計算論的思考の哲学(2)ダーウィンの進化論の計算論的思考

(計算論的思考は、原典主義を否定し、一般化されたモジュールの実装を優先します)

 

計算論的思考では、原典は問題にされません。

 

人文科学で、論文を書く時には、原典に遡って引用することが原則です。

 

しかし、自然科学では、この制約はありません。

 

力学の法則を使う時に、プリンピキアを引用する人はいません。

 

計算論的思考では、コンピュータの使い方が、ひとつのモデルになります。

 

Linuxをつかって計算する人は、たくさんいますが、Linuxソースコードを読んだことのある人はすくないでしょう。

 

更に、言えば、Linuxの全ソースコードを読んだことのある人は誰もいません。

 

原典にあたることは誰もできないし、非効率なので、回避すべきです。

 

もしも、Linuxソースコードの原典にあたらなければ、論文がかけないとしたら、計算機科学の論文は、ほとんど、この世に、存在していないことになります。



これから、言えることは、原典にあたるということは、扱っているデータ量が少ない場合にのみ可能であって、データ量が増えたら、不可能だということです。

 

それでは、計算論的思考は、原典主義を捨てて何をとったのでしょうか。

 

計算論的思考の学問のストラテジーは、次のようなものと思われます。

 

1)知識はモジュール化して、計算できるモノにする

2)知識は、最近の知見を入れて、できるだけ一般化した表現に書き直す

3)知識は、最新の環境で、一般的に、使えるように、実装をバージョンアップする。

 

例えば、ニュートンの力学法則は、実装されていれば、入力パラメータに値をセットすれば、出力が得られます。

 

質点の力学では、入力は、スカラーですが、入力に、ベクトルやマトリックスや、テンソルをとることが可能な、一般化がなされます。

 

ここで、ダーウィンの進化論の例を考えてみます。

 

ダーウィンが進化論を考えた時には、遺伝子や、DNAのコードは、まだわかりませんでした。

 

進化論を考える時に、科学史の専門家は、ダーウィンの原典にあたって、ダーウィンが、何を書いたかを調べます。

 

しかし、科学史の専門家以外が問題にすることは、仮に、遺伝子や、DNAのコードが、わかっていたら、ダーウィンは、進化論をどのように、表現していただろうかと言うことです。

 

生物の教科書に書かれている進化論は、このように原典ではなく、現在の知識のエコシステムに合わせて、書き直された進化論です。

 

ダーウィンの後継者と思われるグールドやドーキンスの立場は、こうした最新の知識のエコシステムに合わせて、進化論を書き直すという作業です。

 

科学哲学のカール・ポパーは、進化論は、反証可能ではないので、科学ではないといって批判しました。

 

その後、コンピュータの上で、遺伝的アルゴリズムを使い、模擬的ですが、進化の検証が可能になりました。

 

現在は、DNAを組みかえて、実験室の中で、部分的ですが、進化の過程を検証できるようになっています。

 

このどちらも計算機科学の進歩なしには、達成できなかったと思われます。

 

ポパー流に言えば、過去のデータから作成した仮説は、それだけでは、反証がなく、全て、アドホックな、後付け仮説になります。後付け仮説は、検証されていませんので、正しい保証はありません。



仮説を検証する方法は、データサイエンスの大きなテーマです。統計的な計算方法が確立していませんので、数字は出されていませんが、データサイエンティストは、後付け仮説が正しい確率は、感覚的には、半分以下と思っているでしょう。



データサイエンスの仮説は、データによって検証され、パラメータのチューニングが行われます。

 

そのためには、計算論的思考では、原典主義は破棄され、仮説の一般化されたモジュールへの実装が最優先になります。