現代科学における3つの大きな問題

自然の中で自然なものとは何か？自然は不自然かもしれないのか？現代科学における大きな問題は、単なる知識の欠落（または巨大な穴）で、それが自然を奇跡のように見せているのか、それともパラダイムシフトの必要性を示唆しているのか。そして、システム（自然）の法則ではなく、システムの学習という新しいタイプの科学的説明が必要なのか？ネットワーク的で記述的な科学的世界観（説明を排除すべき！）と学習的説明の違いについて。前者は偶然的で説明不可能な詳細が多いのに対して

マルチバース - ワシントン・ナショナル・ギャラリー (出典)

今後100年の脳科学において最悪のシナリオは何か？それは、脳に「進化」が存在しないという発見だ。生物学とは異なり、その大きな成功はすべて一つのアルゴリズムに基づいている（これは物理学よりもはるかに単純で成功的で包括的な説明である！）。しかし、脳には一般化できる中心的なアルゴリズムが存在しないことが判明するかもしれない。脳は無数のバランスに依存しており、おそらく遺伝的にプログラムされていて、再現や改善、さらには理解さえも困難かもしれない。つまり：脳は単に複雑なだけでなく、解きほぐすことのできない複雑な絡み合いであることが判明するかもしれない。ダーウィン以前の生物学のように：多くの関連する事例の集まり、つまりネットワークとしてであり、アルゴリズムとしてではない。言語システムと分類システムとしてであり、学習システムとしてではない。

そして脳科学の大きな希望は何か？脳のアインシュタインが現れ、その機能を適切に説明する基本的な科学的原理を解明することだ。つまり、脳は強力なアルゴリズムによって動いており、単にビッグデータと巨大な手続き的オペレーティングシステムだけではないということ。それはマザーボードレベルでの繊細な微調整に依存しているわけではない。そうでなければ、たとえスーパーインテリジェンスを作り出すことができたとしても、気が遠くなるほど長い進化の産物である正確なバランスを作り出すことは非常に困難で、そこから破局への道のりは短い。つまり、古い進化以外の新しい学習アルゴリズムが存在することを発見できなければ、我々の状況は悪い。そして、「ディープラーニング」が脳の学習システムの最も表面的な段階を超えて私たちを前進させることができるという保証は誰にもない。

この微調整の問題と、効果的な学習・適応アルゴリズムの対比は、おそらく今日の科学における最も基本的な問題であり、数学を含むすべての厳密な科学分野に及んでいる。問題は、豊かな複雑性がそもそもどのように生まれるのかということだ。中世のように創造主や設計者の存在を信じるなら、我々の世界に対する非常に複雑で豊かな説明は問題ではない。しかし、現代科学の領域に入ると、宇宙が無限の可能性の中から、目に見える理由もなく、例外的な精度で複雑性のために設計されているという状況を受け入れるのは難しい。科学は偶然ではない偶然を探している。したがって、今日の科学における最も重要な3つの問題は、実際には1つの問題である：

• 物理学において：なぜ宇宙は設計されているように見えるのか？なぜそれは複雑性（そして生命！）のために構築されており、条件や定数のわずかな変化でも、つまらない無意味な宇宙になってしまうのか？進化のように、宇宙の複雑性を生み出した基本的な発展的アルゴリズムを見つけることができるのか、それとも最終的に神、設計者、または宝くじが確実な賭けに見えるほどの幸運な運を想定する必要があるのか？神の名において、なぜどのように、小数点以下何桁もの精密なバランスシステムを持つ自然法則が作られたのか？なぜそこにちょうど必要な量のダークマターとダークエネルギーが存在するのか？世俗的な立場からすると、ここには何か本当に臭いものがある。人間原理は万能の答えにはなりえない。実際、それはおそらく何の答えにもならない。今日、宇宙はますます、神の存在を示す時計職人の議論における人工的な時計のように見えてきている。そして微細構造定数[訳注: 物理学における基本定数]は - まさに神懸かりだ。


• 生物学において：フェルミのパラドックス。進化が宇宙における一般的なアルゴリズムならば、なぜそれは（見える限りでは）私たちの所でしか成功していないのか（星のレベルやそれ以上に影響を与えることができる進歩した文明の証拠はどこにあるのか？宇宙のシグナルについてはどうか？宇宙は完全に自然に見える）。どうして天文学的な確率で起こりそうもない、つまり極めて不可能な一連の状況の組み合わせがここだけで生まれたのか。ここには本当に本当に臭いものがある。知的な宇宙人が存在しないはずがない。これもまた、時計職人によって調整されたかのように見える条件下での複雑性の創造という問題だ。


• 数学において：プラトンのイデア界を信じないとすれば（そして恐ろしいことに、ほとんどの数学者は信じている、なぜならそれが起こっているからだ）、一体なぜ数学が存在するのか？この信じられないほど美しい複雑性はどこから来たのか。それは最も深遠な分野でさえ、宇宙のあらゆる現象の理解に有用であることが繰り返し明らかになっている。何が起こっているのか？これはそもそもどうして可能なのか？宇宙が原子時計よりも精密なスイスの時計職人によって調整されているとすれば、数学は神のような能力を持つ天才的なアーティストによって作られたかのように見える。このような現象はどこから世界に来たのか？素数のような単純な現象の中に、予期せぬ複雑な秩序がどのように生まれるのか？それらがそのように並んでいるのは単なる偶然なのか？数学のすべての分野で、本当に単純で抽象的な構造から、繰り返し繰り返し、このように豊かで驚くべき複雑性が見つかるのはなぜか？これは月まで臭いが届くほどだ。

これら3つの大きな異常性は、宇宙に存在する深い秩序を示唆しており、おそらく我々が理解していない深い学習・適応・複雑性生成のアルゴリズムを示唆している。進化を理解していなかったように - 生物学的世界は非常に偶然的で複雑に見えたが、その適応性においては素晴らしく、設計者によって作られたかのように見えた - 同様に、他の学習アルゴリズムの発見が宇宙的な時計の問題を解決することを期待できる。そう、おそらく数学、脳科学、物理学にも、それぞれ独自の進化と学習のメカニズムがあるのかもしれない。あるいは、複雑性の創造とその条件の存在に深い学習的な理由があるのかもしれない。例えば、物理的な複雑性を数学的な複雑性に基づかせる（あるいはその逆）ことで、少なくとも問題の還元を行うことができるかもしれない（別の物理的宇宙では異なる数学が存在したのだろうか？）。あるいは、進化的学習を一般化できるかもしれない。それは何らかの方法で、自身の発展を可能にする条件を毎回新たに作り出すことに成功してきた（かつて地球には酸素大気がなかった - 生命がそれを作り出したのだ！）。複雑性のパズルには我々が理解していない重要な要素があり、それは「自然」ではない。宝くじの当選から始まる答えは科学的な答えではなく - 神学的な答えだ。そしてそれを設計者やシミュレーション運営者に置き換える方がはるかに合理的だ。

しかし、もしそのような設計的な答えに到達するなら（そしてそれは可能だ！設計はすべて痕跡を残す）- それは真の哲学的革命となり、我々がここに偶然いるのではないことを理解することになる。現在の知識状態で、別の知的環境であれば、これらの異常性は設計者としての神の存在の強力な証拠と考えられただろう。科学の歴史におけるこれまでの発展に従って、進化的で「自然な」説明が今後も現れるという我々の信念だけが、今日でもそのような明白な解釈を妨げている。しかし、もしこれらの異常性が非常に深く、おそらく我々が想像していたよりもさらに広範であることが判明し、長期にわたって自然な説明が見つからない場合 - 科学は、それが全く予期していない方法で信仰に影響を与える可能性があり、我々は中世的な世界観に戻るかもしれない。宇宙は我々には途方もなく巨大に見え、誰かの実験室のテーブルの上の実験とは思えないかもしれないが、何を基準に我々は宇宙が大きいと判断しているのか？客観的な基準は何かあるのか？宇宙で客観的に大きい唯一のものは桁数だが、実際にはそれはわずか数十の桁に過ぎない。もしかしたら、それよりも大きな宇宙には何千もの桁があるかもしれない？無限の桁があるかもしれない？もしかしたら我々の宇宙全体が、その大きさにおいて取るに足らないシステムなのかもしれない？

我々の宇宙は、我々が考えがちなほど莫大な量の物質を含んでいるわけではない。なぜなら、宇宙はほとんど空虚だからだ。宇宙のほとんどすべてが空虚なのだ。星は恒星間空間に比べて多くのゼロを含む比率で微小であり、同様に粒子は粒子間の距離に比べて極めて小さく、以下同様だ。宇宙を動かしているのは物質自体ではなく、これらの空間を満たす力、電荷、場であり、それらが真の宇宙なのだ。物質は結局のところ幻想だ。我々は完全に空虚で、私の指がキーボードのキーを通り抜けない唯一の理由は、そこが物質で満たされているからではない。実際にはそこは完全に空虚だ - しかし、私の指とシン[訳注: ヘブライ語のキー]のキーの電子の大きさに比べて途方もなく大きな距離で働く斥力があり、それらはその大きさに比べて想像を絶する強さで互いを押し返している。そのような力がなければ、私は即座に椅子から地球の中心に向かって落ちていくだろう。そしてブラックホールとして、つまり濃縮された物質として、地球は実はとても小さい...つまり - 宇宙を作った者は、その大きさに比べて粘土の量をとても倹約的に使ったが、小さな粘土の破片が遠くから互いに及ぼす影響に関しては非常に寛大だった。したがって、宇宙自体に物質と空間の間にこのような極端な不一致があることを見た後では、宇宙全体に関して大きいとか小さいとかを語ることは難しい：我々の宇宙全体が他の宇宙に比べて微小かもしれない - あるいは巨大かもしれない。小さな実験 - あるいは想像を絶する怪物。

空間に関する同じ質問は時間にも当てはまる。もし空間と時間の客観的な尺度が宇宙自体であるなら、我々は種としても個人としても、空間よりもはるかに多くの桁の時間を占めている。例えば、進化として、我々は宇宙の年齢の3分の1以上ここにいるが、物質の塊として地球は宇宙のナノナノ何かよりも小さく、人間としての我々の宇宙の大きさに対する比率も同様だ。我々は単にプルーストの『失われた時を求めて』の感動的な最終段落にある時間の巨人のようなものではなく、我々は本当に時間のスパゲッティなのだ。空間的には微小な生き物だが、その大きさに比べて膨大な時間を占めている。しかし、宇宙自体でさえ客観的な尺度になりうると誰が言ったのか？宇宙に対して客観的な尺度がそもそも存在しうるのか？

宇宙で大きさに関して唯一客観的な距離と量は、桁数自体だ。それらが宇宙が実際に空虚であることを決定づけている。なぜなら、その部分の大きさと影響範囲と空間との間に多くの桁数があるからだ。我々の真の宇宙の境界は、時間と空間における何らかの境界をはるかに超えて、我々がアクセスできる桁数の境界なのだろうか？残念ながら、豊かな複雑性への答えは、我々にはアクセスできない桁数にあるのかもしれない。それが我々よりも大きい（大きな設計者？超宇宙？別の構造？）にせよ、はるかに小さい（その上のすべての桁数で複雑性を生み出し、おそらく数学自体と自然法則を生み出す何らかの基盤）にせよ。しかし、複雑性は幻想かもしれない？結局のところ、宇宙には複雑性のない桁数が多くあり、数学にも単純で退屈で興味のない部分が多くある。複雑性は、多くの桁数が存在することから生まれるのかもしれない。それが徐々に複雑性を生み出すことを可能にしているのかもしれない？

我々が知る2つの自然な学習アルゴリズム - 進化的アルゴリズムとニューラルネットワークのアルゴリズム - を統合すると、複雑性を生み出すのは多くの世代が連続して続くこと、あるいは多くの層が連続して重なること（ディープラーニング）であり、各世代と層には多数の冗長なエージェント（生物やニューロン）が存在することがわかる。つまり、システムを経過する時間の層状化から生まれる複雑性があり、システムの空間的な層状化から生まれる複雑性もある。層状化は複雑性の父であり、したがって発展と学習の父でもある。システムの桁数の層状化から生まれる複雑性もあるのではないだろうか？つまり、各桁数がその下の桁数から生まれるより大きな複雑性を反映するような？宇宙の学習メカニズムは、時間と空間における学習メカニズムを一般化する、桁数に基づく学習メカニズムではないのだろうか？

数学的な複雑性も、発展する定義と数学的論理言語に従って、無数の段階が積み重なることで生まれる。世界の複雑性は単なる反復計算から生まれるのか、それとも計算よりもさらに基本的なメカニズムから生まれるのか？なぜ数学の非常に離れた分野が、驚くべき深い関連性で結びついているのか（これは現代数学のすべての部分で繰り返し現れる中心的なストーリーだ）？すべての数学が単に深い関連性を持つネットワークとして構築されているだけでなく、その基礎に一つの基本的な現象があり、海が存在するのではないだろうか？あるいは、数学全体に複雑性を生み出す何らかの深い生成的プロセスがあり、例えば素数について、その深さまで到達できるのではないだろうか？数学に進化はあるのか？数学的論理は確かに生成的プロセスだが、それは「深い」ものではなく、生成される秩序の理解ではなく、単なる外部的な言語的記述に過ぎない（実際、モデル理論や、最近の型理論とカテゴリー理論の間の関連性の進展にもかかわらず、それは数学の他の部分から比較的切り離されている）。数学の基礎に学習を見出すことができるだろうか？

これらの質問は我々の認識の限界の端にある。しかし、我々が知る進化的、神経的、数学的、物理的な世界からの異なる学習アルゴリズムを統合することで、学習とその本質についての何らかの統一的で基本的な理論に到達し、我々の世界における異なる学習アルゴリズムの共通の深い基盤、したがってまた学習の特性と限界について理解できるかもしれない。21世紀に、20世紀の2つの偉大な物理理論 - 量子論と相対性理論 - を一つの枠組みに統合する物理学の万物理論（TOE）が、生物学が進化に基づいているように、むしろ発展的学習の考えに基づいていることを発見するかもしれない？そのような理論は物理学の「万物理論」よりもさらに一般的かもしれない - なぜなら、数学、生物学、コンピュータサイエンス、脳科学を含むすべての厳密な科学を、一つの学習的枠組みの下に含むことを発見するかもしれないからだ。例えば、異なる学習アルゴリズムが一つの基本的なアルゴリズムの特殊なケースとなるように。

そしてもっと控えめな目標を選ぶなら、今日のネットワーク理論が科学技術のあらゆる分野のネットワークについての洞察を提供し始めているように、将来的には学際的で基本的な学習理論が登場し、それがネットワークの概念よりもさらに基本的なものとして明らかになるかもしれない。ちょうど学習が脳にとってニューラルネットワークよりも基本的であり、進化にとって遺伝子ネットワークよりも基本的であるように。我々は確かに、21世紀の学習のアインシュタインを想像することができる。彼は学習をスーパー理論として確立し、多くの定量的予測も発見するだろう（どれくらい速く学習できるのか？どのような閾値条件で？どれくらいの情報が必要で、どれくらい生成されるのか？学習を通じて「豊かな複雑性」をどのように測定するのか？など）。

そうすれば、そのような理論が宇宙における複雑性の一般的で包括的な説明を見つけ、それを動かす基本的な学習メカニズムを見つけるかもしれない。そうすれば、宇宙を計算（深さと洞察に欠ける）として、あるいはネットワーク（偶然的）として、あるいは確率（ありそうもない）として理解するのをやめ、学習として考え始めることができる。文化であれ、人間であれ、進化であれ、学習以外に豊かな複雑性を生み出す自然なプロセスを我々は知らない。これが物理学と数学にも当てはまることを発見するかもしれない？そしておそらく、このアルゴリズムの性質が、なぜ我々が知能状態に収束した唯一の進化であるのかを明らかにするかもしれない。そして、他の進化で起こった可能性のある、現在我々が理解していない他の方向に導いた、おそらくあまりにも多くの種類の複雑性の発展があり得たことを。結局のところ、進化は我々のものとは異なる学習アルゴリズムに収束する傾向があるのかもしれない（例えば、ゲノムからデジタル計算が自然に生まれるのか？なぜそれがより合理的ではないのか？なぜすでに存在し準備ができているデジタルな遺伝的学習メカニズムから切り離された、追加的でアナログな学習メカニズムが生まれるのか？）。そして、もし学習の一般的で包括的な科学理論が生まれれば、進化が生み出す「可能性が高い」複雑性を測定し、我々が本当に極端なケースなのか、あるいは我々に至る道筋で、その後の複雑性に比較的容易に導いた何らかのまれな転換点を識別することができるかもしれない。そして、もし自然の基本的な学習アルゴリズムを解読できれば、人工知能がどのように自然に（！）発展すべきか、そして宇宙で最も自然な知能のための学習アルゴリズムは何かを理解するかもしれない。そして自然なものは - おそらく安全で正しく、世界により適応している。そして自然に。そして世界の自然に。