西洋哲学と現代美術にはまり、テニス部の活動を楽しんだ。冒険的なエッジを好むけれども、居心地の良いニッチの発見もそれなりに得意とする。ジャーナリスト会議会員。筆者のライフワークとなるかもしれない「データ論」にむけて、(1)目的、(2)方法、そして今回の(3)全体構想と準備を進めてきた。次回は(4)問題設定となる予定だ。「データ論の準備」は、本シリーズ「住まいのデータを回す」のまとめでもある。20回もまとまりのない文書を書いてきたけれども、もし「データ論」が書かれることがあるとすれば、それは筆者のライフワーク「薬物作用の個体差」からの決別でもある。「データ論」が書かれる舞台は「文学部数学科」になるだろう。そんな気楽な「屋台村的」な夢物語を「住まいのデータを回す」第22回で最終回にできることを楽しみにしている。データ論の目的を、機械文明の限界を乗り越えて、データ文明が開花するための技術思想を模索しながら、現状では解決の見込みのない問題群に「データ」技術によってアプローチすること、と要約してみた。その近未来の技術思想を「データサイクル」と命名している。データ論の方法は、「データサイクル」という技術思想を、明確に理解できるようになるための方法だ。自分自身が理解できていないことは仕方がないとして、人類未踏の問題にパソコンだけで挑もうとしている。数学の自由に勇気づけられながら、ランダムなウイルスのありかたを解析するための方法でもある。ウイルスはデータとして生きている。生きものにとっての個体差は、個体差の表現であって、自分自身の生活の場を表現している。生活がデータ化されるとき、ウイルスの生活環のような、とめどもない多様性を、生活のデータから、どのようにして発見することが出来るのだろうか。このような問題設定にみちびかれる全体構想についてまとめてみたい。「データ論」の主役は「ランダムなひとびと」だ。資本論の主役が、資本家ではなく、労働者であったように、主役が変わると同じシナリオでも全く異なる物語となる。簡単に生活者といえないのだろうか。生活がデータ化されることで、人類社会は大きく変質するだろう。データとして生きるウイルスからの連想で、「ランダムなひとびと」は常在性ウイルスとして生きる生活者といえるかもしれない。経済学からの連想では、生産者剰余がIT革命によってゼロに近づくときに、消費者剰余(参考※1)は消費者が生活者として生き続ける限り増大してゆく。「ランダムなひとびと」の物語は、認知症を生きる人類の物語でもある。認知症患者と共に生きるという意味と、認知症を理解すらできずに、思考停止に陥っている人類という二重の意味を持っている。いった集合論的な意味での生命の単位では生命を理解できないことから始まる。ウイルスの生活環を想像してみよう。個体としてのウイルスが細胞に感染して、ウイルス製造装置を構築し、ウイルス粒子を細胞外に大量に放出する。放出されたウイルス粒子は生きていないかもしれない。偶然に別の個体の細胞に感染して生き始める。100万分の1の確率で生き延びるとしても、100万倍に増幅されれば立派に1個の個体の生活環となる。消費者には消費の場があり、生活者には生活の場がある。ネット社会になって、その両者の区別はなくなり、生活がデータ化されるときには、個人や家族の単位としての生活の場の定義すら曖昧(あいまい)になる。本当に生活の場の定義が曖昧になるのは認知症の場合だ。生活の中の動線が閉じなくなってしまう。徘徊(はいかい)だけではなく、物を片づけたり、料理を作ったりすることがうまくできなくなる。生活の場における閉じた回路を発見すること、その閉回路の中に自分という特異点がある。近代数学はピタゴラスの時代からの数学を集合論によって基礎づけた。集合論では開集合が実数の連続性を理解する基本概念となっている。筆者は確率論と集合論の相性はあまりよくないと考えている。全ての起こりうる事象の集合からボレル集合族への写像を確率変数として定義することで、ランダムネスに関する哲学的な議論を避けて、確率現象を測度論できれいに数学的に記述できるようになった(参考※2、長いけれど面白い解説)。ボレル集合族は全宇宙の全粒子の全ての組み合わせからなる集合よりもはるかに巨大で、数学的にしか想像できない。近代数学では実数が主役であって、乱数は疑似的な数、サイコロ遊びとしてしか役割が無かった。量子論の世界では確率現象が物理現象の主役となり、熱力学においても、素数の分布においても確率現象が深い数学的理解に不可欠であることが明らかになった。データの世界では、実数が近似であって、全てのデータは誤差を含む確率現象とみなされる。別に集合論に問題があるというつもりはなく、生活がデータ化されたとき、そのデータを解析するためには、開集合の系列とはならない、もっと自由な発想が必要なのではないかといいたいだけで、それを閉回路といっている。プログラム論では再帰的関数と呼ばれるものに近いかもしれない。ネットワークグラフのような離散的な構造を考えれば、閉回路は簡単に発見できる。その時間変化としてのダイナミズムや、時間変化と空間変化の関係(※参考3、エルゴード理論参照)まで考えて、ニュートン力学の微積分とは異質の離散的な数学や、非定常で離散的な熱力学までたどり着くかどうか。集合論の束縛の中では無理だろうと考えている。連想記憶の閉回路が、実際にfMRIのような脳機能画像で実証されれば素晴らしいけれども、少なくとも、認知症の治療のために、認知症の進行程度を連想記憶がどの程度閉じているか、定量的なテストにできるだけでも十分だろう。記憶が閉じるというのは、多次元空間の場合、時間軸にらせん状に巻きつく記憶もその仲間に入れなければならない。この場合も、離散的なネットワークグラフであれば何とかなりそうだ。離散的ネットワーク構造の中に、どの程度の数の閉回路が含まれるのかという問題になると、結び目理論(※参考4)のように高度な高次元トポロジーが必要になるかもしれない。筆者は可能な閉回路数の推定値が多様性の尺度になり、閉回路間の距離や位相的関係が独立性の尺度になるのではないかと勝手に想像している。話が飛躍してしまうけれども、空間統計でよく使われるメッシュ統計において、閉回路をメッシュの線上の関数と考えると、微積分学の基本公式のように、メッシュ内の統計量とメッシュ線上の統計量の関係を考えることが出来る。メッシュ線上の統計量を、画像のエッジ抽出の方法で適当に与えることが出来れば、微積分学に相当する閉回路の微積分が構成できるかもしれない。メッシュ統計で近似すれば、国境などの本当の境界線上の統計量も算出できるようになるので、軍事的な目的、もしくは経済分析などで有用と思われる。「データ論」の全体構想としては、人工知能(AI)技術の近未来についても考えてみる必要がある。ビッグデータの時代になると、データを解析するのはデータサイエンティストではなく、AIプログラムになり、解析結果を評価するのもAIプログラムになるかもしれない。しないと、データの増加量や素早い変化について行けなくなるからだ。環境ウイルスデータの解析ではプログラマーが律速段階になっている。現在のAIプログラムは、ディープラーニングを代表として、画像処理、すなわち視覚のAIで多くの実績を上げている。音声、聴覚のAIも急速に発展している。次のAIの課題は、手で物をつかむことだそうだ。