstaja jasna meja med tem, česar je zmožen človek, in tem, kar zmore zgolj umetno zgrajeni mehanizem. Na človeški strani so bili sklepanje, jezik, ustvarjanje, razumevanje konteksta, presoja v negotovih položajih. Napredek umetne inteligence te meje podira eno za drugo. Vsakič, ko stroj prestopi mejo, za katero se je zdelo, da je izključno naša, se znova vprašamo, kaj je tisto, kar nas dela za subjekte, in ali je to sploh kaj določljivega. Če stroj zmore vse, kar smo imeli za znamenja mišljenja, a pri tem morda ničesar ne doživlja, kje natanko je ta razlika med njim in nami, in ali je morda sploh ni?
Na obeh straneh se je zamajala gotovost, ki je dolgo veljala za samoumevno. Pri kvantni mehaniki ne moremo več brez dodatnih pojasnil trditi, da imajo stvari vse svoje lastnosti določene vnaprej in neodvisno od načina, kako jih merimo ali opazujemo. Pri umetni inteligenci pa postaja vse težje vztrajati, da je subjekt preprosto nekaj posebnega, kar imamo ljudje, stroji pa ne. Negotovi sta postali obe meji: tista med opazovalcem in svetom ter tista med človekom in mehanizmom. ...
(Sestavek je v bistvu daljši poljudni uvod v bistvo Žižkove filozofije, ki mu bo sledilo tudi bolj kritično nadaljevanje, predvsem glede razumevanja kvantne fizike in umetne inteligence.)
https://t.co/ZNQ1dlIbk6

[Sašo Dolenc @SasoDolenc]

Obsežni odzivi na moj zapis precej dobro pokažejo težavo, o kateri sem pisal. Namesto razprave o tem, ali bi se morali znati ostro, a spoštljivo prepirati, se ponavljajo predvsem očitki, da sem hinavec, da bi moral biti tiho in da se ob podobnih primerih z druge strani prej nisem oglašal.
Toda takšne obtožbe nikakor niso posebnost desnega političnega prostora. Tudi z leve sem pogosto deležen očitkov, da sem hinavec, da sem prodan zahodni propagandi ali da bi moral »raje razlagati znanost kot politiko«, predvsem kadar pišem o družbi, zgodovini in geopolitiki.
Vzorec je v obeh primerih enak: namesto odgovora na argument sledi diskreditacija govorca in pokroviteljsko določanje, o čem sploh sme govoriti.
Morda je nastop nove vlade priložnost, da začnemo tak način javne razprave zavračati ne glede na to, s katere strani prihaja. Toda politična kultura se ne bo spremenila, če bomo opozarjali samo na žaljivke nasprotnega tabora. Sprememba je mogoča zgolj tako, da bomo vsak svojim političnim in ideološkim somišljenikom jasno povedali, da je tak govor nesprejemljiv.
Kdor zlije verbalno gnojnico na »nasprotnika«, med svojimi ne sme obveljati za junaka. Namesto odobravanja mora naleteti na jasen odziv, da je prestopil mejo in da bi ga moralo biti njegovega ravnanja sram.

[Sašo Dolenc @SasoDolenc]

Ko vodilni svetovni strokovnjak javno podpre javnozdravstveno strategijo majhne države, je to pomembno mednarodno strokovno priznanje. Nove slovenske prehranske smernice je pozitivno ocenil Walter Willett, profesor epidemiologije in prehrane na Harvard T. H. Chan School of Public Health ter eden najvplivnejših raziskovalcev prehrane in preventivne medicine zadnjih desetletij. Pri pripravi dokumenta je sodeloval kot mednarodni recenzent, zato njegova ocena izhaja iz temeljitega poznavanja vsebine smernic.

Willett ni zgolj ugledno akademsko ime. S svojim delom je ključno prispeval k razvoju sodobne prehranske epidemiologije, ki na podlagi velikih in dolgotrajnih populacijskih raziskav proučuje povezave med prehrano, življenjskim slogom in kroničnimi boleznimi. Bil je med raziskovalci, ki so prepričljivo pokazali škodljivost industrijsko proizvedenih transmaščob, pomembno je vplival na spremembo razumevanja prehranskih maščob ter sodeloval pri oblikovanju globalnih modelov zdrave in okoljsko vzdržne prehrane. Njegova pohvala slovenskemu dokumentu zato presega običajno vljudnostno gesto in pomeni pomembno zunanjo strokovno presojo kakovosti.

Teža njegove ocene postane jasnejša ob pogledu na raziskovalno delo, ki stoji za njegovim imenom. Willett je 25 let vodil oddelek za prehrano na harvardski šoli za javno zdravje, objavil je več kot dva tisoč znanstvenih člankov in velja za najbolj citiranega raziskovalca prehrane na svetu, s h-indeksom nad 280. Uvršča se med pet najbolj citiranih znanstvenikov na svetu na celotnem področju klinične medicine. Njegove ugotovitve v veliki meri izhajajo iz obsežnih longitudinalnih raziskav, kot so Nurses’ Health Study, Nurses’ Health Study II in Health Professionals Follow-up Study. Te že več desetletij spremljajo prehranske navade, življenjski slog in zdravstveno stanje skoraj 300.000 ljudi.

Willett je tudi sopredsedujoči komisiji EAT–Lancet, enemu najpomembnejših sodobnih mednarodnih projektov povezovanja prehrane, javnega zdravja, okoljskih omejitev in pravičnosti prehranskih sistemov. Ko raziskovalec s takšnimi izkušnjami slovenski pristop označi za premišljen in zgleden, smernice dobijo mednarodno strokovno težo, ki presega domače politične in interesne spore.

Pozitivna Willettova ocena je posebej pomenljiva zaradi zasnove slovenskega dokumenta. Smernice prehrano obravnavajo kot del širšega sistema, v katerem se prepletajo zdravje, okolje, kmetijstvo, gospodarstvo in socialna pravičnost.

Prva pomembna značilnost dokumenta je premik od preprečevanja pomanjkanja hranil k preprečevanju kroničnih nenalezljivih bolezni, kot so bolezni srca in ožilja, sladkorna bolezen tipa 2 ter nekatere vrste raka. Cilj sodobne prehranske politike namreč ni več zgolj zagotavljanje zadostnega vnosa energije in hranil, temveč tudi podaljševanje zdravega dela življenja.

Druga značilnost je prilagodljiv prehranski model, ki daje večji poudarek rastlinskim virom hrane, ne da bi predpisoval en sam obvezen način prehranjevanja. Dokument ponuja različice za vsejede, vegetarijance in vegane ter tako združuje jasno zdravstveno usmeritev z možnostjo kulturnega, lokalnega in osebnega prilagajanja.

Tretja značilnost je povezovanje zdravja ljudi z vplivom prehrane na okolje. Smernice izhajajo iz spoznanja, da prehranski vzorci, ki zmanjšujejo tveganje za kronične bolezni, pogosto hkrati zmanjšujejo izpuste toplogrednih plinov, porabo naravnih virov in druge obremenitve okolja. Javno zdravje in okoljska vzdržnost sta tako dva povezana vidika iste prehranske politike.

Pomembna posebnost slovenskega modela je tudi vključitev socialnih in gospodarskih razsežnosti prehranskega sistema. Poudarek na sezonski hrani, krajših dobavnih verigah in domači pridelavi lahko prispeva k večji odpornosti prehranskega sistema ter podpira položaj domačih pridelovalcev. Pri tem lokalni izvor sam po sebi še ne zagotavlja manjšega okoljskega odtisa ali pravičnejših ekonomskih razmer, saj so pomembni tudi vrsta živila, način proizvodnje, dostopnost ter razmerja v prehranski verigi. Vendar je prav vključitev teh vprašanj v skupni okvir ena večjih konceptualnih prednosti dokumenta.

Domači odziv na smernice je razkril precejšen razkorak med mednarodno strokovno presojo in lokalno javno razpravo. Namesto celovite obravnave modela, ki poskuša povezati zdravje ljudi, okoljsko vzdržnost in prihodnost kmetijstva, se je razprava hitro zožila na posamezne količine živil, predvsem mesa. Legitimna vprašanja o izvedljivosti, prehranski ustreznosti in posledicah za posamezne kmetijske panoge so se pogosto prepletla z obrambo sektorskih interesov in političnim obračunavanjem.

K takšni fragmentaciji je prispeval tudi del medijskega poročanja, ki je kompleksno javnozdravstveno strategijo skrčil na poenostavljene zgodbe o domnevni »vojni proti mesu«. S tem se je izgubilo bistvo dokumenta. Dokument ne prepoveduje posameznih živil in ne predpisuje enotnega jedilnika. Njegov namen je oblikovati dolgoročno vzdržen prehranski okvir, ki bi zmanjševal breme kroničnih bolezni, omejeval okoljske posledice prehranskega sistema in upošteval slovenske razmere.

To seveda ne pomeni, da so smernice izvzete iz strokovne kritike. Dokument s tako širokimi ambicijami zahteva temeljito razpravo o znanstveni podlagi, praktični izvedljivosti, ekonomskih posledicah in načinu uvajanja. Verodostojna kritika mora izhajati iz celote dokumenta in razpoložljivih podatkov. Posamezna iztrgana priporočila ali interesno motivirane poenostavitve za takšno presojo ne zadoščajo.

Prav zato je Willettova ocena pomembna. Sama avtoriteta uglednega recenzenta ne more nadomestiti vsebinske presoje posameznih priporočil, jasno pa kaže, da gre za resen in mednarodno relevanten strokovni dokument, ki ga ni mogoče verodostojno odpraviti kot ideološki ali nestrokovni projekt. Njegova presoja potrjuje, da slovenske smernice sodijo v osrednji tok sodobnih prizadevanj za povezovanje prehrane, zdravja, okoljske vzdržnosti in pravičnejšega prehranskega sistema.

Namesto da bi takšno priznanje izkoristili kot izhodišče za samozavestno in argumentirano razpravo o uresničevanju smernic, smo velik del javne pozornosti namenili poenostavljenim kulturnim in političnim sporom. Slovenski javni prostor je tako skoraj prezrl nekaj, kar se ne zgodi pogosto: doma pripravljen strokovni dokument je dobil izrazito pozitivno oceno enega najuglednejših svetovnih raziskovalcev na svojem področju.

Ne glede na nadaljnje razprave o posameznih priporočilih je to dosežek, ki bi ga bilo smiselno najprej razumeti, nato vsebinsko ovrednotiti in šele zatem politično presojati.
https://t.co/BF5AwSDm6M

[Sašo Dolenc @SasoDolenc]

Danes ima skoraj vsakdo z mobilnim telefonom v žepu dostop do ogromne količine znanja, ki mu je na voljo tudi v slovenščini. Umetna inteligenca zna z besedami, ki jih uporabnik razume, v nekaj sekundah pojasniti pojem, povzeti knjigo, izpeljati račun ali predlagati rešitev težave. Zato se zdi, da se bo moral naš odnos do učenja v teh novih razmerah temeljito spremeniti.

Če lahko za vsak podatek vprašamo telefon, čemu bi si sploh še zapomnili letnice, formule ali definicije? Če nam zna dober model umetne inteligence razumljivo razložiti skoraj karkoli, zakaj bi se še trudili z učenjem in izgradnjo lastnega razumevanja?

Odgovor na to dilemo je preprostejši, kot se morda zdi. Umetna inteligenca nikakor ni odpravila potrebe po znanju. Odpravila je predvsem možnost, da bi golo ponavljanje naučenih formulacij še naprej zamenjevali za razumevanje. Površno znanje se je prej dalo skrivati za strokovnim besednjakom in lepimi stavki, danes pa zna takšne stavke sestaviti vsak telefon. Kar ostane, je tisto, česar ta naprava ne more narediti namesto nas.

Da bi razumeli, v čem je razlika, si predstavljajmo običajen študijski dan. Pred nami je strokovno besedilo, ki ga beremo, podčrtujemo in sledimo logiki avtorja. Ko po nekaj urah ponovno preletimo označene dele, nas preplavi prijeten občutek domačnosti. »Saj to vendar razumem,« si rečemo. »To je povsem logično.«

Prav tu se zgodi ena najpogostejših napak pri učenju. Občutek, da nam je nekaj znano, zamenjamo za to, da nekaj zares vemo. Možgani varčujejo z energijo, zato lahkotnost branja hitro razglasijo za razumevanje. A med tem, da informacijo prepoznamo, ko jo imamo pred očmi, in tem, da jo znamo samostojno priklicati, razložiti in uporabiti, je velika razlika.

Pravo učenje se začne šele takrat, ko miselno udobje zavestno prekinemo. Knjigo zapremo, predse postavimo prazen list in poskušamo isto vsebino razložiti s svojimi besedami. Takrat se prvič zares pokaže, koliko smo se naučili. Spomin je luknjičav, prave besede ne najdemo, miselna struktura se zamaje že ob prvem zahtevnejšem vprašanju.

Večina to izkušnjo doživi kot neuspeh in se hitro zateče nazaj k ponovnemu branju. A raziskave učenja kažejo ravno nasprotno: neprijetno brskanje po spominu, zatikanje in napake niso ovira pri učenju, temveč njegov motor. Brez tega napora se v glavi ne zgodi nič zares trajnega.

Toda priklic sam po sebi še ni razumevanje. Ko iz spomina iztisnemo, kar zmoremo, pred nami pogosto ostanejo razdrobljeni koščki znanja. Ključni korak se zgodi šele potem: te koščke moramo povezati v smiselno celoto in jih umestiti v širši zemljevid tistega, kar že vemo. Nov pojem zares razumemo šele takrat, ko ga znamo povezati z drugimi pojmi, z njim nekaj razložiti, ga uporabiti v novem primeru in ga po potrebi tudi omejiti.

Prav tega dela ni mogoče prepustiti telefonu. Model umetne inteligence nam lahko ponudi razlago, analogijo, primer ali povzetek, ne more pa namesto nas zgraditi notranjega zemljevida znanja. Ta nastane šele skozi lasten miselni napor: skozi priklic, primerjanje, prevajanje strokovnega jezika v svojega, popravljanje napak in ponovno poskušanje.

Za trajno in uporabno znanje sta pomembna še čas in prepletanje vsebin. Snov, ki jo poskušamo osvojiti v eni sami intenzivni seansi, hitro zbledi iz spomina. Znanje mora dozoreti. To pomeni, da ga moramo pustiti, da delno potone v pozabo, nato pa ga čez nekaj dni ali tednov znova priklicati. Prav trenutek, ko je priklic težak, je za utrjevanje znanja pogosto najbolj dragocen.

Podobno velja za prepletanje. Če vedno rešujemo en sam tip naloge, hitro dobimo občutek, da snov obvladamo. A pravo razumevanje nastane šele, ko pojme srečamo v različnih kontekstih. Takrat se učimo tudi prepoznavati, kateri problem sploh imamo pred seboj in katero orodje je zanj primerno.

Vzemimo preprost primer. V šoli se večina nauči, da je evolucija »preživetje najbolj prilagojenih«. Stavek se zdi razumljiv in ga mnogi uporabljajo samozavestno. Toda če ga pogledamo natančneje, hitro vidimo, da ni jasno, kaj prilagojenost pomeni in glede na kaj se meri.

Kdor si je formulacijo zgolj zapomnil, jo bo ponavljal tudi v napačnih kontekstih. V njej bo morda videl nekakšen napredek vrst proti vedno popolnejšim oblikam. Kdor pojem razume, pa ve, da gre za reprodukcijsko uspešnost v danem okolju, ne za abstraktno odličnost. Razume, zakaj se prilagojenost spremeni, ko se spremeni okolje, zakaj bakterija ni »manj razvita« od živali in zakaj lahko pojem brez ustreznega okvira hitro zdrsne v tavtologijo: preživijo tisti, ki preživijo.

Tu postane jasno, zakaj dober učitelj nikoli ni bil zgolj vir podatkov. Podatki so bili že prej v učbenikih, danes pa so dostopni skoraj povsod. Naloga učitelja je drugačna: učencu pomaga zgraditi osnovno zanesljivo miselno strukturo, na katero lahko nato samostojno dodaja nove plasti.

Zato bi se moralo tudi preverjanje znanja premakniti od reproduciranja podatkov k preverjanju razumevanja. Pomembno ni le, ali učenec pozna pravilen odgovor, temveč ali ga zna razložiti v novem kontekstu, najti napako v prepričljivo napisanem, a pomanjkljivem argumentu, povezati pojem z drugim področjem ali abstrakten problem prevesti v konkretne korake. Pri takšnih nalogah dostop do telefona ne pomaga veliko, če človek nima lastnega miselnega modela.

Dostopnost orodij umetne inteligence zato ne pomeni konca učenja. Pomeni prej konec izgovora, da je učenje zgolj kopičenje podatkov. Kakovostni podatki so danes zlahka dostopni. Redkejša in dragocenejša je zmožnost, da jih ovrednotimo, povežemo, uporabimo in po potrebi tudi zavrnemo. Znanje se začne takrat, ko znamo naučeno obnoviti, razložiti, povezati z drugim znanjem in uporabiti v novem kontekstu. Umetna inteligenca nam lahko pri učenju zelo pomaga, ne more pa se učiti namesto nas.
https://t.co/nT2bl5XkWW
https://t.co/F3Epot0XqO

[Sašo Dolenc @SasoDolenc]

Ko se oziramo v preteklost, hitro trčimo ob razkorak med zgodovinsko realnostjo in predstavami, ki so se usidrale v naš skupni javni spomin. Usoda judovske skupnosti na Slovenskem je verjetno eno najbolj prezrtih poglavij naše zgodovine.
Glavni viri:
Šumi, Irena in Luthar, Oto (ur.). Slovenski Judje: zgodovina in holokavst. Zborniki razprav I, II in IV. Maribor: Center judovske kulturne dediščine Sinagoga Maribor; Ljubljana: Založba ZRC, ZRC SAZU, 2012–2014.
Toš, Marjan. Zgodovinski spomin na prekmurske Jude. Ljubljana: Založba ZRC, ZRC SAZU, 2012.
1/8