アマチュアサイエンティストアマチュアサイエンティスト労苦と使命の中にのみ、人生の価値は生まれる。//本とサイエンスとディベートとお仕事//トラックバックは歓迎(当記事内容と関連のあるものにしてください。反映まで少々お待ちを)。記事毎のコメントは不可となっています。いただければ幸いです。プロフィル内のメルアドでも結構です。《人気blogランキングに投票してください。(ポロと旅する&あさちゃん。2009異分野融合-TD-日経ネット技術系コラムは内容がないよー的なものばかりなので読む価値がありません。言いながら、ときどき見てますけど。印刷媒体を買ってもらう宣伝ならもう少し、まともなのをまぜとく方がいいと思います。日立評論の方がいいですね。今,求められているイノベーションには,ある分野とある分野の境界線上で自然発生的に派生するものではなく,より意識的,自発的に,それぞれの分野の「コアとなるような知」どうしを架橋・融合させ,新たなパラダイムへと止揚させることが必要となるように思います。私は,それを「トランスディシプリナリティー(Trans-disciplinarity:TD)」と呼んできました。実は,こうした異分野の知の架橋・融合への試みは,200年以上前のフランスに源流をたどることができます。フランス革命時,数学者であり政治家でもあったコンドルセは,「学問分野における共和国」という,非常に先駆的な構想を提唱し,その実現に向けて次の三つのテーマを取り上げました。第一に人口統計表の作成。人口分布と平均寿命に関する統計をつくることで,人口問題と食料問題の解決の糸口にしようとしたわけです。二番目はリサイクル社会の構築,そして三番目に提案したのが効率のよい燃焼方法,すなわち省エネルギーのための工夫です。自然発生的になんて今どき考えてる人いるんですかね。対談の後半にはそのように書いてあります。今は異分野の融合というは自然にやってますね。小泉さんが開発されたMRIなんかそうですし。青色発光ダイオードなんかも化学の知識なくてはできない電子部材です。どのような論理方法で解を求めればよいのか。社会科学の分野では,このような複雑な問題では,まず全体を俯瞰して法則性を導き出すという方法があります。多くのデータから帰納的に何らかの相関(因果関係とは限らない)をまず見いだすのです。そこから出発し,法則性の中から演繹的なモデルをつくる。モデルの不足する部分を埋めるため,今度は帰納的な方法論に沿って具体的研究を推し進める。このように,演繹・帰納的なアプローチを繰り返すことによって,うまく収束させることができれば,最終的な解に至る。一般に,帰納的アプローチに長けているのは社会・人文科学系であり,演繹的アプローチに長けているのは自然科学系です。前者は現実の多数のパラメーターを扱い,後者は限定された少数のパラメーターを厳密に扱うことが多いからです。言い換えれば,社会・人文科学と自然科学の間を振り子のように往復しながら,より精度の高い仮説を形成していくのです。Abduction)」と呼んでいますが,これが一つのイノベーションの方法論となるかもしれません。事例はないことはないですが、あまり、研究手法、イノベーションに汎用できないのではないかと思います。引用されている脳科学とあとは情報科学かしらね。前世紀の終わりから、これらの学際的な分野の発展には目を見張るものがあります。分野を越えてきたから進んできたのでしょう。このような領域に組み込まれないと、行き詰まって、単なる技術の積み重ね、一代限りの職人技なっていまいます。それが悪いわけではありません。そのような分野は必要不可欠です。小泉さんは、よく勉強されているようですね。チャールズ・パースとはすぐに出てきませんよ、普通。日経のMOTをかたる奴らとは深さが違います。その話を引き出せるインタビュアがいいからでしょうね。竹内師匠(^_^;)ソニーの高速連写カメラが話題ですね。レポートが全部できてから検証することにしましょう。人気blogランキング・自然科学にぷちっとな。≪コメントは応接室にお願いします。その4【季節がら?】Python始めました。