広く応用可能なシステム科学を追求しなければならない理由。

なぜ私たちは、高い説明力を持つ、複雑系に関する一般的で、アプリケーションに依存しない統一理論を追求しなければならないのか。

重要な注意: 私は 16 歳の学生で、複雑系に関する科学的または正式な経験はまったくありません。しかし、正式に勉強する前に、基礎レベルで勉強することに強い関心を持っています。

認識論的観点から言えば、私が言うことはすべて疑ってかかる必要があります。

私が複雑系を研究し、初めて一般的に適用可能な「複雑系理論」を見つけようとした動機は数多くありますが、その 1 つは (1) 複雑系理論がどれだけ広範囲に適用可能か、(2) 複雑系理論がどれだけ多くの疑問の解決に役立つか、という点です。

コンピュータ サイエンスがいかに影響力を持ち、その進歩を加速させてきたかについて賞賛の声は多いが、私が最も気に入っている視点は、今日、どの分野においても、過去数十年間にその分野内で知識の発見を加速させてきたすべての実践や技術の中で、コンピュータ サイエンスの手法がその大部分を占めている可能性が高いということである。

私が本当に気に入っているもう一つの観点は、コンピューター サイエンスは、今日存在するほぼすべての科学の最大公約数である可能性があるということです。

物理学、生物学、神経科学のすべてにおいて、有用なシミュレーションとモデルを実行できる能力によって進歩が大きく促進されました。
あらゆる研究をソフトウェアベースで抽象化すると、反復して新しい仮説や理解を生み出すことが驚くほど簡単になります。つまり、コンピューターサイエンスは、ほぼすべての反応を加速させる奇跡的な触媒になったのです。

私の意見では、同等の効果を生み出した唯一の類似物は数学と言語です。

相互受粉は、今日存在する最も美しいメタ科学的現象の 1 つです。広く有効で説明力の高い理論を備えた輝かしい新しい理論が登場するたびに、特定の問題を取り上げ、その理論で解決し、それを推定または一般化できるようになります。

複雑系に真剣に取り組み、熟達すれば、同じようなことができると信じています。

複雑系における大きな進歩は、いくつかのことを意味します。
1. 大きなプラスの移転がある。
たとえ 2 つの分野がそれぞれ別個のものであったとしても、エージェントが互いにどのように相互作用するか、インセンティブがどのように調整されるか、そしてシステム全体で実際に「非線形性」につながるものは何かという一般的な動作をモデル化することは、他のすべての分野にとってもかなり有用です。

方法を使用していくつかの現象についての微妙な理解が深まると、より広範囲に適用できるフレームワークをすぐに一般化して開発することは難しくありません。

– 人間の脳がどのように自己制御を行うのかを解明する、ブートストラッピングは、汎用的な知能を持つ機械の開発に非常に役立つ視点を与えてくれるでしょう。

– 生物学的自己組織化、またはあらゆるレベルでの自己組織化がどのように行われるかを理解することで、「出現」が実際にどのように機能するか、そしてすべてがホロニックな意味で存在する理由、つまり「全体」自体が多くの全体で構成され、より大きな「全体」に参加し続ける理由について、大きな洞察が得られます。

その後、私たちはこれらを一般化し、それらの階層の層における相互依存性を研究し、どのようなインセンティブが実際にそのような構造につながるのか、何が体系的な行動を決定づけるのかを解明することができます。

このようなアプローチは、小規模な組織の行動が最も広いレベルで何を意味するかを理解しながら、大規模経済のようなマクロシステムの研究に役立つことは容易に想像できます。

– 解釈できるほど小さいながらも、自由度が高く、一般的に非線形性と確率性を持つエンティティで構成されているシステムにおいて、インセンティブがどのように積み重なってエージェントの戦略に影響を与えるかを理解することで、人間の行動を理解していくことができるかもしれません。

これらは私が思いついたいくつかの例ですが、もう 1 つの非常に興味深い点は、少なくとも今日では理論や一般的なコンセンサスの欠如により、理解するのが不可能と思われる問題を解決できる可能性があるということです。

現在、さまざまな分野にわたって私たちが抱えている一般的な問題をいくつか考えてみましょう。
– オープンな自由市場を効果的にモデル化するにはどうすればよいでしょうか?

– 体内に関連するバイオマーカーの不均衡に対して、体はどのように反応するのでしょうか?

– より効果的な気候モデルを効果的に開発するにはどうすればよいでしょうか?

– 細胞のメカニズムと経路に対する微小な影響を理解することで、極めて効果的な精密医療をどのように開発できるでしょうか?

経済学、生物学、医学、気候研究自体には、メタサイエンスのツール、つまり科学そのものを加速するために開発されたツールがいくつか欠けている可能性があります。
これは、高性能コンピューティング、シミュレーション、一般的なアルゴリズムなどのツールが不足しているために、科学における多くの大きな課題が解決できないままになっていることと似ています。

時には、分野全体が行っていることだけでは、その分野内の最も困難な問題を解決するのに十分ではない場合があります。外部からの後押し、ありそうもない外部の共鳴が必要になります。

複雑系全体の具体的な科学とは、目の前の問題を実際に解決するために現在取り組んでいる方法に徐々に希望を失いかけているときに、時々求める「新鮮な視点」です。

最後に、私たちはまだ非常に初期段階にあると信じており、さらに学び、そのような理論に向けて取り組むことに興奮しています。