Navalは、David Deutschの「The Beginning of Infinity」を通じて、人類の知識創造と科学的理解の本質について語っています。人類は知識を生み出し理解する独自の能力を持ち、量子論、計算理論、自然選択による進化、認識論という4つの基本理論に導かれています。科学は絶対的真理の追求ではなく、検証可能な優れた説明を作り出すプロセスであり、創造性と想像力が進歩の鍵となると指摘しています。
過去から未来を予測することを前提としていない\
Naval: 優れた説明はどこから生まれるのでしょうか？
現在、帰納法への過度な執着が見られます。帰納法とは、過去から未来を予測できるという考え方です。「1、2、3、4、5と観察したのだから、次は6、7、8、9となるはずだ」というような考え方です。
この方法で新しい知識が生まれ、科学理論が形成され、宇宙についての適切な説明ができるという信念が広がっています。
では、帰納法の何が問題なのか、そして新しい知識は実際にどこから生まれるのでしょうか？
Brett: 先ほどブラックスワンについて触れましたが、この話に戻りたいと思います。ブラックスワンの例は、同じ現象を何度も繰り返し観察しても、それが将来も続くと確信すべきではないということを示すために、長年使われてきました。
ヨーロッパには白鳥がいて、鳥類に関心のある生物学者は白鳥ばかりを観察し、そこから「すべての白鳥は白い」という結論を導き出しました。しかし、誰かが西オーストラリアを訪れ、そこにいる白鳥がヨーロッパのものと形は同じなのに、黒いことに気づいたのです。
帰納法の別の例を考えてみましょう。
生まれてから今日まで、太陽は毎日昇ってきました。しかし、これを根拠に「科学的に見て、明日も、そしてその先もずっと太陽は昇る」と結論付けるのは適切ではありません。それは科学の本質ではないのです。
科学とは、過去の出来事を記録し、それが将来も同じように起こると想定することではありません。
科学は説明のための枠組みであり、誤りを修正するメカニズムです。「太陽は過去にいつも昇ったから、将来も昇るはずだ」といった形式の推論ではありません。
実際、太陽が昇らない状況は様々に考えられます。例えば南極に行けば、年間で数ヶ月にわたって太陽が全く昇らない時期があります。
国際宇宙ステーションに行けば、1日1回の日の出日の入りは見られません。地球の周りを高速で周回する軌道上では、太陽の出入りが1日に何度も繰り返されるのです。
説明があってこその予測
Brett: これに似た例があります。家庭でも鍋を使って試すことができます。熱源の上に水の入ったビーカーを置き、温度計を入れて熱源をつけます。時間の経過とともに水温を記録していきます。
水温は上昇していきます。熱源が比較的一定であれば、温度上昇も同様に一定のペースで進みます。1分後には20°Cから30°Cに上がり、その後も1分ごとに10°Cずつ上昇していくとします。
Naval: しかし、沸点に達した時点で上昇は止まりますね。
Brett: その通りです。帰納主義者やベイズ推論の立場をとる人が、沸点やその温度で起こる現象について何も知らない場合、これらの点を完璧な対角線で結び、無限に伸ばしてしまうでしょう。
ベイズ推論や帰納法に従えば、2時間後には水温が1,000°Cになると想定されます。しかし、これは明らかに誤りです。水が沸騰し始めると、その温度で留まります。約100°Cで plateau（平坦部）が形成され、水が完全に蒸発するまでその温度が維持されるのです。
これらの現象を実験で確認するか、何らかの説明的な方法で予測しない限り、理解することはできません。データポイントを記録し、将来を予測しようとする方法だけでは、正しい答えを導き出すことはできません。正しい答えは創造的な思考からのみ生まれるのです。
科学とは、傾向の始まりと行き先を予測することではありません。
水の現象を説明するには、粒子の振る舞いに着目する必要があります。温度が上昇すると、粒子の運動エネルギーが増加し、その結果として粒子の速度も上がっていきます。最終的に、液体状態の粒子が他の液体から脱出できる速度に達すると、沸騰が始まります。
この脱出速度—専門用語では潜熱と呼ばれます—にはエネルギーが必要です。そのため、水は温度が上昇せずに熱を吸収することができます。
これこそが科学の本質です。粒子がより速く動くという複雑な仕組みの説明が科学なのです。傾向や予測ではなく、説明が重要なのです。
説明があってはじめて、予測が可能になるのです。
最高の理論は外挿ではなく、想像力から生まれる
Naval: 科学の分野に限らず、より広い視点で考えてみましょう。
イノベーション、テクノロジー、そしてものづくりの分野—例えばThomas EdisonやNikola Teslaの業績—は、創造的な発想と試行錯誤から生まれました。進化の過程を見ても、様々な突然変異を試みながら、うまく機能しないものを淘汰していく自然選択の仕組みが働いています。
これは、複雑なシステムが時間とともに進化していく際の一般的なモデルと言えます。大胆な仮説を立て、機能しないものを取り除いていくのです。
あらゆる知識の創造過程には、美しい対称性が存在します。それは究極的には創造的な行為であり、その起源は必ずしも明確ではありません。単なる機械的な観察の外挿ではないのです。
最後に、この考え方を最もよく表す有名な例を紹介します。ブラックスワンや沸騰する水の話をしましたが、分かりやすい例として七面鳥の話があります。
毎日十分な餌を与えられ、太らされている七面鳥がいます。七面鳥は自分が思いやりのある家庭で暮らしていると信じています—感謝祭が来るまでは。その時、残酷な現実に直面することになります。これは帰納的推論の限界を示す例です。
Brett: まさにその通りです。理論は推測から始まるのです。
偉大な科学者たちは常にこのような考えを持っていました。科学とは過去の観察から未来を予測する帰納的なトレンド探しだと考えているのは、一部の哲学者や数学者だけなのです。
実は、Einsteinは自分が他の人々より特別に賢いわけではないと語っています。ただ、特定の問題に対して情熱的な興味を持ち、強い好奇心と豊かな想像力を備えていただけでした。彼にとって想像力は極めて重要で、現象を説明する可能性のあるものを想像する必要がありました。
一般相対性理論を生み出す際、Einsteinは過去の現象を観察していたわけではありません。物理学に存在する特定の問題の説明を追求していたのです。そこには帰納的推論は関係ありませんでした。
Naval: 優れた説明は創造性に基づいています。もちろん、検証可能で反証可能であり、また容易に変更できず、リスクを伴う的確な予測ができるものでなければなりません。これは日常生活でこれらの概念を活用しようとする人々にとって、良い指針となるでしょう。
最良の理論は、単純な外挿ではなく、創造的な推測から生まれるのです。
最高の人でさえ固執してしまう
Naval: マルチバース理論とファインマン経路積分の間には、深い対称性が存在します。そうですよね？
Brett: その通りです。Feynmanは複数の歴史の存在を信じていましたが、それらを物理的に実在するものと考えていたのか、単なる数学的な対象として捉えていたのかについては、明確な見解を示していませんでした。
Feynmanは現実主義者であり、間違いなく20世紀最高の物理学者の一人でした。Einsteinに次ぐ第二位と言えるでしょう。しかし、彼は最も不適切な発言の一つを残しています。「量子論を理解したと思っている人は、量子論を理解していない」という言葉です。これは明らかに誤りです。David Deutschは量子論を理解していました。これは、Feynmanが非合理的な考えに陥った数少ない例の一つでした。
Naval: 思うに、Planckが「科学は一つの葬式ごとに前進する」と述べたように、残念ながら、最高の知性を持つ人々でさえ、古い考えに固執してしまうことがあります。
この現象は投資の分野でも見られます。Warren BuffettやCharlie Mungerのような、私たちの時代を代表する投資家たちは絶対的な天才ですが、暗号通貨という概念を受け入れることができないでいます。
インターネットに固有でプログラム可能な、政府の管理を超えた通貨という概念は、彼らにとって受け入れがたいものです。なぜなら、彼らの認識では、お金とは常に政府が発行し、管理するものだったからです。それ以外の形態を想像することができないのです。
これは人間の本質なのかもしれません。
一般相対性理論とニュートン力学の対立は最近の例
Naval: Solomonoffの帰納理論というものもあります。これについて調べたことはありますか？
Brett: 聞いたことはありますが、詳しくは研究していません。
Naval: 説明を単純化して話しますが、この理論では、何かが起こる理由を説明する新しい理論を見つけたい場合—この場合はバイナリ文字列としてエンコードされた現象について—すべての可能な理論を考慮し、それらの複雑さに基づいて重み付けした確率的な理論が正しいとされます。単純な理論ほど真である可能性が高く、複雑な理論ほどその可能性は低くなります。これらすべてを合計することで、説明に対する正しい確率分布関数を導き出すことができます。
Brett: それはベイズ主義に似ていますね。どちらも可能な理論をすべて列挙できることを前提としています。しかし、科学において有力な理論が複数存在することは非常に稀です。ニュートンの重力理論と一般相対性理論の例がありますが、これは競合する理論が2つ存在した稀なケースの1つです。比較検討すべき理論が3つも存在することは、ほとんど前例がありません。
Naval: 人々が混乱するのは、帰納法やベイズ主義が、既知の有限で制約された空間では上手く機能するのに対し、新しい説明を生み出すことには適していないからです。
新しい情報を得たとき、以前の確率予測を見直すというのがベイズ主義の考え方です。新しいデータに基づいて確率を更新し、異なる結果が起こると考えるようになります。
例として、テレビ番組「Let's Make a Deal」で有名なモンティ・ホール問題があります。モンティ・ホールが3つのドアを用意し、1つのドアの後ろに宝物があり、残りの2つのドアの後ろには何もありません。
まず1つのドアを選びます。すると、モンティは残りの2つのドアのうち1つを開け、その後ろに何もないことを見せます。
そして「選び直しますか？」と尋ねてきます。
単純な確率論では、選び直す必要はないと考えます。何も入っていないドアを見せられたことで、確率が変わるはずがないと。
しかし、ベイズ主義では新しい情報を得たのだから、予測を修正してもう一方のドアに変更すべきだと考えます。
この問題をより理解しやすくするために、100個のドアがあると想像してみましょう。ランダムに1つ選んだ後、モンティが残りの99個のうち98個のドアを開け、それらの後ろには何もないことを見せます。
この場合、選び直しますか？
もちろん選び直すべきです。最初の選択では正解する確率が100分の1でしたが、今では100分の99の確率で正解できます。
このように、思考実験の規模を大きくすると、より明確に理解できます。
多くの人はこれを理解して「なるほど、私も賢いベイズ主義者になれる。新しい情報に基づいて事前確率を更新できる。それが賢い人のすることだ。だから私はベイズ主義者だ」と考えます。しかし、この考え方は新しい知識や説明を発見することには全く役立ちません。
Brett: 確かにベイズ主義には、広く受け入れられている有用な使い方があります。
医療分野では、どの薬がより効果的かを判断する際に活用されています。科学の世界では、ベイズ主義を含む数学的手法が問題なく応用されている分野が数多くあります。
しかし、新しい説明を生み出したり、異なる説明を比較評価したりする方法としてベイズ主義を位置づけようとすると、議論の的となります。
実際のところ、新しい説明を生み出すのは創造性を通じてです。そして、異なる説明を比較評価する方法は、実験による反証か、ある説明に問題があることを認識する率直な批判のいずれかによって行われます。
新しいアイデアへの扉は常に開かれている
Brett: 帰納法は予測が科学の主な目的だと主張しますが、実際に重要なのは説明です。
次に何が起こるかを確実に予測できなくても、現象の本質的な説明を理解することが大切なのです。
実際、次に何が起こるかを確実に知ることができてしまうと、かえって興味が失せてしまうかもしれません。明日の出来事が完全に分かってしまうよりも、未知の部分があるほうがずっと魅力的なものです。
Naval: これは、科学は決して完結しないという重要な点につながります。新しい創造性や推測の余地は常に残されているべきです。
最高のアイデアがどこから生まれるかは誰にも分かりません。誠実に提案されたアイデアは、すべて真剣に検討する必要があります。
「科学は決着済み」とか「科学は完結している」という考えは的外れです。それは新しい理論を生み出すプロセスについて、全員が合意できるという誤った前提に基づいています。
新しい理論は創造性と推測から生まれます。新しいアイデアを持つ人々が参入する扉は、常に開かれているのです。
Brett: Popperが言ったように、「無限の無知という点において、私たちは皆平等です」。
専門家を名乗る人がいたとしても―その主張が正当なものだとしても―知っていることに影響を与える可能性のある無限の未知の事柄が存在します。
まだ何の専門家でもない学生でも、最高の専門家の基礎的な考えに挑戦するようなアイデアを思いつく可能性があるのです。
専門家も子供と同様に、多くのことについて無知であり、誤りを犯す可能性があります。専門的な知識を持ち合わせていない人でも、そうした誤りを指摘し、より良いアイデアを提案できるのです。
