ウイルスと薬剤は、分子認識されるほうの分子としての共通性がある。この分子認識の問題をAI技術はどのように取り扱うのだろうか。そこでは教師有り学習を基本とするディープラーニングはあまり役立たないだろう。本能的な学習のような、教師無し学習の世界を探求する方法が求められる。現在の教師無し学習は、エネルギーの最適化問題を代表とする、物理的なモデルが想定されることが多い。ウイルスや薬剤のような、もしくは社会・経済の問題のような、個体の存在を前提とする離散的なモデルはあまり探求されていない。受容体タンパク質による薬剤の分子認識は、水素結合などのエネルギー最適化の問題として物理的に取り扱われている。どこにも本能や進化などの生物学的なモデルが入り込むすきがないかのようだけれども、実際にはタンパク質の進化はアミノ酸分子の置換・欠落・追加という離散的なものだし、100万種類の薬剤分子がスクリーニングされたとしても、離散的な数値としては32ビットで十分に取り扱える程度でしかない。組み合わせ論の問題だと思えば、64ビットの世界でなんとかなりそうだ。ウイルスの気持ちになって、タンパク質が何を表現しているのかということを考えると、水の中の水分子の場所を表現しているのだと思う。生命の居場所は、分子レベルで考えると、水分子の居場所として離散化されているのだろう。ちなみに、水の構造を水分子から考えることは容易ではなく、局所的な水分子どうしの水素結合がダイナミックに変化する謎の世界でもある(※参考5)。ダイナミックに変化する離散的ネットワークの構造をどのように数学的にとらえるのか、そこではどのようなランダムネスが働いているのだろうか。数学の世界で表現論というと、行列で表現することがすぐに思い浮かぶ。行列をより一般化するとTensorの構造が見えてきて、最終的にはSpinorスピノールの構造に行き着く。行列を別の見方をすると、2次元平面や3次元空間での回転の表現としての役割が見えてくる。この見方はすでにAI技術に取り込まれていて、TensorFlowのようなプログラムが活躍している。AI技術でランダム行列が応用された事例は多くはないと思われる。近接感覚は、水分子の動的ネットワークをモデル化するランダム行列の理論が裏に潜んでいるのかもしれない。◆常在性ウイルスと生活ヒトにおける常在性ウイルスは、皮膚表面や腸管内の常在性細菌のバクテリオファージとして発見されてきた。多様な常在性ウイルスがDNAゲノムの中に大量に潜んでいる。ヒトゲノムの半分はウイルス由来かウイルスそのものという試算がされていることを複数の本で読んだ記憶がある。ウイルスは都合が悪くなると、宿主のゲノムの中に姿を隠して、宿主の増殖と共に存在し続け、都合がよくなると宿主細胞内で大量に増殖する戦略を持っているらしい。2006年)と言いたいところだけれども、ウイルスは宿主を根絶することはないし、宿主の進化を助けて、宿主が多様な環境で生存できるようにすることで、ウイルス自身の多様性を増大させている。お手本のような存在でもある。する生活者であることを主張している。資本主義社会で大成功した大富豪であっても、自分自身の生活を健全に保つためには、ロボットだけでは不十分で、ランダムな人びとを必要としている。生活が健全であるということは、健康的であるとか倫理的な価値判断としてではなく、単に生活者として生きて、自分自身がロボットや冷凍保存人間にはならないという意味に過ぎない。自分自身がロボットや冷凍保存人間になったとしたら、信頼できるロボットに保守管理を依存するしか方法はないけれども、ロボットなどの機械は必ず壊れてしまう。進化論的に環境変化に対応できなければ、ロボットのエネルギーも自給できる見通しはない。生活して生きるしか方法はない。仮に『ホモ・デウス』(ユヴァル・ノア・ハラリ、河出書房新社、2018年)のように、現在の資本主義社会の勝ち組から超人類が出現すると考えても、超人類はそれなりに進化して多様性を獲得し、人類も根絶されることはなく生き残るだけのことだろう。私たちの想像力の限界は「種の起源」であって、ウイルスのように種の概念にとらわれることなく、進化し続ける生命体、場合によっては個体概念にすらとらわれない、生きている場合も生きているとは思えない場合も同時に表現する生命体にはとうていかなわない。かなわないとしても、とにかく常在性ウイルスはどのようなものであって、どのように活動しているのかということを知ること、AI技術を駆使してでも常在性ウイルスを理解することから始めるしかない。資本主義社会の理解は、その後でも十分に間に合うだろう。◆認知症治療薬について気長に考える認知症治療について考えるのは認知症患者自身であるという、とんでもない議論から出発したい。製薬企業が経済的利益のために認知症治療薬の開発に挑み失敗した歴史への反省から、認知症患者の患者団体自身が認知症治療薬の開発に直接投資する時代となった。欧米の政府では、慈善団体の寄付を得た研究プロジェクトには、政府が同額以上の援助を行うという基本的な枠組みがある。税金の使途を決定するのは納税者自身であり、特に医療分野においては、患者の決定権が最重要視されている。当然のことながら、認知症患者自身が研究プロジェクトを発案し決定することはあり得ないので、代理人としての専門家が実務を遂行している。専門家ではない政府の役人や政治家の決定よりは合理的であろう。筆者のラフワーク「薬物作用の個体差」の原点でもある、薬物の慢性的作用(長期間の薬効)には大きな個体差があることは確かなのだけれども、現在の慢性的疾患の治療薬の多くは、急性的な薬理作用の理解をもとに開発されているので、すぐに治ることが期待され、気長に治すことは想定されていない。東洋医学では当然の気長な治療が、西洋医学では外科主体の短気な医療の世界では正当に評価されていない。慢性的疾患は、長い時間をかけて病気になったのだから、長い時間をかけて治療するしかないという、論理的に当然な推論が無視されている。都合が悪くなると宿主のゲノムの中に隠れて、宿主の一部として存在し続けるという、ウイルスのとんでもなく柔軟で気長な生活戦略を学んで、慢性疾患の治療戦略も気長で生活環境に適応したものとなれば、新しい可能性が見えてくるだろう。問題は、気長に治療するためのインセンティブ、一喜一憂しながら病態の推移を定量的に評価する方法を見いだすことだと思われる。常在性ウイルスの変動は慢性疾患の病態推移と関連している可能性が高い。少なくともウイルスは、医師が知っているよりも多くの生体の状態を知っている。する戦略について考えている。◆まとめにかえてデータ論の全体構想について考えてきた。「ランダムなひとびと」が主人公となり、データとして生きるウイルスの情報を分析しながら、認知症などの加齢に伴い発症リスクが高まる疾患の治療法、特にその治療薬について、患者を中心として、気長に治療する戦略について考えてきた。環境ウイルスのデータを解析するのは教師無し学習をするAIプログラムとなる。データ論の全体構想の下絵、たたき台はどのような書物なのだろうか。それはマルクスの資本論ではない。この物語の出発点であり到達点はスピノザの『エチカ』(中公クラシックスW48)と初めから決めていた。AI革命を含む近未来図として、ハラリの『ホモ・デウス』をエチカに掛け算(直積)して高次元化した後に、エチカのような1.5次元的な構造に戻すことで、「データエチカ」とすることが「データ論」の全体構想である。データ論の構想を実現するためには、数学的な新天地を開拓する必要があるだろう。高度な抽象数学である必要はなく、構造化されたテキストの直積を作るような、新種のデータサイエンスの手法となるだろう。次回は、データ論の準備の総まとめとして、そのような数学的な新天地もしくは未踏領域に踏み込んだデータ論の問題設定について考えてみたい。道に迷っても出発点に戻ってくる工夫、帰巣本能についても言及したい。既存のジャーナリズムが取り上げない新たな事実と認識の発掘に努めます。異なる立場からの異なる見解を良識を信じる自らの責任で発信します。様々なプロフェッショナルが、それぞれの屋台を繰り出し、当事者視点をおさえながら独自の視点で分析します。日本や世界の将来を見据えつつ独自の座標軸を打ち出します。読者の「情報羅針盤」をめざします。