Модель исследований на Фронтире

Материал из Ролевая Библиотеки
Перейти к: навигация, поиск

Автор: Владислав Щербина (Влад)

Как я раньше писал, я выделяю примерно четыре формы игровой научной деятельности. Подумав, я добавил к ним ещё одно.

  • систематизация (и вообще управление большими объёмами информации)
  • понимание (построение моделей происходящего)
  • конструирование (создание объекта со сложными желаемыми свойствами простыми методами)
  • непрямое конструирование (создание простого объекта извращёнными методами)
  • рукоделие (антуражная и просто занимающая руки активность)

Как они покрывались наукой фронтира

  • Рукоделие - по изначальному замыслу, этой части почти не придавалось значение. Не требовалось собирать никаких приборов, препарирование биологических образцов сводилось к доставанию бумажки с кодом, для синтеза учёные должны были писать текстовые файлы с абстрактным содержимым.
  • Изначально основной акцент был сделан на непрямое конструирование. От персонажей-ученых требовалось получать т.н. макробелки - особые конфигурации из "аминокислот" в гексагональной сетке. Если отбросить антураж и посмотреть на суть, то от ученых требовалось получать некоторые картинки (их еще можно сравнить с мозаиками) из шести различных элементов ("аминокислот") в гексагональной сетке. При этом, однако, "рисовать" картинку напрямую было невозможно. Вместо этого требовалось задать псевдоген - некоторый аналог генетической информации, кодирующий синтез белка - т.е. по сути записанные хитрым образом инструкции, приводящие к успешному сбору заданной мозаики - синтезу. Игрокам предлагалось аж четыре генетические модели - четыре придуманных мастерами принципиально различных способа кодирования и реализации "генетической информации" (заметим, что набившая оскомину ДНК в их число не входила). Каждая из моделей представляла собой по сути полностью отличающийся от других способ задания начальных данных - "псевдогена", и свой набор правил (возможно, изначально не известный игрокам целиком и в точности) преобразования начальных данных в конечный белок. Целевые картинки (т.е. полезные белки, для которых требовалось найти метод синтеза) были известны заранее или добывались методами, не относящимися к модели науки. Понимание работы каждого (или хотя бы одного) из четырех механизмов, и придумывание эффективных способов получения полезных, ценных белков с помощью этих методов и было одной из основных задач для ученых.
  • Прямое конструирование явно не встречалось. Однако, грань между прямым и непрямым конструированием нечёткая, и "биологические модели" попадали в различные области этой шкалы.
  • Понимание. Это очень сложная в реализации часть. У нас она была представлена понемногу в разных местах.

Предоставленные описания механизмов синтеза были либо неполными (впрочем, заполнение этих пробелов задача скорее механическая), либо очень низкоуровневыми. Реальную пользу в решение задач могло бы принести формирование более высокоуровневого представления процессов синтеза или отдельных их аспектов.

Кроме того, в некоторых механизмах объективно не хватало какой-то информации для их полноценного использования (например, был неизвестен "кодон" какой-нибудь аминокислоты - символический способ записи единицы генетической информации впсевдогене ; вычислить его было нельзя (т.к. связь между аминокислотами и кодонами не моделировалась честно), а угадать - малореально). Однако данных было достаточно, чтобы аналитически установить сам факт существования неизвестного кодона, и сделать некоторые предположения (например, о свойствах этой аминокислоты), как у Менделеева с его таблицей, в которой были пустые клетки, после чего ориентировать работы по изучению биологического мира (т.н. "потрошение на знания", оно же "исследование биохимических механизмов" ) в сторону получения нужной информации.

В модели и задачи с самого начала закладывались "маленькие озарения" для исследователей с различными уровнями математической подготовки. Они получаются игроком самостоятельно, а не как следствие мастерской подсказки или броска на мудрость.

Простейшим примером такого озарения могла бы стать следующая ситуация: пусть ученым известно, что некоторый генетический механизм (в известном им виде) не способен кодировать, например, аминокислоту D. Однако при этом в живом существе, относящемся к данной генетической модели, при исследовании был найден белок, который аминокислоту D содержит. Из этого очевидным образом следует, что на самом деле ученым просто был неизвестен "кодон", отвечающий за синтез в белке аминокислоты D. Тем самым возникала задача планомерного исследования биохимических механизмов для данного класса существ с целью осмысленного поиска кодона, отвечающего за нужный синтез.

Другой сильно упрощенный пример аналитического и систематичного исследования: пусть в живых существах Гайи нами были найдены гены, которые синтезируют часть нужного нам белка (или нужный белок целиком, но с лишними наростами, или почти нужный белок, отличающийся от требуемого одной-двумя аминокислотами). Вопрос - можно ли как-то немного модифицировать данный ген, чтобы получить требуемый результат?

Механизмы синтеза были открытыми. Т.е., в отличие от олимпиадных задач и головоломок, не имели исчерпывающего решения и анализа. Мы допускали, что учёные заметят и сформулируют какие-нибудь вполне разумные и интересные свойства, которые нам не пришли в голову, и надеялись на это.

Нам очень не нравится ситуация, когда для понимания мастерского замысла нужно курить траву того же урожая, что была у мастеров. Поэтому в указанных ранее областях этого и не требовалось (всегда хватало имеющихся данных и чуть-чуть комбинаторного здравого смысла). С сожалением вынуждены признать, что вопросы о происходении и эволюции жизни на Гайе и устройстве её экостистемы в некоторой степени страдали этим недостатком. По этому причине данная часть научной игры была сделана опциональной (для того чтобы спастись, не обязательно было понять, что же такое _на самом деле_ жёлтый губочник, или _почему_ монстры нападают на старателей). Впрочем, и она при правильном подходе могла принести ощутимые плоды (в виде понимания того, какие биологические образцы представляют наибольшую научную или промышленную ценность, например). У нас была непротиворечивая и детальная история гайанской биосферы, начиная от самозарождения примитивной люминоплазы и заканчивая современными лайфформами. Эта история опиралась на ряд фантастических предположений и соображения здравого смысла. И подавалась она не в виде древних архивов, а как намёки, закономерности и странности в том, с чем сталкивались учёные.

  • Потребность в систематизации вызывалась большими объёмами информации, которая могла поступать к учёным в ходе игры. Например, в джунглях можно было собрать около тысячи биологических образцов, пригодных к потрошению (это были представители более чем 60 видов), и при потрошении каждого такого образца выпадало от одного до десятка макробелков (картинок) или способов их синтеза, извлекались первичные биоресурсы шести типов (в различных количествах), а в редких случаях получались содержательные текстовые сообщения и изображения. Всего было около 70 белков с продуманными функциями (правда, имеющих применение было существенно меньше, около 30). Эффективная обработка данных, получаемых при потрошении, очень сильно способствовала бы прогрессу в решении задач и в установлении экологической роли и происходения имеющихся видов. Перед учёными постепенно вставал ряд конкретных задач синтеза (около 20), каждую из которых можно было пытаться решать четыремя принципиально различными способами.

Учёные не снабжались никакими протоколами, данными "свыше". Организация эффективного процесса рассматривалась как важная часть игры.

Была некоторая область деятельности, которую с натяжкой можно отнести к прямому конструированию. Дело в том, что для синтеза каждого вещества требовались шесть типов первичных биоресурсов в количествах, определяемых строением вещества, требуемой дозировкой и методом синтеза. А из гайанских существ эти ресурсы выпадали тоже в каких-то количествах, не обязательно в пропорциональных. Экономичное планирование сбора, распределения ресурсов и синтеза могло вылиться в серьёзную игровую активность.

Вопросы "баланса", сложности и т.п.

Совершенно непонятно, сколько времени займёт решение конкретной задачи у "обычного игрока", и сможет ли он вообще её решить в конечном счёте. Для компенсации промахов в таких оценках применялась "матричная" организация задач: каждую задачу синтеза можно решать четыремя различными способами. В принципе, достаточно решить хотя бы одним. Однако альтернативные решения, связанные с другими затратами первичных ресурсов, могут оказаться экономичнее в конкретной ситуации. Не каждый белок может быть синтезирован всеми четыремя методами, поэтому важной частью является осмысление ограничений отдельных механизмов.

Даже если бы на игру пролез савант-биосинтезолог, он скорее всего просто не успел бы перерешать все задачи всеми возможными способами, и оставил бы другим игрокам достаточно работы. Кроме того, значительная часть задач в принципе не может быть решена сразу (постановка или необходимый элемент (или идея) решения возникают в ходе игрового процесса).

Любой игрок, обладая подходящим складом игра, мог бы стать учёным прямо на игре. Объём необходимых базовых знаний был очень небольшим. (с медициной ситуация была полностью противоположная). При этом хорошее владение тем или иным инструментом требовало размышлений и практики, что давало простор для специализации, разделения работ и осмысленного взаимодействия.

Также в противоположность медицине, где врачи призывались к осмотрительности (неправильное лекарство может убить), у учёных поощралось экспериментирование (в бытовом смысле). По возможности действия учёных должны были быть обратимыми, или по крайней мере не приводить к фатальным последствиям. Для этого, например, помимо "реального" синтезатора, который мог производить полезные вещества за ресурсы, были ещё "модельные" (на каждом ноутбуке), которые работали по тем же правилам, но ничего не тратили и не создавали настоящего продукта. Реальный синтезатор в принципе не допускал трату ресурсов на заведомо бесполезные вещества. Исключением из принципа обратимости был анализатор: потрошимый образец расходовался, кроме того, при анализе обычно можно было выбрать один из двух вариантов (на биохимию (информацию) или на ресурсы), второй при этом, разумеется, исключался. Это компенсировалось там, что каждый образец существовал, мягко говоря, не в единственном экземпляре.

Чудовищные объёмы информации, чудовищное разнообразие жизни, чудовищная сложность отдельных организмов и т.п. моделировались большими по игровым меркам объёмами информации, порядочным по игровым меркам разнообразием, нетривиальностью отдельных организмов и т.п.

Наука тесно интегрировалась с двумя другими основополагающими пластами. Старатели приносили учёным образцы, а учёные могли бы дать тем рекомендации и пожелания по сбору. Некоторые лекарства можно было получить только путём синтеза. Медицинские анализы осуществлялись тем же устройством, которое производило потрошение образцов. Потрошение плодов джунглей могло дать информацию о токсинах и лекарственных агентах, содержащихся в этих объектах.

Экономический эффект научной деятельности. В результате своих открытий учёные могли бы повысить эффективность использования ресурсов джунглей примерно в двадцать раз (постепенно: вначале собирая сбананы, продавая их торговцам по грабительским расценкам и покупая нужное втридорога, затем собирая бананы и синтезируя нужные вещества, а а затем и синтезируя высокотехнологичные дорогие вещества и покупая за них необходимое). Число для планирования экономики пугающее, но это то, что надо для игры, в которой наука составляет не менее трети.

Прочее

Среди мастеров не было ни одного биолога, и был химик, который придумал антуражные названия. Соответственно, и от игроков никаких специальных знаний не требовалось. Если и говорить о языке науки, в данном случае это был язык математики и чуть-чуть computer science, но никак не молекулярной биологии.

Ноутбуки на полигоне показали себя вполне неплохо. Примечательно, что по сведениями мастеров, в специально разработанном программном обеспечении не проявилось ни одной программной ошибки (была одна ошибка в данных и один вид светлячков не потрошился).