ひろき)氏をゲストにお迎えして開催した。複雑系はインタラクション!という佐山氏の格言と共に、アメリカの授業スタイルで始まった今回は、スタートから質問の嵐。複雑系科学という学問領域について理解を深めていく。複雑系とは、それぞれの構成要素が相互に絡み合った複雑な系またはシステムのことだ。全体として、個々の要因や部分からは明らかにならない、なんらかの性質(あるいはそういった性質から導かれる振る舞い)をみせるものをいう。複雑系研究は1990年代に日本の学術界でも流行ったことで有名であるが、ニューラルネットワークや遺伝的アルゴリズムなどにも大きく寄与してきた。当時バズワードになったカオスやフラクタルはもはや現在の研究の中心ではないという。現在はデータサイエンス、機械学習などの膨大な情報解析・シュミレーションをして実社会のデータを活用した実証的なものに移ってきているそうだ。あらゆるモデリング・シュミレーションが可能だが、それは常に研究者の主観を含んでいて、正しいかどうかは永久に説明できない。逆に言えば、モデリングは常に間違いをはらんでいて、だからこそ研究し続けるのだと語る佐山氏。妄想に取り憑かれた研究者こそが道を拓くどの学問分野でもそうだが、一度人気絶頂を迎えたテーマは廃れてしまう。90年代以降流行り廃れた複雑系科学の領域がもう一度盛り上がった背景にあったのは、テクノロジーの進化、そして、妄想に取り憑かれたように執着した研究者たちの存在だという。AIもビデオゲームに使われるGPUと既存のAI研究がマッチして計算能力が飛躍的に成長した歴史がある。佐山氏も自身の状況を研究テーマに取り憑かれ、やらずにはいれらないだけなのだと微笑む。逆に、社会的要請からはブレイクスルーは起きづらいと佐山氏はいう。昨今の研究の問題点は、マーケット側からの要請でそれに応えようと研究をしていること。昨今はこぞってAI研究がなされているが、AI研究の第一人者であるジェフリー・ヒントンも「頼むからディープラーニングの研究ばかりしないでくれ」と要請したことも有名だ。複雑系システムの5つの条件とは?話は改めて、複雑系とは何か?というトピックへ戻る。佐山氏は5つの条件を定義している。一つ目は、多くの構成要素からなるネットワークであること。複雑系でネットワークではないものは、流体である。流体的な特徴を表すものは偏微分方程式。二つ目は、要素間の非線形なインタクラションがあること。個別のアクションを足し合わせた時にインプットの総和とは違った効果が出てくることが非線形のインタラクションと言う。一度殴れば戦争になる例も同様で現実社会は非線形のインタラクションで成り立っている。三つ目は、進化したり自己組織化していること。四つ目は、ランダムでもなく規則的でもないその中間であること。どちらでもないということがポイントである。五つ目は、創発的な振る舞いをしていること。創発(Emergence)の定義は研究者の間でも定まっていないが、基本的にはミクロ(個)の挙動では説明できないことがマクロ(全体)で起こっていることが創発の考え方であるという。複雑系科学の最先端はネットワーク科学や集団動態学へ複雑系の研究領域は、非線形科学やシステム理論などからはじまり、ゲーム理論やパターン、進化と適応と移りながら、最近はネットワーク科学や集団動態が複雑系研究の中心になってきた。(図の左から右へと移行していくイメージだ)ネットワーク科学は、インターネットによるデータ数の増加に加え、1998年にスモール・ワールド・ネットワークの論文によって広がった。そのタイミングで一番早く取り込んだのがGoogle。ネットワーク科学を活用してページランクを生みだし、ローカルではない情報を使ってウェブサイトのランキングをした。結果として、アルタビスタなど他のサーチエンジンとGoogleのランキング結果の質の差が、彼らのその後を分けたという。Behavior)は、個の行動と集団の行動の両方を扱う。現在の研究では組織科学が多く、チームの挙動がどうなるのか?20人が20人個別で課題解決した時とコラボした時にどっちが成果として良くなるのかわかっていない。Behaviorの例として有名なのが粘菌の挙動だ。粘菌は、中央集権的なものがない中で、局所情報をやり取りしながら、全体として最適解を生み出すことに優れている。した分散型ネットワークシステムを人工的に真似できるかどうかという研究は今でも多くされている。Learningというテーマも参加者から共有された。個人の学びと集団としての学びについて考える上でのヒントは、相互的な情報のやりとりのない集団に自己組織化は起きないということと、一方では、意味のない慣習が残っているのもおそらく強化学習が起こっている、すなわち自己組織化の一種としてラーニングがうまくいっているからでもあるということだ。システムの変化を観る上では、問題を個別に対処しようとするのではなく、それがどのような自己組織化の結果として生じているのかを理解するのが大事なポイントだ。前者ではメカニズムが変わらないまま同じことが繰り返される。研究者の間ではコントローラビリティがキーワードになっているそうだが、どこをつけば全体の制御が可能なのかといった、いわばシステム全体のツボを探すような視点が重要だという。複雑系研究の中で得た視点は、そうしたメタ認知と、要素に絶対座標が与えられないこと、つまり、つながり方・組織化の仕方により構成要素の役割が変わっていくという視点だと言う。その意味では一人が場面に合わせて多様な役割を演じるトレーニングをされている日本文化に通じるのではないかと話す。研究者からデザイナー、住職、ビジネス、エンジニアなど多様な背景を持つ参加者が集った。知的刺激溢れる議論に、イベント終了後も話がとまらない。人と違うことをやる多様性こそが鍵では、こうした複雑系科学の知見を僕らはどのように活かしていくことができるのだろうか。参加者とのダイアローグの中で、佐山氏が提示したアドバイスはとてもシンプルだ。・とにかく人と違うことをやることが大事。みんなこうするべきというのが最もリスク(eg.みんなAIの研究する)。・つながりすぎて全体が見えなくなってしまっているので、逆説的だが、つながらないというバランスも大事。・情報源を多様化する。同質のものを好むという人の特性は進化の結果。異質なインプットが入ってくるようにする。違う価値観の人をフォローする)今の時代は、インターネットによりグローバルで情報共有が進んでいるように見えるが、実は情報の偏在化が進んでいるので、集団全体の情報共有はうまく機能しなくなってきているのではないかと佐山氏はいう。トランプの当選を誰も予想できなかったことがその一例だ。異質な群れや種との多様なインタラクションが重要になる。粘菌は、長い時間をかけて多様な個体が多様な試行錯誤と失敗をしてきているわけで、多様性無くしてあのような驚くべき振る舞いは起こらないわけだ。僕らは複雑な世界をどう生きるか?複雑系は全体を観るのが大事だと全体主義的に捉えてしまいやすいが、佐山氏との対話を通じてみえてきたのは、システム全体のためにといって皆が同調していくのは本末転倒で、むしろ一人ひとりが多様な判断基準で考え行動する、それぞれの個別の幸せを大切にすることが大事なのだというメッセージだ。多様性という言葉を社会の至る所で耳にするようになった現代だが、多様性や共感を唱える側が無意識的に排他性を帯びてしまっていることも少なくない。何か唯一の正しさがあるのではなく、多様な生き方・暮らし方・群れ方があること自体が集団全体として大切なのだという視点は多様性の核心なのではないか。発起人・小林もセッションの中で、エコロジカルミームで大切にしている「個ー集団ー地球の相互作用の視点」に言及していたように、一人ひとりの多様な判断基準・幸せを大切にするための出発点は、自分を取り巻く環境との相互作用の中で感じ、受け取っている様々なことに、まずはありのままに向き合ってみるということなのではないだろうか。複雑系科学の理解を深めたい方は、佐山先生が他の研究者等と共同で最近オープンされたこちらのガイドがオススメ。Memesについてエコロジーや生態系をテーマにこれからの時代の人間観を探索する領域横断型サロンです。自然との共生や身体感覚への回帰、あるいは循環型の暮らし、より生命的な世界観や組織の在り方などが広がっている時代に、生態学や複雑系科学、あるいは東洋思想や身体知性など様々な分野の知見を掛け合わせながら、エコロジー(あるいは、そうしたことを志向する個人の在り方や社会の移行)というものと向き合い、これからの時代の生き方・暮らし方・群れ方についての学び合っていくための領域横断型トークイベントシリーズを行っています。フォーラムを開催いたします。つなぎ直す探索をしていきます。生態系を回復する協生農法に関するセッションや植物の蒸留体験、”あいだ”と遊びの関係性を探るワークショップ、山を歩き感じるセッションなどユニークな体験セッションも多数。みなさまのご参加をお待ちしております。