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はい、というわけで始まりました。本日はですね、カオス理論の話をしたいと思うんですけども、
これはですね、最近会社で業務効率化と定義付けみたいなことを進めてるんだけど、多様性とか柔軟性が失われたらやばいと思うんだよなとかですね。
あとは、人身性の資本論化、自然破壊を起こす資本主義に対して、僕の考えた思想とシステムでどうだって言って、一つのものを提案しているってことに対して、違うだろうとか言ってたりですね。
あとは、進化の話ですよね。進化の話だったりとかですね。経済の話とかですね。あと気候変動のメカニズムの話とか、農科学の話とかですね。
僕が興味ある話がですね、興味があってかつ僕が違和感を抱いていることがですね、ほぼすべてこのカオス理論で説明できるってことに最近気が付きまして、おおっと思ってですね。
ちょっと話そうかなと思ったんですけど、僕の能力の限界を超えてると思うんですけど、別に僕そのカオス理論とかね、めっちゃちゃんと理解してるわけではないんで、なんですけど、その話をしたいなというふうに思いますと。
正確に言うとですね、非線形化学として捉えるべき世界を線形化学として捉えてるから、こういういろんなゴタゴタが起こってるし、なんかそこが起こってるんだっていうことに気がついたって感じなんですよね。これだけだともう何のことやらって感じなんですけど。
ちょっとその話をするとですね、複雑形化学とかカオス理論って言われるものなんですけど、それはですね、もともとの起こりは、確かこれ僕話す前に下調べもしてないんで間違ってること言うかもしれないんですけど、
確かね、ライプニッツか誰かがですね、惑星の軌道を測ってるときに気がついたことがあって、そこがですね、複雑形化学、カオス理論の走りなんですよね。どういうことかって言うとですね、当時ニュートン力学が発見されてて、万有力あるんだと、こんなシンプルな式でですね、すべての物体の運動とかを記述できるんだ、観測できて予測できるんだ、すげーってなってですね。
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ライプニッツはそれでルンルン気分でですね、惑星の軌道を観測してたわけですよね。してるんですけど、ニュートンの計算通りではないわけですよ。
よく考えたら、太陽と火星を見てると、太陽と火星の重力関係だけで計算していったら、ニュートン力学を用いて計算していったら、シンプルなんだけど、火星ってよく考えたら、地球からも重力の影響を受けてるよね。
木星とかもっとでかいところから受けてるし、衛星からも受けてるよねみたいな。
それら全部ですね、万有引力の関係があるわけですよね。重力の関係があると。
それ全部計算するの不可能じゃね?みたいな。
もし計算しきれたとして、じゃあそれがどんな軌道になるのかっていうのは、ちょっと書くのはこれ無理、俺には無理って言って複雑すぎてこれ以上は無理だって言ってですね、そのことを書いたのが複雑系科学のカオス理論の走りらしいんですよね。
だから本当にその惑星がですね、惑星みたいなある種シンプルなものですよね。
この重さの惑星とこの重さの惑星が惹かれ合ってるっていうシンプルな運動を予測するときも、他のものからいろんな重力の影響を受けてるんで、ニュートン力学通りに軌道計算できないということが発見されたと。
このカオス理論、複雑系科学と言われるものと、ある種対立してるのは、対立っていうか真逆に置かれるようなものって、まさにニュートン力学みたいなものですよね。
すごい簡単な数式でですね、世界をエレガントにシンプルに説明できると。
簡単な数式だからですね、未来のことも予測できるわけですよね。
このスピードでこの物体がこの重さで動いてるんだとしたら、この物体にぶつかった後はこの角度に曲がって進むねみたいなことを未来予測できるというところがあると。
だからこれすげーってなったわけですけど、実際それを用いて惑星軌道を見るだけでも、あら、全然それより複雑な軌道してるわということがわかったって感じだったんですよね。
そのカオス理論にはいくつか特徴があります。
まずカオス理論の説明からしたいんですけど、一つ目が非線形ということなんですよね。
これ線形にあらず、線の形をしてないよっていう意味でですね、非線形って言うんですけど、これはどういうことかというと、
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例えば y イコール fx という式があったとすると、これが線形の式だったとしたら、
例えば y イコール 2x という関数がありますと、
そしたら x が 1 の時は y2 だよね、x が 2 の時は y4 だよね、みたいな感じで真っ直ぐな線を描くわけですよね。
これが仮に y イコール x 二乗みたいな指数関数的な、今のまさにコロナの増え方とかですよね、
指数関数的な値だったとしても、ギュイーンと増えていくんですけど、
でも全部 x が増えるたびにそれに比例する形で y が増えていくわけですよね。
こういうのが線形って言うんですけど、僕らが慣れ親しんだ数式ですよね。
なんですけど、非線形ってのはどういうことかというと、
例えば x が 1 の時 y が 1、x が 2 の時 y まだ 1、まだ変わらないんだみたいな、
x が 3 の時 y が 1、まだ変わらないんだみたいな、
x が 4 の時 y が 15,000 みたいな、いきなりピョーンって飛んじゃうみたいな感じですね。
そういう動きをする、カオス状態を数式化するとそういう動きをするんですよね。
つまり線形に動かないから非線形って言うんですけど、
これは例えばなんですけど、最近僕の長男が納豆を食えなくなったんですよね。
以前はおやつの時間に納豆を食べていいって言って、冷蔵庫から出して納豆だけ食ってたりしたのに、
今朝ごはんで出すときに、納豆は?って言ったら納豆は勘弁してもらえるかなみたいな感じで、
納豆が食えなくなったんですよね。
ある許容量を超えたらずっとおいしいおいしいって食ってたのに、急に嫌いになったんですよね。
その嫌いになる過程っていうのが、納豆を一つ食うたびに少しずつ嫌いになったわけじゃないんですよね。
ずっと好きだったのに突然ある嫌いになると、まさにこれが非線形なんですよね。
じゃあ、納豆を好きで食べたいっていう気持ちはどういう風に成立してるかってことを想像すると、味覚もあるし、
長男の体の成長みたいなこともあると思うし、栄養素のこともあると思うし、
それらを脳がどう感じ取ってるかみたいな要素もあると思うんですよね。
つまり、ものすごく複雑な要素の中で、もしかしたら精神状態みたいなことも含まれるかもしれないですよね。
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そういうめちゃくちゃ複雑な要素の中で、納豆はある日急に嫌いになったわけですよね。
その裏側にはすごく複数の要素が複雑に絡んでいて、
どれがどういう風に絡んでいるかを全部記述することは多分不可能であると。
なんだけど、納豆の食べた数というのが、納豆の好き嫌いと確実に関係はしてるんですよね。
ある確実に関係はしていて、この数食った時に急に嫌いになったみたいな感じだと思うんですよね。
こういう関係を非線形と言うんですけど、これが一つ目の特徴です。
二つ目は初期値エリビン星という特徴なんですけど、
これ何かというと、先ほどのYイコルFXみたいな式があります。
それが当たればカオス状態の式があります。
そこのXに1を入れた場合と、1.00000001を入れると、つまりわずかな差ですよね。
わずかな差を入れて、入れた式がどういう風に変わるか見てみると、
最初の方はそんなに変わらないんだけど、どんどんグラフが進んでいくとめちゃくちゃ変わっちゃうみたいな。
入れたのが0.00000001の差なのに、こんなに結果が違うの?というのが初期値エリビン星なんですよね。
最初の値に対してものすごくエリビン星になる。
これわかりやすい例はバタフライ現象ですよね。
蝶々の一つのはため木が、すぐ嵐を全然別な場所で起こす。
これはまさに気候がものすごく複雑な要素と因果で絡み合っているからこそバタフライ現象が起こるわけですよね。
バタフライ現象が一つの例ですけど、気候はバタフライ現象にできている。
進化も初期値エリビン星を持っているんですよね。
ちょっとした違いがものすごく後に大きな違いを生む。
進化もたくさんのことが絡んでいるので、複雑系に属するわけですよね。
これもすごいわかりやすく描いている話があって、
レイ・ブラッドベリーというSF小説家のサウンド・オブ・サンダーという話なんですけど、
これですね、タイムスリップして過去旅行みたいな感じで恐竜自体が旅行しますみたいな話で、
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その人気ツアーみたいなのに主人公たちが参加して、
その時にやっちゃいけないって言われていた蝶々を持って帰ってくるだか、
もしくはペンを忘れて帰るだか、ちょっとしたことをツーリストがやっちゃうんですよね。
現代に戻ってみたら、もう見たこともないモンスターが世界中を覆っているみたいな。
それは何でかというと、初期値エリビン星ですよね。
蝶々が一匹この世界からいなくなったみたいなことが、数億年後にものすごい違いを生んでいる。
ドラえもんタイムパトロールも無理やろっていう、そんなレベルでエリビンなんだったらみたいな、
そういうのを描いたのがサウンド・オブ・サンダーという小説なんですけど、
そういうカオス理論、複雑系科学の二つ目の特徴として、初期値エリビン星があると。
これは一言で言うと、未来予測が実質不可能ってことも表してますよね。
もし未来予測するぞって言って、少し最初に入れた数値を入れ間違えたらバーンって全然違う未来になっちゃうわけなんで、
そういう特徴もあります。
ということで、まず2つまで特徴を挙げたところで話が終わったんですけど、
残り2つまた挙げて話し続けたいと思います。
本日は以上です。ありがとうございました。
