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ええと、今回は第15章、えっと、新しい始まり、そして、ちょっと違った教育についてお話しようかな。パート4では、デザイン・ナラティブの結果としての現在の教育システムについて考察しましたよね。で、今の学生は、長い時間をかけて集められた最も重要な概念を学び、それを仕事の基盤とすることが期待されているわけです。この考え方っていうのは、学校で学んだことが卒業後に問題解決に役立つ、っていう前提に基づいているんですよね。
うーん、でもね、部分と全体との間の断絶っていうのが、このプロセスが現実的になるのを妨げていると思うんです。複雑な解決策を構築する上で重要なのは、後から明らかになる真実だけだって言えると思うんですよ。さらに言うと、必要な試行錯誤、つまり発見につながる試行錯誤に乗り出す際には、以前に学んだ基礎知識を使って介入するよりも、むしろ、えー、無邪気に、行動する方がずっと良いと思うんです。なぜなら、そのような介入は、複雑さの下では進歩と発見を妨げるだけだから。まあ、この本全体で何度も議論してきた通りなんですけどね。
今、学校で教えられているほとんどのトピックは、デザインという前提の下で行われていますよね。原子とか、遺伝子、公民、地質学、微積分、スペル、語彙、句読法などを学んでいる場合、これらを使って世界をより良くすることが期待される、と。これらの知識と、人々が構築する解決策との間には、因果関係があるって言われているんです。スペルと句読法を学ぶことは、いつか重要な何かを書くことにつながる、とか、微積分を学ぶことは、組み立てる機械の中の運動、力、エネルギーを理解することにつながる、とか。公民を学ぶことは、より良い政府のプロセスと構造を制定することにつながる、とかね。
でも、こうした視点で見られる知識は、解決策が複雑なものでなければならない時代には通用しないと思うんです。本っていうのは、複雑なものじゃないですか。本には、登場人物、舞台設定、プロット、サブプロット、テーマがあり、これらがさまざまな形で相互作用するわけです。読者に印象づけられる物語は、これらの要素間の相互作用から生まれてくるんですけど、しばしば予測不可能なんですよね。本の要素間の力関係は、出来事が展開するにつれて変化していくんです。優れた文章は、誰かが物語の構造や文学的技巧を使って言葉を導くときには生まれないと思うんです。これらの要素は、自分の直感を表現するための試行錯誤を繰り返した後に現れてくるものだと思うんですよ。
で、このプロセスっていうのは、私たちがテクノロジーを構築する方法と、今は並行していると言えると思います。以前は、学問と現実の世界との間の断絶っていうのは、単に非効率なだけだったんです。学生は、学問的な知識を使って、自分の分野のシステムの内部構造について推論することがまだできた。発見は常に試行錯誤に基づいていたけれども、最終的な実装は、設計された抽象化で構成されていて、それらの設計は、学問的な知識やベストプラクティスに適合させることができた。でも、構築しなければならないものが複雑である場合は、そうはいかないんです。
私たちが今必要としている技術的な解決策は、産業革命の機械というよりも、本や芸術作品に近いものなんですよね。運動、力、エネルギーの知識は、明日の機械を組み立てるのには役立たないと思うんです。より良い政府のプロセスと構造は、市民参加と民主主義の原則に関する基礎知識をつなぎ合わせることでは実現できない。効果的な解決策は、自然の解決策のように、試行錯誤、ヒューリスティクス、そして、ある程度の無邪気な行動から生まれる内部構造を持つ複雑なオブジェクトでなければならないと思うんです。
でも、学校で教えられている知識も重要なんですよね。人類の最大の成果を次世代に教えないなんて、馬鹿げていると思うんです。何がなされてきたかを見ることで、次世代は自分たちの発見をし、より良いものを構築する動機づけられるし、人々が再発見や再発明をするのを防ぐことにもなる。デザイン・ナラティブが手に負えなくなってきているという事実と、すでに達成されたことを教えるべきだという考え方を、どうすれば両立させることができるんだろうか？
私たちは、学ぶことの意味を再定義しなければならないと思うんです。そして、それは知識の再定義に立ち返ることになるんですよね。繰り返しますが、複雑さの下で効果的と見なされるのは、論理的推論と組み合わせて使用されるメタレベルの特性のみだと思うんです。特性は、原因について本質的に語るものではないので、デザイン・ナラティブに対して堅牢です。特性は、導いたり指示したりするものではなく、何かが達成されたことを示す事後的な信号として機能します。特性を重視することによって、複雑なものを妥当な方法で構築することができるんです。なぜなら、特性は、物事を機能させている内部の力とは無関係だから。
原子について考えてみましょう。これは、真の発見であり、科学カリキュラムの一部として教えられるべきです。でも、原子の知識は、効果的な医薬品を作ったり、より良い材料を製造する方法を教えてくれるわけではないですよね。製薬化学者や材料科学者には、奇妙に聞こえるかもしれないけど、デザイン・ナラティブを思い出してください。自分の行動が、その先で起こることに因果関係があることを、誰かに納得させるのは、難しいことではないと思うんですよ。
デザインには、コントロールできるという感覚があるんですよね。なぜなら、世界の仕組みについて何かを発見し、その知識を応用して問題を解決できる、と教えてくれるから。でも、研究が隔離を通して見つけるものと、実際に現実世界で起こるものとの根本的な断絶は、これを妨げるわけです。現代の医薬品開発が、ますます体系的かつ標的を絞ったアプローチに依存しているからといって、決定論的な意味で健康アウトカムをエンジニアリングしているわけではない。副作用は常に予想されるものなんです。
唯一の真の検証は、生存だと思うんです。頭痛を和らげる薬とか、丈夫な素材っていうのは、効果があるわけです。その有効性の理由なんて必要ないんです。何かが正しい理由っていうのは、それが試練を乗り越えるから。これには、必要な安全対策もすべて含まれます。なぜなら、試練は安全基準を乗り越えなければならないから。作成されたものの成功に適用される理由っていうのは、ほとんどが事後的な物語であり、行われた行動を正当化するために後から付け加えられるものだと思うんです。
本当に知る価値があるのは、1）私たちが複雑なものを構築していること、2）作成されているものが問題の基準を満たしていること、だけなんです。医薬品開発の場合、これは、因果的な意味での原子の知識（原子の知識が医薬品の設計につながる）を必要とするのではなく、複雑さが達成されていることを示す特性の知識と、作成されたものが機能していることの証明を必要とするんです。
解決策を作成しようとする私たちの試みは、デザインではなく、無邪気な試行錯誤に基づいている必要があります。医薬品開発は、本を書くように行われた方が、より良い結果が得られると思います。化学化合物を無邪気に混合して組み合わせると、構造や挙動が現れ始めるんです。これらは、私たちが正しい方向に進んでいることを示しています。特定の構造的および行動的特性を持つ化合物が、潜在的に効果的である可能性があることを特定できると考えてみてください。これらは、特定の薬に固有のものではなく、同じカテゴリー内の多くの薬に共通するメタ的な特性なんです。
純度と安定性を示す、化合物が色、質感、形状の点で物理的に一貫していることが期待されると思います。化合物の溶解度を調べると、水や脂質系溶媒に溶解する能力がわかります。これは、体内での吸収と分布に不可欠です。溶解速度を観察して、潜在的なバイオアベイラビリティを判断できます。光、空気、さまざまな温度に対する堅牢性は、すぐに劣化しないことを示唆しています。用量反応関係の出現は、毒性と有効性の側面を示しています。また、その化合物が特定のシステムまたは症状を標的としているかどうかを確認することもできます。
誘惑に駆られて、化学の知識を使って、これらの特性を最初から薬に意図的に設計したくなるかもしれません。溶解度と安定性の変動を最小限に抑える、特定の明確に定義された構造を持つ分子を設計することから始めることもできます。水性環境と脂質環境の両方で溶解度を促進することが知られている特定の官能基を選択することもできます。溶解速度を最適化し、吸収を促進するために、物質の粒子サイズと形態を制御することもできます。さまざまな条件下での分解に対する耐性を付与する化学結合と構造モチーフを特に選択することもできます。構造活性相関（SAR）を使用して、予測可能な用量反応を確立しようとすることもできます。そして、分子間相互作用と生物学的ターゲットの知識を利用して、化合物が目的のターゲットと相互作用するようにすることもできます。
これらはすべて、合理的な努力のように聞こえますよね。一貫性、溶解度、溶解速度、条件に対する堅牢性、用量反応関係、ターゲティングを制御する方法に関する知識は確かに存在します。では、なぜそれを利用しないのか？
それは、事前の物語構造に従って書くことが、優れた文章を生み出すのに失敗するのと同じ理由です。確かに、エッセイや本は手に入るでしょう。でも、それは退屈で衒学的であることが予想されます。解決策の内部構造は、連携して機能しないでしょう。医薬品開発は常に現実的なものでしたが、業界が使用しているデザイン・ナラティブには、多くのフィクションが含まれています。おそらく、医薬品開発におけるデザインへの依存は、解決策よりも多くの問題を引き起こしているのではないでしょうか。
特性は、作成するシステムに設計するものではなく、無邪気な試行錯誤によって何かが機能するようになった後で気づくものなんです。確かに、特性を解決策に設計することは可能ですし、実際に望ましい特性が得られます。その薬は、一貫性、溶解度などを持つでしょう。しかし、それはまた、解決策を価値のあるものにするために、ぎりぎり十分な、多くの副作用を持つでしょう。
医薬品は、ほんの一例にすぎません。重要なことは、複雑な解決策を作成するには、特性を、無邪気な行動が機能していることを示す信号として使用する必要があるということです。特定の結果を設計するのではなく、特性を加法的なパイプラインとして設計して、因果関係で結びつけるわけではないんです。現実には、外部から働きかけ、特定の成果を設計するよりも、試行錯誤の成功に重点を置くことで、より優れた治療法や材料を作ることができるんです。
でも、より良い薬や材料を作るために原子の知識が必要ないなら、そもそも原子について学ぶ必要があるのか？それは、原子について学ぶことが、原子を使ってより良いものを作るためではないからです。原子の研究は、特定のシステムがどのように配置され、振る舞うかに関連する重要な特性を教えてくれます。
私たちが今日まで蓄積してきた還元主義的な知識は、より良い明日を築くための断片と見なすべきではありません。それらは、普遍的に真実な特性を持つ自然の解決策の事例と見なすべきです。その知識は、私たちの努力が機能していることを検証するのに役立ちます。
原子に関する知識が、化学以外の分野で非常に役立つ可能性があることを考えてみてください。原子内の電子が特定のエネルギー準位を占有するという知識は、堅牢なデジタル通信システムに役立つパターンを示唆するかもしれません。適切に定義された状態が信号の完全性を生み出す、というように。原子間の結合が弱く、材料に柔軟性を与えることは、柔軟性を維持しながら、より良いコラボレーションを実現するためのより良いアプローチを示唆するかもしれません。外側の電子が原子の挙動を決定する方法は、高度に接続されたシステムにおける効果的な相互作用プロトコルの兆候である可能性があります。原子格子に見られる配置は、都市計画に広く適用できるかもしれません。
重要なのは、原子を研究することは確かに価値があるということです。しかし、デザインを通して、それらを因果的に大きなシステムに接続するためではありません。原子を研究することは、自然が固執する普遍的な特性をそれらが示しているから重要なのであり、さまざまなスケールの類似システムは、間違いなく同様の制約の下で動作するでしょう。
私たちが次世代に教える知識に関しては、デザイン・ナラティブをなくす必要があります。教科書に登場する孤立した知識の断片は、現実世界の解決策を作成するための道ではなく、普遍的に真実な特性を示す例です。多くの他のシステムが示す特性です。これらの特性の知識と、試行錯誤を受け入れ、ヒューリスティックに考える私たちの自然な能力が、最良の解決策につながると思います。
私たちは錬金術をしているはず
今日のAIの研究開発に対する一般的な批判は、それが実際の科学というよりも錬金術のように見えるということです。AIの進歩は、意図的な設計や還元主義的な考え方からはあまり恩恵を受けません。それは、より多くのデータを追加し、より多くの計算能力を問題に投入し、比較的アドホックな方法でハイパーパラメータを混合および一致させることによって前進してきました。これはすべて、伝統的な科学者や統計学者をいらだたせています。
読者は今では、そのようなアドホックで、乱雑な作業こそがまさにAIがそうでなければならないことに気づいているはずです。AIは、困難な問題を解決するために必要なように、真の複雑さに近づいています。そして、真の複雑さは、設計を通して作成することはできません。伝統的な科学の架空の因果関係還元主義は、AIを改善しません。
今日のAIの成功は、深層学習が伝統的な科学、統計、ルールベースのソフトウェアとは根本的に異なるアプローチに基づいているために起こりました。都市、電力網、市場と同様に、AIはエンジニアの意図的な設計から最も重要な出力を得ることはありません。AIは、必要な内部構造を、自然が解決策を作成する方法に似た外部プロセスによって実現します。
しかし、いつものように、デザイン・ナラティブは科学者やエンジニアの努力に忍び寄ってきます。今日のAIエンジニアリングが進歩するアドホックな性質は、あまりにも洗練されていないように聞こえます。今日の研究者は、ニューラルアーキテクチャと、その中に存在する多くの要素を設計したいと考えています。
しかし、私たちは錬金術をしているはずなんです。私たちは、アドホックな方法で物事を混合および一致させ、何が起こるかを待っているはずなんです。実際、これは、デザインのフィクションの下で動作するよりも、はるかに厳密なアプローチです。アクセスできない情報にアクセスできるふりをするのではなく、錬金術的なアプローチはシステムの外に留まり、何が起こるかを待ちます。それは、自然が解決策に収束することを可能にします。
もちろん、錬金術は決して金を生み出さなかったので、類推はある時点で止まらなければなりません。しかし、重要なのは、外に出て、自然が収束することを許可することは、非科学的ではないということです。そのような概念は、（うまくいけば）消滅しつつあるパラダイムに固執している伝統的な科学者によって使用される藁人形です。一周回って完了することの一部は、私たちの祖先が平凡なものを貴重なものに変えようとしたのと同じ精神を受け入れることです。
厳密さの再定義
科学と工学において厳密であることは重要です。厳密さは、私たちが発見し構築するものに信頼性と妥当性を確立する方法です。それは、情報に基づいた意思決定を行うという人間の探求が、妥当な結論を引き出す私たちの能力に基づいていることを保証します。私たちは、将来の作業を組み立てることができる基盤を構築したいと考えています。これらはすべて、私たちが作成する理論と発明に依存することを国民が見ているように、国民が当然受けるべき信頼と信用につながります。
しかし、厳密と見なされるものの現在の認識は、ますます問題になっています。科学者も素人も同様に、より難しいスキルは、高度で正確性の低いものよりも厳密であると見なしています。数式で埋め尽くされた理論を見ると、単なる言葉や図で表されたものよりも強く見えます。形式的なシステム内で表現された精度は、物事をはるかに具体的に見せます。しかし、この精度には代償があり、現在のパラダイムでは都合よく無視されています。発見を正確に、数学記号または因果計算を使用して表現すると、物事に意味を与えるコンテキストの多くが失われます。
それでも、私たちは因果関係の生き物です。私たちは、世界で認識するものを明確なものに固定する必要があります。測定、観察、経験したことを、より良い意思決定に役立つ現実的なモデルに組み込むことができる必要があります。
私はすでにこの本の中で、複雑さの下で適切な厳密さがどのように見えるかを詳細に説明しました。それは、前提が因果関係の理由ではなく、時代を超越した特性に基づいている論理的な議論を作成することです。しかし、これだけでは、因果関係と決定論に対する私たちのニーズには対応できません。確かに、特性は、複雑なものが従うと予想される制約として機能します。複雑な解決策を構築する際に、正しい方向に進んでいるかどうかを推論するために使用できます。しかし、それらはまた、一種の結合組織を持っています。それらは、関係のない単なる個別の特性ではありません。
もう一度、本について考えてみましょう。本には、設定から高まる課題、そして最終的にはそれらの課題への解決策へと移行する物語構造があります。私が主張したように、この構造は、執筆を始めるため、または導くために使用すべきではなく、執筆が順調に進んでいるという事後的な信号としてのみ使用すべきです。物語構造のさまざまな部分は、優れた執筆の特性ですが、これらの特性は、メタ因果関係で結びついています。設定は高まる緊張につながり、それは何らかのクライマックスに移行し、最終的には何らかの解決につながります。
執筆の物語構造は、部品が因果関係で結びついた特性として機能する外部のメタ構造と見なすことができます。これは、知識の定義を内部原因から離して外部にシフトすると、人間が推論に使用する因果関係と決定論を救済できることを意味します。
これは適切に配置された具体性であり、還元主義的な科学および工学パラダイムによって発生した誤った具体性とは対照的です。因果関係をメタレベルで使用すると、構築しているものについて推論するための強力なツールになります。メタレベルに存在する構造と理由があります。これは、複雑なものの作成について議論するときに、より現実的な厳密なアプローチをもたらします。
人類は、厳密さを、私たちが作成したいと願うシステムの外に存在する厳密さとして再定義する必要があります。これは、私たちの自己認識と理由が依存する直感的な因果関係と決定論に人間が最初に出会った場所です。決定論的なシステムの内部、または理論と説明の派手な記号ではなく、私たちが生き残ることを学んだ自然に複雑な世界に。おそらく、人類の最大の発見は、進歩がその最良の形で、私たちを始めた場所に近づけるという認識でしょう。