3-1-多元な世界で生きる
多分大幅には変わってないと思う
2024/3/23
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私たちが生計に追われて生活を忘れると言われると、私は文明の最高の価値は生活を複雑にすることであると答えます。
それは広範な協力と知恵の投入を要求し、単純化されて調整されていない存在だけではありません。
それは集団が食べたり着たり使ったり、快適に暮らすことができる利益であり、ある場所から別の場所に移動することです。
より複雑で熱心な知力の投入は、より充実した豊かな生活、つまり生命の継続を意味します。
生活の意味は生活そのものであり、生活が価値があるかどうかを判断する唯一の基準は、あなたが十分に生きているかどうかです。- オリバー·ウェンデル·ホームズ、1900年 1 原子とは現実における独立した要素なのでしょうか？ いいえ... 量子論が示す通り、原子は世界との相互作用によって定義されています... 。量子物理学はまさに、現実におけるこうした普遍的な関係性の構造が根本まで継続しているのだという気づきなのかもしれません...。現実はモノの集合ではなく、プロセスのネットワークなのです。 — カルロ・ロヴェッリ、20222 テクノロジーは科学に追従します。もし私たちが「⿻」を私たちの世界がなり得る姿のビジョンとして理解したいならば、「⿻」を世界がすでにどのように存在しているかに関する視点として理解することから始める必要があります。テクノクラシーとリバタリアン的な視点は、前章で記述した「単一原理的な原子論」という一つの科学的視点に根ざしています。つまり、世界を理解するための最善の方法は、基本的な原子群に作用する普遍的な一連の法則であるという信念です。 テクノクラシーは、長い間、科学と合理性によって正当化されてきました。1900年代初頭に人気を博した「科学的管理」（別名：テイラー主義）の思想は、社会システムを単純な数学的モデルに例え、社会システムに対する思考方法としてロジックや合理性を用いることで正当化されました。建築における「ハイモダニズム」も同様に、幾何学の美しさにインスピレーションを受けています。3 リバタリアニズムもまた、物理学をはじめとする各種科学を大きく借用しています。粒子が「最小作用の法則」に従い、生物進化において適者生存が働くのと同じように、経済主体が「効用を最大化する」という考え方に基づいています。単一原理的な原子論の見地では、人間の社会から天体の運動に至るまで、世界のあらゆる現象は、最終的にこうした法則へと還元できると考えます。 こうしたアプローチは大きな成功を収めてきました。ニュートン力学は様々な現象を説明し、産業革命のテクノロジーにインスピレーションを与えました。ダーウィニズムは現代生物学の基盤となっています。経済学は、公共政策に最も影響を与えた社会科学です。そして、「汎用計算」というチャーチ・チューリングのビジョンは、今日幅広く使用されている汎用コンピュータのアイデアに繋がりました。 しかしながら、20世紀において、私たちが「単一原理的な原子論」の限界を乗り越えることで、いかに大きな進歩が可能になるかを学びました。ゲーデルの不完全性定理は数学の統一性と完全性を揺るがし、現在では様々な非ユークリッド幾何学が科学において重要となっています。4 共生、生態学、拡張された進化総合説は生物学の中心だった「適者生存」を崩し、環境科学の時代を呼び込みました。神経科学は、ネットワークや創発機能を中心に再構築され、現代のニューラルネットワークを生み出しました。これらのすべてに共通するのは、一つの原子的な存在に普遍的な法則を適用することよりも、複雑性、創発性、多層的な組織、そして多方面の因果関係に着目する点です。 ⿻は、ソーシャルシステムに似たようなアプローチを取ります。企業はグローバル競争というゲームの中でプレイしつつ、同時にそれ自体が従業員、株主、経営陣、そして顧客によってプレイされるゲームでもあります。こうした結果がしばしば嗜好として一致することを期待する理由は全くありません。さらに、多くのゲームが交差し合います。企業の従業員は、往々にして企業そのもの以外の関係性（例えば、政治的、社会的、宗教的、民族的）からも影響を受けます。また国々もゲームでありプレイヤーでもあります。国と企業、宗教その他多くのものが交差し、そこにおいても国間のアクションと国内のアクションを綺麗に切り離すことはできません。まさにこの本の執筆作業ですら、複数の方法においてそれらの複雑な交わりなのです。 このように、⿻は昨世紀の自然科学とのアナロジー（類推）を多分に含んでいます。過度に文字通りにとらえたり、普遍的に当てはめたりすることなく、そうした影響やアナロジーの⿻を描き出すことで、インスピレーションと再構築の可能性が見いだせる魅力的な道のりが垣間見えてくるのです。リバタリアニズムとテクノクラシーはイデオロギーの戯画のように見えますが、科学の言葉で言えば、複雑性を脅かす常に存在する脅威としても理解できるのです。 本質的に、流体の流れから生態系、さらには脳機能に至るまで、あらゆる複雑系は「カオス状態」（活動がほぼランダムな状態）と「秩序状態」（パターンが静的で固定的な状態）の両方になり得ます。 どの状態になるかは、熱や突然変異率などのパラメーターに左右され、パラメーター値が高いとカオスが生じ、低いと秩序が形成されます。複雑系理論で「カオスの境界」と呼ばれる、これらの状態が遷移する「臨界値」に非常に近い状態になると、予測不可能で、発展的で、生命的な構造を持つ、カオスでも秩序でもない複雑な挙動が出現することがあります。5 これは、2-0-情報技術と民主主義：広がる溝で前述した、集権的かつ反社会的テクノクラシーへの脅威と、リバタリアン的な脅威の間に存在する「狭い回廊」という概念と密接に関連しています。 このように、 ⿻ は科学から、この狭い回廊に向けて舵を切り広げていくことの重要性を学ぶことができます。このプロセスは複雑系科学では「自己組織化臨界」と呼ばれます。このプロセスに沿うことで、私たちは多くの科学領域の知恵を活かし、特定のアナロジー（類推）に過度に囚われない姿勢を保つことができます。 数学
19世紀の数学では、矛盾や誤りを避けるために、数学的構造体の定義や性質を明確かつ厳密にする手法、すなわち形式主義が台頭しました。20世紀初頭には、数学が「解決」できるのではないかという期待がありました。あらゆる数学的主張の真偽を判定する厳密なアルゴリズムさえ確立できるかもしれないという希望です[^20th]。一方で、20世紀の数学は、複雑性と不確実性が爆発的に増大したことを特徴としています。 [^20th] : アルフレッド・ノース・ホワイトヘッド、バートランド・ラッセル共著『プリンキピア・マテマティカ』(ケンブリッジ大学出版局、1910年)
ゲーデルの不完全性定理: 20世紀初頭のいくつかの数学的成果、中でもゲーデルの不完全性定理は、数学の重要な部分が完全に解決できない、根本的かつ解消不可能な方法が存在することを示しました。同様に、アロンゾ・チャーチは、ある種の数学的問題が計算プロセスでは「決定不能」であることを証明しました。6 このことは、すべての数学を基本的な公理に対する計算に還元するという夢を打ち砕くものでした。 計算複雑性: 還元主義が原理的・理論的に実行可能であったとしても、より高次元な現象をその要素に基づいて予測するために必要な計算量（計算複雑性）は非常に大きいため、現実的に関連づけられる可能性は低いのです。場合によっては、そうした還元によって得られる理解から得られる以上の資源を、必要な計算が消費してしまうと考えられています。現実世界での多くのユースケースにおいて、状況は綿密に研究された計算問題として捉えられます。そこでは「最適な」アルゴリズムは問題のサイズに対して指数関数的に増加する処理時間を要するため、実際にはほとんど常に経験則が用いられます。 比較的単純なシステムでさえ「カオス」的な振る舞いを見せることが多くあります。カオス的なシステムでは、初期条件のわずかな変化が、長い時間が経過した後の挙動に劇的な変化をもたらします。最も有名な例は気象システムであり、蝶の羽ばたきが数週間後に世界の反対側で台風の発生を引き起こす可能性がある、とよく言われます。このようなカオス的影響が存在する場合、単純化による予測には達成不可能なほどの精度が必要になります。さらに悪いことに、精密な測定機器は、測定対象のシステムに干渉してしまうことがあります。前述したシステムの持つ感受性のために、結果として重要な変化を引き起こしてしまうのです。実現可能な精度にはしばしば厳しい限界があり、これは「不確定性原理」と呼ばれています。 フラクタル: 多くの数学的構造が、まったく異なるスケールで同様のパターンを示すことがわかっています。その良い例が、複素数を繰り返し二乗した後、同じオフセット値を加算することで生成されるマンデルブロ集合です。こうした構造物は、なぜ原子レベルの要素にまで分解してしまうと、本来備えているマルチスケールの特性が明らかになるどころか、見えにくくなってしまうのかを示しています。 https://scrapbox.io/files/65fe664a8353990024f33c6c.png
図1: マンデルブロ集合（関数の変数値によって変化する単純な二次関数のカオス的挙動を特徴づける）。二つの異なるスケールで表示。出典: Wikipedia (左) および Stack Overflow (右)。
数学における関係性: 数学では、さまざまな分野が互いに関連しあっており、ある分野の洞察を別の分野に適用することができます。例えば、代数構造は数学の多くの分野で普遍的に存在し、数学オブジェクト間の関係を表現し探究するための言語を提供します。代数幾何学の研究は、これらの構造を幾何学と結びつけます。さらに、位相幾何学の研究は、形状とその性質の関係を理解することに基づいています。多様性と相互接続性の融合は、おそらく現代数学を特徴づける要素と言えるでしょう。 物理学
アインシュタインの相対性理論は、大規模で高速な物理的世界を理解するための指針として、ユークリッド幾何学の単純さと、衝突するビリヤードの球におけるニュートン力学の考え方を覆しました。物体が光速のごく一部に相当する速度で移動する場合、その挙動は全く異なる法則によって記述されるようになるのです。 同様に、量子力学と超弦理論は、非常に小さなスケールでは古典物理学が不十分であることを示しました。ベルの定理は、量子物理学を確率論と隠れた情報の結果として完全に記述することすらできないことを明確に証明しました。むしろ、粒子は同時に2つの状態の組み合わせ（または「重ね合わせ」）になることができ、その2つの状態はお互いを打ち消し合うのです。 劉慈欣のSFシリーズの中心的な役割を果たしたことで今や有名になった三体問題は、単純なニュートン物理学のもとでさえ、たった3つの天体間の相互作用でさえ、将来の挙動を簡単な数式で予測することができないほどカオス的であることを示しています。しかし、17世紀からある「温度」や「圧力」といった抽象概念を用いることで、日常的に何兆もの粒子からなるシステムの問題を、実用に耐える程度の精度で解くことができています。 おそらく20世紀の物理学において起きた革命の中で最も印象的で一貫していた特徴は、固定された客観的な外部世界についての従来の想定を覆したことでしょう。相対性理論は、時間、空間、加速度、そして重力さえも、根本的な現実の絶対的な特徴ではなく、物体間の関係に基づくものであることを示しました。量子物理学はさらにその先を行き、こうした相対的な関係性でさえ、観測されるまでは固定されておらず、根本的には物体というより相互作用に過ぎないことを示したのです。8 こうして、現代科学とは、物質世界におけるさまざまな側面を異なるスケールで理解するために、異なる分野を組み合わせる営みであると言えるでしょう。 生物学
19世紀のマクロ生物学（進化した生物体とその相互作用に関する学問）を定義する考え方が「自然淘汰」であったとすれば、20世紀における同様の定義となる考え方は「生態系」と言えるでしょう。自然淘汰が限られた資源の中で生き残るための“ダーウィニズム”的な競争を強調したのに対し、生態系という考え方は（「拡張進化統合説」の考え方に密接に関連して）次の点を強調します： モデルの予測可能性の限界: 還元主義的な概念（行動主義や神経科学など）に基づいて、動物の行動を効果的にモデル化することには限界があることを発見し続けています。これは計算の複雑さを示しています。
生物と生態系の類似性: 多様な生物（「生態系」）が多細胞生物に似た特徴（恒常性の維持、内部要素の破壊や過剰増殖に対する脆弱性など）を示すことを発見しました。これは創発とマルチスケール組織の存在を示しています。実際、多くの高等生物とこうした生態系を区別をつけるのは困難です（例：単細胞生物間の協力による多細胞生物、または個々の昆虫が集まって形成されるアリなどの「真社会性」生物）。これらの生物の進化における特有の性質は、変異と淘汰がマルチスケールで起こり得る可能性です。9 種の相互作用の多様性: これは、従来の捕食者と被食者の関係、または競争などだけでなく、生物同士の「共生」関係も広く含みます。この共生関係では、生物は他の生物から提供されるサービスに依存し、その見返りに依存対象の生物の維持を支えます。これは、生物間に絡み合いと関係性が存在することを示す良い例です。10 エピジェネティクス: 行動を決めるのは遺伝子コードの一部に過ぎず、「エピジェネティクス」（遺伝子発現を変化させる外的要因）をはじめとする環境的な要因が、進化や適応において重要な役割を果たしていることがわかりました。これは、分子生物学においてすら、多層的かつ多次元的な因果関係が内在していることを示しています。 この変化は、単に科学理論の問題にとどまらず、20世紀における人間の行動と自然との関わり方の最も重要な変化のいくつかをもたらしました。特に、環境保護運動と、その中で生まれた生態系、生物多様性、オゾン層、そして気候を守るための取り組みはすべて、「生態学」という科学から生まれ、それに大きく依存しています。結果として、この運動はしばしば「エコロジー運動」という名で呼ばれるようになりました。 しかし、より最近では、一連の発見によって、脳機能の根幹にカオスと複雑系理論が位置づけられるようになりました。 脳機能の分散: 数学的モデリング、脳画像、単一ニューロンの活性化実験などから、脳の多くの機能が、特定部位への物理的な局在によるものではなく、相互作用のパターンから創発的に脳の各領域に分散していることが示唆されています。
ヘッブの法則： 繰り返し同時に発火することで神経接続が強化されるという「ヘッブの法則」は、科学における「関係性」という概念を端的に示すモデルのひとつでしょう。これは我々が人間関係の発展を一般的に捉えるのと似ています。 人工ニューラルネットワークの研究： 1950年代後半のフランク・ローゼンブラット氏による研究を皮切りに、研究者たちは脳の最初の「人工ニューラルネットワーク」モデルを構築しました。このニューラルネットワークが、近年の「人工知能」の飛躍的進歩の基盤となったのです。何兆ものノードによるネットワークは、それぞれがニューロンにインスパイアされたシンプルな原理で動作します。入力値の線形結合で決定された閾値を超えると発火するという仕組みです。こうしたネットワークは、BERTやGPTといった「基盤モデル」の中核をなしています。 以下、英文の日本語訳となります。
科学から社会へ
⿻は、社会科学的には人間の社会を理解するために同じような（関係性を重視する）視点を適用することであり、技術的にはこうした構造（システム）を意識した上で、それを組み込むような情報システムや統治システムの構築を目指す試みです。コンピュータ科学が物理学に基づいて物理的な技術を生み出すのと同じ関係性ですね。このビジョンが最も明確に表現されているのは、ネットワーク社会学の第一人者であるマーク・グラノヴェッターの研究に見られます。11 社会において基本的な原子（のような単位）となる個人は存在しません。個人のアイデンティティは、根本的に社会的関係や繋がりから生まれます。また、固定的な集団というのも存在せず、複数の集団に属することすらありません。社会的グループは、常に変化し、再構成されるものです。人々の多様性と彼らが作り出す社会的グループの間に見られる、この双方向の均衡こそが⿻的な社会科学の本質なのです。 さらに、これらの社会的グループは、様々な形で交差し、階層的でないスケールで存在します。家族、クラブ、町、県、あらゆる規模の宗教団体、大小さまざまな企業、人口統計学的なアイデンティティ（性別、性的指向、人種、民族など）、教育や学術的な訓練など、これらは同時並行的に存在し、お互いに交差しています。例えば、世界的なカトリックの視点から見れば、アメリカは重要な国ではあるものの、全世界のカトリック人口のうち約6%しか占めない「少数派」の国です。しかし、アメリカの視点からカトリック教徒を見ると、全人口の約23%がカトリックであり、これについても「少数派」と言うことができます。12 スペースの関係上詳細に解説することはできませんが、社会科学的な視点の持つ説明力を裏付ける定量的・社会科学的な証拠が豊富な文献によって提供されています。13 産業構造、社会的行動心理学、経済発展、組織の結束などの研究は、多様性をもたらす社会的な関係性の中心的役割を示してきました。14 その代わり、おそらく読者には最も驚くべき例でありながら、同時に上述した科学的なテーマとも深く関連する一つの例を取り上げてみましょう。それは、科学的知識そのものの進化です。 「メタサイエンス」という学際的な学問分野では、科学者やアイデアのネットワークを複雑なシステムとして捉え、科学的知識がどのように創出されるかを研究しています。15 この分野では研究領域の出現や拡散、科学における斬新さや進歩の源泉、科学者が選ぶ調査戦略、そして知性の発展に対する社会構造の影響などが調査対象となります。 その中でも特に注目すべき知見は、ある分野で頻繁に議論されているトピックに偏りがちであること、そして科学者の社会的・制度的繋がりによって制約を受けるため、科学的知識の発見プロセスの効率が低下しているということです。16 さらに、主に独立した重複しないチームで構成され、多様な方法を用いて、幅広い過去の研究成果を参照するような、分散型の科学コミュニティの方がより信頼性の高い科学的知識を生み出す傾向があるとされています。対照的に、繰り返される共同研究と過去の限られた範囲のアプローチに縛られた中央集権型のコミュニティは、信頼性の低い結果を生み出しやすいことがわかっています。17 18 また、研究チームの規模・ヒエラルキー構造と研究成果のタイプ（リスキーで革新的 vs 標準・通常）との間に強い関係性があることも発見されており、現代科学においてチームベースの研究が個人のそれよりも優位であることを示す結果も出ています。19 最大のイノベーションは既存の学問分野を普段とは異なる組み合わせで適用することから生まれる傾向があるとはいえ20 21 22、科学で使われているインセンティブの仕組みの多くは（例えば論文の質や引用数）科学的な創造性を制限するような逆効果を持つことも示されています。これらの発見により、科学コミュニティではイノベーションを評価し偏りを相殺できる新たな評価基準が生まれつつあり、より「関係性」を重視したインセンティブ体系が生まれています。23 ⿻の科学において関係性を考慮して強化するような科学政策研究は、既存の知識の厳密さと斬新な洞察の発見の両方においてメリットがあることが示されてきました。より多様なコミュニティとそのアプローチが既存の主張の検証に取り組むとき、こうした独立した視点によって、その発見の反証や修正に対する頑健さが保証されます。さらに、最も関係性を重視した科学的な取り組みで見られるような多様性をシミュレートすることで、関係性の原則に基づく分析モデルを構築すると、通常の研究によって生み出される成果を上回る発見が生まれます。24
このように、科学そのものの実践を理解するにあたっても、社会組織の様々なレベルが交差するという関係性に着目した⿻の視点は非常に重要です。破壊的で革新的な知識の出現を促進する要因に関する「科学の科学」の成果は、特許やGitHubのソフトウェアプロジェクトなど、他のクリエイティブなコラボレーションコミュニティでも再現されており、関係性を重視する見方があらゆる分野の科学と技術の進歩に役立つ可能性を示しています。 A future ⿻?
前の章で議論したテクノクラート的ビジョンでは、既存の行政システムの「煩雑さ」は、大規模で統一された、合理的で科学的な人工知能による計画システムによって置き換えられることとなります。この単一の主体は局所性や社会的相違を超越しており、あらゆる経済的・社会的問題に対して「偏りのない」答えを与えて、社会的分断や対立を乗り越えると想定されています。 しかしこのアプローチは、⿻社会科学によって価値や関心事の中核と見なされる社会的相違や異質性を、場合によっては無視または抹消することになります。 リバタリアン的ビジョンでは、原子論的な個人（あるいは、特定のバージョンにおいては同質的かつ緊密な集団）の主権こそが中心的な願望となります。社会関係は「顧客」「市場からの退出」といった資本主義のダイナミクスで捉えられると考えられ、多様性に対処するための民主主義やその他の手段は、十分な連帯と自由を達成できない失敗例として見なされます。 しかし、これらの道だけが未来への選択肢ではありません。⿻社会科学は世界に対する関係性に基づいた理解を活用する力を見せてくれました。私たちは、これに類する人間社会についての理解を基盤とした社会と情報技術がどのような姿であるかを問い直す必要があります。幸運なことに、20世紀にはこのようなビジョンが体系的に構築されてきました。そこには哲学的・社会科学的な基盤から、初期段階の技術的表現に至るまでが網羅されています。