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えーっと、皆さん、こんにちは。今日は、えー、チャプター8についてお話したいと思います。今回のタイトルは、「理由よりも特性」ですかね。そして、「不変性こそ真実」という、ちょっと哲学的なテーマです。
まず、「知識」って何でしょう？僕たちが世界を理解するための情報とか、解釈する能力のことですよね。でも、その知識の追求が、真実の追求と一致してないと、単なる agenda、つまり、個人的な目的とかになってしまう。真実っていうのは、他の情報と比べて、ずっと長く残るもの、普遍的なものと言えるんじゃないかな。
で、ここからが面白いんですけど、真実って、抽象化の概念とつながるんです。抽象化っていうのは、より高いレベルのカテゴリーで、その下に具体的な概念があるっていう構造ですよね。例えば、「犬」っていうカテゴリーを考えてみてください。もし、犬の品種が半分になっても、「犬」というカテゴリー自体は、変わらない。逆に、新しい品種が1000種類増えたとしても、同じこと。「犬」という、概念的に関連した詳細の集まりが存在する限り、より高いレベルの構造は、存続するんです。つまり、抽象的な概念は、具体的な詳細よりも、ずっと長く生き残るってことですね。
これって、物理的な抽象化にも当てはまるんです。高レベルの物質の配置は、常に低レベルの細部よりも長持ちする。ただし、複雑なシステムに限りますよ。例えば、車のトランスミッションからギアを一つ取り除くと、シフトレバーが機能しなくなる。これは、単純なシステムだから。でも、複雑なシステムでは、そうはならない。高レベルの物理的な抽象化は、システムの「シフトレバー」に対応する、多くの配置の結果として生まれる。これって、以前にお話しした、多重実現性のエントロピー的な帰結なんです。
僕たちが観察する創発的な構造や振る舞いって、実現できる方法が一番多いんです。だから、不変なんです。もし、僕たちが観察するものが、ほんのいくつかの明確な経路でしか実現できないとしたら、自然環境の気まぐれには耐えられないでしょう。
ということは、僕たちが観察する抽象化のレベルが高ければ高いほど、不変性も高くなる。これも、物理的な抽象化と情報的な抽象化の両方に当てはまるんです。ここから、何が真実である可能性が高いのかを見分けるための、一つの基準が見えてくる。自然が生き残れるものだけを保存するように、真実とは、他のすべてのものが変化しても、不変であるものなんです。だから、このセクションのタイトルが、「不変性こそ真実」なんです。
僕たちが求めている知識、つまり真実と一致していなければならない知識は、内部の詳細に基づいていてはいけない。内部の詳細は、本質的に一時的なものなので、何が真実であるかを語ることができない。でも、最も抽象的で高レベルのパターンは、より永続性があり、自然や人生全般について真実を語るんです。
ここで、知識という概念について、重要な認識にたどり着きます。知識は、蓄積していくものだという考え方は、複雑さの観点からすると、どうもおかしい。知識は、蓄積するものではなく、収束していくものなんです。これって、現在の科学や工学のパラダイムで言われていることとは、大きく異なりますよね。僕たちは、人間の知識は追求であり、常に知るべきことがたくさんあると言われています。常に層を剥がし、自然がどのように機能するかを発見するために、新しい場所に冒険しなければならないと言われています。知識は、境界線が未知を明らかにする、拡大し続ける円のようなものだと言われています。
でも、もし真実が不変であるならば、さらなる探求は、僕たちがすでに知っていることを明らかにするだけなんです。そして、実際、僕たちはそれをよく目にします。確かに、深海で新たに発見された種は、僕たちが今まで見たことのないものであり、間違いなく魅力的です。でも、新しい生命体は、すべての生命を支配する、同じいくつかのプロセスの単なる一例にすぎない。新しい生命体は、これからも発見され続けるでしょうが、それは、僕たちが根本的に新しいことを学んでいるという意味ではないんです。
科学と工学のほとんどは、知識の蓄積と組織化に関するものでした。しかし、知識が成長するのは、還元主義的な知識の場合だけです。なぜなら、還元主義的な知識は、断片と詳細で構成されており、明らかにする詳細が、常にたくさんあるからです。でも、もし僕たちが、自然がどのように機能するかについて、知的に正直であるならば、それらの詳細は、僕たちが測定し、観察し、経験するアウトプットに対応していません。還元主義の根本的な前提は、断片とつながりが、興味のある現象がどのように機能するかを明らかにするということ。これは間違っています。
僕たちが学ぶ内部の断片は、自然現象の構造や振る舞いの原因ではありません。還元主義者が信じているような方法ではね。断片とつながりが、僕たちが経験することにつながるという話は、僕たちが見るものを区別し、それに応じて評価を割り当てるための、便利な方法にすぎませんでした。
僕は、創発は、難しい問題を解決するために、情報を処理する構造の必然的な結果であると主張してきました。より小さな断片からより大きな断片への因果的な話ではなく、創発は、多くの入力をより少ない出力にマッピングする、必要な構成を見つけるだけなんです。この種の計算はすべて、自然な問題の構造に見られる、ネストされたレベルに役立ちます。
還元主義の外にある知識と真実とは、不変性に関するものであり、永続するものだけが、定義上、不変なんです。これによって、知識が成長するという考え方から離れることができます。知識は、より多くの情報を蓄積することではなく、同じパターンが何度も何度も繰り返されるのを見ることなんです。
これは、複雑さを理解することで、認識論にもたらされる、大きな変化です。内部の詳細と外部の経験との間の因果関係に依存する、知識の理論は、正しくありません。現在の科学と工学のパラダイムが知識の理論にもたらす、方法、妥当性、範囲は、自然の働き方とは逆なんです。
まだ発見されていない真実で満たされた宇宙という観点から、知識を捉えるのは問題があります。これは、発見すべきことが何もないと言っているわけではありません。もしそうなら、この本のタイトルは、意味をなさなくなるでしょう。むしろ、それは、僕たちが発見という言葉で意味することを再定義します。発見することは、何かがどのように動くかを明らかにする、隠された内部の詳細を明らかにすることではなく、機能するものを作り上げることなんです。それは、新しい知識を発見することではなく、当面の課題を解決するために機能する、解決策を発見することなんです。それは単なる実践、つまり理論や知識の実践的な応用ではなく、何かを作り上げることなんです。僕たちの創造的な解決策は、先行する知識から生じるのではなく、それ自体が創発するものでなければなりません。
知識の収束は、数千年前に生まれた哲学が、今日でも真実味を帯びている理由なんです。古代に発見された真実は、激動の人生から生まれた、不変の抽象概念でした。それらの人生の内部の詳細は、現代人のそれとはほとんど似ていませんが、真実は、今でも同じように relevant なんです。これは、哲学的な真実を現在のテクノロジーに結び付けようとする試みではありません。これは、情報が自然の中でどのように機能するかという、否定できない側面なんです。繰り返しますが、僕たちは、情報的なものと物理的なものを完全に分離することはできません。そうしようとする人間の試みは、認識論的な便宜にすぎないんです。
これは、僕たちが、深海や熱帯雨林のキャノピーの下にいる、新しい種に驚かないという意味ではありません。しかし、僕たちがこれらの種を見たとき、それらの物理的および行動的なパターンの最も真実な側面は、それほど驚くべきものではない。それらは、環境内の問題を解決する、自然の解決策の別の例にすぎない。これらの発見は、常に同じ核心的な真実に立ち返るんです。
科学と工学における発見は、僕たちが今まで知らなかった何かを明らかにすることよりも、何度も何度も目にする同じ核心的なパターンを、露出させることなんです。真の知識、自然と最も調和した知識は、成長するのではなく、収束するんです。
科学は、説明をその存在理由としてきました。その使命は、世界がどのように機能するかを説明することです。科学の力は、僕たちが観察することの背後にある、因果的な理由を明らかにすることにあると言われています。科学は、自然の秘密を明らかにし、人間の知識の成長と、僕たちの技術的な進歩に貢献するために存在するんです。
科学の目的を説明に置くのは、欠陥があります。今日の科学における説明は、立派な目標のように聞こえるかもしれませんが、内部知識の概念に完全に依存しており、主に還元主義的です。科学的に何かを説明するとは、何かが内部でどのように機能するかについて、議論することだと言われています。
説明は、特定の現象のアウトプットがどのように生成されるかについて、因果的な話を提示します。もし、僕たちが原子のような、比較的単純なシステム（僕たちの経験と比較して）を取るならば、物質に見られる色を、電子遷移の観点から説明することができます。電子は、異なるレベルから遷移し、特定の周波数で光子を放出し、僕たちの目は、これらの周波数を色として認識します。
でも、これは本当に色なのでしょうか？光子の放出は間違いなく役割を果たしていますが、色は、単純さではなく、複雑さの領域に存在します。何かを認識することは、目に当たる粒子の基本的な説明をはるかに超えています。僕たちの脳は、見ているものを処理し、解釈しています。
より還元主義を説明に追加して、欠けているものを説明しようと主張する人もいるでしょう。光の物理的な特性を超えて、僕たちは、視覚系の生物学を解剖し、色の主観的な解釈を説明するために、心理学を追加することもできます。色の知覚には、光受容体細胞による光の吸収、網膜による信号処理、脳の視覚皮質と呼ばれるものへの信号の伝達など、目の中の多くのプロセスが含まれていると言うことができます。
しかし、照明条件、周囲の色、知覚の個人差などの要因はどうでしょうか？すべての人々が、同じように色を見ているかどうかはわかりません。文化的なレベルでの影響さえあり、僕たちが見るものに対して、明確な関連付けや解釈を与えている可能性があります。
色の知覚を説明するために、さらに多くの説明を追加し続けることができますが、いつこれがナンセンスになるのでしょうか？原子による光周波数の放出は、色の側面ですが、説明力はほとんどありません。生物学的および心理学的な説明を追加することは、水を濁すだけのように思われます。
還元主義的な説明の問題は、僕たちが常にそれらを作成できるということです。僕たちは、常にシステムの断片を選択し、その孤立した存在を明らかにすることができます。しかし、この孤立した断片は、僕たちが測定し、観察し、経験することの説明にはなりません。現実には、モノの分離は、物事がどのようにして起こるのかについて、ほとんど何も教えてくれません。ほとんどの人が、孤立した原因を信じる傾向があるのは、僕たちが、孤立した断片が、知覚に因果的に接続していると想定しているからです。しかし、そうではありません。あり得ないんです。僕たちは、複雑な領域では、断片が、僕たちが知覚する特性につながらないことを知っています。決定論的な意味ではね。それなのに、これが、科学的な企業によって説明が販売される方法なんです。この仮定された決定論は、説明が提供されると、それが、僕たちが見るものに因果的に接続していると想定するほど、社会の科学に対する認識に深く根付いています。
説明の核心的な誤りは、複雑な現象の場合、テストできないということです。繰り返しの観察によってテストできる予測とは異なり、複雑な領域の説明は、破壊されることに対して非常に免疫があります。脳のある領域での活動を測定することで、怒りの感情を説明することを想像してみてください。はい、活動は現実であり、測定も現実です。僕たちは、測定を任意の程度に洗練し、説明にますます高いレベルの精度を追加することさえできます。しかし、これは、脳領域と経験との間の接続を、より現実的にすることはできません。還元主義的な発見と人間の経験との間の実際のつながりは、ほとんどがフィクションです。それは、存在しないと想定される因果関係に基づいています。僕たちは、それが存在しないことを知っています。なぜなら、これが、自然が機能する方法ではないからです。自然は、低レベルのモノからの因果関係を使用して、高レベルのモノを生成しません。
オッカムの剃刀、つまり、より複雑な説明ではなく、単純な説明を探すことを推奨する、問題解決の原則を考えてみてください。単純な説明を使用するポイントは、それが理解しやすいからでも、単純な理論がより真実でなければならないからでもなく、単純なものは破壊できるからです。オッカムの剃刀が機能するのは、それが認識論的な謙虚さを認め、何かが真実かどうかを知ることはできないが、それが生き残るかどうかを知ることができると言うからです。以前に述べたように、自然の中でモノがランダムな理由で生き残ることはありません。生存は、モノの妥当性の最大の証です。しかし、複雑な現象の説明が、テストされることに対してほとんど免疫があるならば、オッカムの剃刀は消え失せます。今、説明は人為的に支えられ、発見についての間違った仮定のために生き続けています。それらは、僕たちが経験することに、因果的かつ決定論的に接続されているという仮定です。
これらすべてが、正当化された信念を意見と区別する方法を知ることを保証することの、認識論的な必要性を否定するものではありません。はい、複雑なシステム内部で因果関係を見ることができないということは、還元主義的な説明をテストする方法がないことを意味します。しかし、そのような説明が不正であると知る理由は十分にあります。繰り返しの観察でテストするのではなく、特性と論理に基づいて議論を進めることによってです。
僕たちは、複雑な現象が従う特性がたくさんあることを知っています。これらの特性は、創発的であり、したがって、付加的な決定論的な内部ステップのセットによって発生するものではありません。これが、電子遷移を色の説明として受け入れる合理的な理由がない理由です。色には、知覚がなければ意味がありません。知覚は、複雑な現象から生まれるものです。追加の物理的、化学的、生物学的、または心理学的な説明は、色に何も追加できません。なぜなら、追加するものがないからです。
明確にするために、これは、電子遷移、または他の生物学的、化学的、心理学的メカニズムが役割を果たしていないという意味ではありません。もちろん、それらは役割を果たしています。しかし、その役割を知ることは、ほとんど何も知らないことを意味します。以前に議論したように、ミトコンドリアがエネルギーを生産すると言うのは興味深いですが、意味はほとんどありません。このいわゆる「役割」は、セルからアイテムが削除されると完全に消えます。役割は、便利な区切りであり、因果的な現実ではありません。何かが、他の無数の役割のマトリックスに埋め込まれていることに完全に依存している場合、役割という言葉は、すべての意味を失います。
説明の専制政治は、僕たちに内部知識のレンズを通して世界を見ることを強いるということです。それは、社会に、分離と抽出を通して見つけられた、断絶したメカニズムだけが、世界がどのように機能するかの説明として受け入れさせるということです。
もし、還元主義的な説明の最も悪い違反が、おとぎ話のような性質であったならば、せいぜい誤解を招く程度でしょう。しかし、還元主義的な説明は、僕たちのデザインに影響を与えます。ヘルスケアを考えてみてください。統計的に有意な結果を示す研究が実施されると、それはしばしば社会に組み込まれます。研究者は、健康関連現象のある側面を分離し、それが役割を果たすことを確認します。これは、人間の健康を達成するための道になります。しかし、電子遷移の内部知識が、依然として孤立しているにもかかわらず、色が何であるかについて実質的に何も教えてくれないように、ビタミン、ミネラル、または健康関連の介入の役割も同様です。
これが、複雑な現象の説明が、還元主義的な説明ではなく、特性と論理に依存しなければならない理由です。しかし、論理だけでは、壊れたパラダイムの中で使用されている場合、答えにはなりません。なぜなら、論理が機能するのは、誰かの発言を裏付ける前提自体が有効である場合だけだからです。誰かが、ビタミンCが健康で果たす役割の道筋を明らかにしたという有効な議論をすることができます。しかし、それは、社会が誤って有効であると想定している前提を使用しているからにすぎません。これが、僕たちの還元主義的なパラダイムが、非常に多くのナンセンスを乗り越える方法です。欠陥があるのは、論理ではありません。真の発見が行われていないわけではありません。発見されたものが、僕たちが目にするアウトプットに自動的に接続されているという、ベースラインの仮定です。
しかし、論理が、複雑なシステムで真実であることが知られている特性とともに使用されるならば、それは、僕たちが観察する現象について議論するための強力なツールになります。より適切な形式の知識、つまり不変の真実に基づいた知識とペアになった論理は、何が現実であるかについて推論するための強力なツールです。
今日の科学が、説明ばかりを重視しているせいで見落としているのは、複雑さには、一方向性があるということです。複雑なものは、物理的な構造と振る舞いの、突然かつ不可逆的な創発を示す。自然の中に見られる特性は、何かの原因や経路から得られるものではなく、統計的な可能性の、素晴らしく複雑なシステムから具体化される。すべての断片が、自然を自然たらしめるために必要です。自然の解決策は、全体的な出力を生成するために、グループ全体が協力して動作していなければ、機能しないし、あり得ない。単純なシステムでは、各断片は、全体的な機能に段階的に追加されます。それが、複雑なシステムの仕組みではない。複雑なシステムは、外部の問題に対する答えを計算するために、必要な断片が揃った瞬間に現れます。
複雑さの下では、決定論的な経路が完全に存在しないため、複雑さは一方向にしか機能しません。僕たちは、複雑なシステムを機能させるコンポーネントを、一緒につなぎ合わせることはできません。むしろ、複雑さは、事後に発生する必要があります。これは、設計が良い結果につながるという概念を、完全に排除します。
この複雑さの一方向性は、設計が、創発が正しく起こるのを妨げることによって、複雑なモノを構築することを妨げることが保証されています。これが、正面から文学的な構造を使用するライティングが、退屈なコンテンツを生み出す理由です。これが、何らかの結果を設計するために、遺伝的な変化を意図的に導入することが、副作用なしでは決して機能しない理由です。これが、「精密医療」が矛盾する言葉である理由です。これが、過激な社会工学が、最終的に残虐行為につながる理由です。複雑さの下での優れたデザインは、難しさの問題ではなく、不可能性の問題なんです。
入力に変更を加えると、定義上、出力に幅広い変更が加えられます。それらの変更のいくつかは、望ましいことが証明されるかもしれません。頭痛が消えたり、トウモロコシ畑が繁栄したり、赤ちゃんが青い目をしているかもしれません。これは、原因が特定されたことを意味するのではなく、システムの片側のクランクを回すことが、もう片側で再現可能な変化につながったことを意味するだけです。DDTは、蚊の個体数を制御するのに非常に効果的でしたが、食物連鎖を破壊し、卵の殻を薄くし、個体数を破壊するのにも熟練していました。すべてがつながっているんです。自然は、人間によって定義された架空の原因では動いていません。複雑さは、決定論的な意味で、入力から出力への経路では動いていません。複雑なシステムへの介入は、設計に基づいており、設計は、有害な方法で妨害しなければなりません。なぜなら、それが、複雑なシステムが出力を生成する方法と、正反対の前提に基づいているからです。
複雑さに関連する特性、したがって生命を知ることで、複雑さに関連する普遍的なパターンに基づいて、より良い意思決定を行うことができます。すべての状況は、架空の内部知識（理由）に基づいて意思決定をするのではなく、普遍的に真実である特性に基づいて意思決定をするため、より適切に決定できます。これは、特定の結果を保証するものではありませんが、システムが、僕たちがすでに知っている制約とパターンに準拠することを保証します。
Validation は、常に設計の中心的な役割を果たしてきました。設計が、エンドユーザーやその他のステークホルダーのニーズと要件を満たしていることを確認するのに役立つ、無数のプロセスが発明されてきました。Validation のポイントは、設計が、対処することを意図した問題を解決することを保証することです。もちろん、これらすべては、単純な機械の因果的な決定論に完全に依存しており、複雑さの下では存在しません。したがって、複雑なモノを構築するとき、Validation は何を意味するのでしょうか？僕たちの仕事が、問題を解決するために必要なものに準拠していることを、どのようにして知ることができるのでしょうか？
重要な違いは、複雑な解決策は、意図したとおりに（既知のプロセスの意味で）問題を解決できないということです。なぜなら、意図は、設計を暗示するからです。複雑な発明の内部がどのように問題を解決するのかについて、具体的なことは何も知ることができません。なぜなら、還元主義的な意味での「内部」がないからです。
それでも、Validation は重要です。僕たちは、自然に難しい問題に対する答えを計算する、物理的な抽象化の自動的な実現を Validation しなければなりません。僕たちは、終わりへの途中で、何らかの形の Validation なしに、本全体を書くことはできません。僕たちは、システムに関する知識に僕たちの継続的な努力が準拠していることを Validation せずに、次の深層学習システムを設計することはできません。これは真実ですが、重要なのは、システムに関する知識を構成するものの再定義です。
以前に議論したように、今重要なのは、複雑さの特性です。それは、良い解決策と悪い解決策を区別します。これらの特性は、準拠しなければならないものです。しかし、適合という言葉には注意が必要です。複雑さの方向を思い出してください。複雑さの下での Validation は、事後でのみ機能します。事前にではありません。
何かが適合するのは、ルール、基準、または法律に準拠する場合です。現在の科学と工学のパラダイムでは、これは、複雑さとは反対の方向に発生します。使用されるルール、基準、または法律は、最初に設定され、僕たちの作業は、途中でそれらに適合することが期待されます。複雑さでは、そのような適合は、反対方向に動作する必要があります。ルール、基準、および法律は、試行錯誤とヒューリスティクスの使用がうまくいっているというシグナルとしてのみ使用する必要があります。
これは、僕たちの創造物の内部の構造が、出現することを保証することです。適合のルール、基準、および法律は、僕たちが作成したものが、僕たちが期待する特性を示すことを知らせるのに役立つためにのみ存在します。複雑さの下で、理由の代わりに特性を機能させるのは、それらが干渉しないことです。特性は、僕たちの創造物の内部の詳細の有機的な流れと到着に介入しません。
これにより、特性は、カテゴリ的にメタになります。複雑さの任意の特性、たとえば自己組織化を取り上げてください。これは、外部からの介入なしに、エンティティが自分自身を組織化することを含むため、自己参照です。自己組織化は、システムがガイダンスと方向を求めて自分自身を参照できるようにする、自己持続的なフィードバックループを利用します。異なる基盤となる構造が、同じ結果または動作を生成する多重実現性はどうでしょうか？ここでは、目的の結果を達成するための代替の「パス」を見つけることによって、システムが適応できるようにする一種の冗長性があります。繰り返しますが、システムにどこへ行くべきか、どのように変更すべきかを指示する、外部からの介入はありません。多くの入力を少ない出力にマッピングする組み込みの能力により、システムは自己調整できます。
設計とは対照的に、複雑なモノを構築することは、適合することではなく、出現する構造が、本当に複雑な兆候を示すまで、より多くの行動をとることです。僕たちの創造物の構造が、特定の方法で見えることを期待することではなく、出現する構造がどうであれ、それらが複雑さの兆候を示すかどうかを確認することです。
どんなことでも、究極の Validation は生存です。ライティングでは、僕たちの仕事は、直感と感情に耐え抜いたものだけであるべきです。物事がうまくいくと感じたら、僕たちは正しい軌道に乗っています。直感的な終結があるときに、それが完了したと見なします。直感に従うことは、モノを構築するための厳密なアプローチのようには聞こえませんが、そのような高レベルで不正確な動機が、まさにそれほど強力である理由です。直感は、意思決定を正当化するための曖昧な言い訳ではなく、何百万年にもわたって進化してきた強力な感情的な手がかりです。僕たちがこの方法で直感を見るとき、僕たちは、それが複雑なオブジェクトを作成するための強力なガイドであることに気づきます。さらに重要なことに、これは、直感を機械的で厳密なもの、つまり複雑さの特性に結び付けます。直感は、ヒューリスティクスとパターン認識を介して実装されます。直感は、厳密さを欠いた、束縛されていない一時的な感情ではなく、還元主義と精度という、いわゆる啓発された構造によって提供されるものよりも、はるかに効果的に動作する進化的トリガーです。
ライティングに戻りましょう。複雑さの特性は、すべてここにあり、人が上手く書くときに直感的に探しています。優れたライティングは、最初は大まじめに見える方法で、著者が広大な可能性空間を飛び回るため、非常に多くの非線形性を活用します。ページの単語は、著者の各反復が、コンテンツを改善するための自己参照フィードバックとして機能するため、最終的に自己組織化されます。著者が、彼らの仕事を翌日に新鮮な視点で見ると、生き残った言葉を保持するため、仕事は回復力を示し始めます。単語が段落になり、段落が結合してセクションを形成し、セクションが集約して章を形成するため、階層が自然に形成されます。ライティングには、初期のアイデアがとぎれとぎれで、ペースが不安定で、フレーズが不自然に見えるが、時間が経つにつれて、流動的なフェーズにスムーズになるフェーズトランジションがあります。これらは、強制されたアナロジーではありません。還元主義者は、そのような感情的なフレーズを軽蔑します。なぜなら、それが孤立した記号と精度の単語にしがみつくことを拒否するからです。しかし、物理的なものと情報的なものとの間に、最終的な区別はありません。直感が機能するのは、それが複雑さに触れるからです。以上。
プロジェクトに関係なく、作成されているものが、本当に複雑なオブジェクトであるならば、それは、複雑さの兆候を示し、それらの兆候は、難しい問題の最も高いストレス要因である生存が解決されているという事実に語りかけます。これが、真の Validation です。デザインではなく、生存です。僕たちは、生き残り、有効な構造がどのように見えるはずかを知ることができません。僕たちの解決策は、自然の解決策のように見えるはずです。その外観に永遠に驚かされますが、準拠する特性に驚かされません。
設計は、複雑さの特性を低次元の方法で模倣し、間違った方向に適用しようとします。設計は、構造、組織、さらにはフィードバックを使用しますが、介入的で破壊的な方法でそうします。
これまでのセクションでは、複雑さの特性により、前提が架空の内部因果知識に基づくものよりも、はるかに正当になるため、より適切で論理的な意思決定を行うことができることを確認しました。科学と工学の両方が、その作業を、何かが有効である理由について、より良い議論をすることに合わせなければなりません。生き残るものに基づく議論よりも優れた議論はありません。そして、生き残るものは、複雑さです。
チャプター6では、熱力学的バージョンと情報理論的バージョンのエントロピーとのつながりを見ました。このつながりにより、僕たちは、自然をそれが実際にそうであるもの、つまり問題に対する答えを計算するエンティティとして見ることができました。したがって、僕たちは通常、自然をその物理的なプロセスという観点から考えますが、それは究極的には、問題を解決するために情報を処理することです。
原子が分子に集まってくることは、化学反応を促進したり、構造的なサポートを追加したり、機能をもたらしたり、エネルギー変換を実行したりするという問題を解決します。はい、原子は、電子と原子核の相互作用を通して互いに付着しますが、それは、それらがどのように集まってくるかであり、なぜ集まってくるかではありません。原子は、必然的な物質の構成を形成するという目的のために、一緒にくっついています。それは、情報を処理して問題を解決します。
物理的な領域を個別の断片に分離するとき、何かが起こっている理由の本質を失っていることを指摘することが重要です。単純なシステムでは、そのような境界設定は、僕たちが世界を理解する方法に、クリーンな客観性をもたらすのに役立ちますが、複雑さになると、そのような境界設定は、理解を軽減します。なぜなら、個別の相互作用は、何かがどのようにして起こったかとは、ほとんど関係がないからです。
焦点をどのようにからなぜに変えることは、現実の知的に正直な説明によって要求される、科学的および哲学的な両方の主要なシフトの1つです。自然の中に見られる構造の形成は、そのコンポーネント間の独自の相互作用のセットのためではなく、形成できた唯一のものであり、問題を解決できる構成が他にないからです。自然は、還元主義的な推論、分離、および内部の因果関係によるのではなく、自動的かつ必然的な方法で機能します。
原子と分子は一つのことです。ビーバー、または他の非常に複雑なモノはどうでしょうか。顕微鏡的なエンティティのスケールをはるかに超えるものは？ビーバーについて、通常の方法でどのようにではなく、なぜについて推論する限り、原子と同じくらい厳密に説明できることが判明しました。
今日の科学と工学のパラダイムにおけるどのようにとは、何かが起こる特定の方法について尋ねます。光合成は、植物でどのように起こりますか？エンジンは、どのように運動を生み出しますか？この数学的な問題をどのように解決しますか？しかし、なぜは、特定の構造または行動につながる根拠または根本的な原則に関連しています。還元主義者は、ビーバーがどのように見えるか、どのように行動するかを答えようと彼らのキャリアを費やすでしょう。彼らは、厳密な答えをもたらすことは決してありません。なぜなら、自然の解決策は、因果的なチェーンに関するものではなく、柔軟な決定論で問題を解決する構造をmanifestingすることに関するものだからです。ビーバーの構成セットは、問題解決の必然的な結果です。その一連の機能と、それらの使用方法は、その環境の要求と情報的に重複しています。以上です。
物事を情報的および計算的な用語で考えることの、極端な普遍性を見ることができます。複雑さの下では、システムの内側を調べることは、そのシステムがどのように機能するかを教えてくれません。メカニズム、およびそれを擁護するために使用される根拠は、情報的および計算的な特性がどのように満たされているかの論理に完全に依存していなければなりません。
はい、こんな感じで、いいでしょうかね？ ちょっと長くなっちゃったけど、結構面白い話だったと思います。また次回、よろしくお願いします。