『Ignorance（無知の科学）』は、科学的方法の強みと弱みを探求し、単純な事実の発見よりも、正しい問いを立てることの重要性を明らかにする一冊です。歴史的な実例を用いながら、科学的発見を駆り立てるのは、まさに我々が「知らない」ことへの自覚であると示します。
この本の概要：正しい問いを立てることの重要性を学ぶ
あらゆる問いへの答えがクリック一つで手に入る現代において、我々が「知らない」ことを理解することは、かつてないほど重要になっています。自らの知識の欠如、すなわち「無知」を特定できれば、何が未発見のままなのかをより深く理解できます。そして、それは正しい問いを立てることによってのみ可能になるのです。本書では、科学的発見の仕組みと、それがいかに我々の「無知」によって推進されるかを学びます。
科学的探求の仕組みについての洞察を得られるだけでなく、科学的方法の限界と、それを理解する重要性についても学べます。遠い過去と近い過去からの具体的な事例を提供することで、世界をより良く変える独自のエレガントな理論や発見を生み出すために、世界で最も偉大な科学者たちがいかにして集合的知識の欠落を利用したかを正確に示します。最後に、科学者が一般の人々が自らの無知を受け入れ、それを発見のためのツールとして活用できるようにするために何ができるかを学びます。本書では、以下のようなことも明らかになります。
- 不機嫌なイルカが、ある科学者を「タイムアウト」にした理由
- 科学者が「知識がない」ことに対して報酬を得る理由
- 計算ができる馬を常に信用してはいけない理由
科学は客観的な真実と思われがちだが、常に不完全な人間性の産物である。
「科学的事実」とは正確には何でしょうか？ 科学的事実は絶対的な真実、つまり、ある現象に対する「正しい」説明を表すと思うかもしれません。しかし、これは真実ではありません。科学的事実は不完全な人間の産物であり、したがって完全に客観的であることはできません。科学者は可能な限り偏りのない実験を設計しようとしますが、科学者も一人の人間であり、決して偏りから自由ではありません。
特定の仮説に何年も取り組んできた研究者を考えてみてください。彼女はもちろん、それが正しいと証明したいと熱望しています。この「正しさ」への欲求は、彼女が研究から結論を導き出す方法に容易に影響を与えかねません。また、多くの科学者は実証主義の伝統に従っています。これは、すべてが経験的観察と論理によって説明できるという考え方です。この世界観は機械論的であり、すべてが強力な因果関係を持つと仮定します。例えば、「眠らなければ（原因）、疲れて生産性が低下する（結果）」といった具合です。しかし、原因と結果は常に識別できるとは限りません。あることが必ず別のことに繋がるとは限らないからです。
眠い人が「常に」生産性が低いでしょうか？ いいえ。そうである人もいれば、そうでない人もいます。この関係から、具体的なルールを導き出すことはできません。それは不正確だからです。ここで重要なのは、我々は自分が「知らない」ことを常に知っているわけではないということです。科学者は存在するすべてのものを発見し記述しようとするかもしれませんが、そうするにあたって、自らの能力によって制限されています。
人間の目を考えてみてください。精巧な器官ですが、それでもできないことはあります。例えば、紫外線を感知できません。その結果、ごく最近まで紫外線が存在することすら全く知らなかったのです。
今度は人間の心を考えてみてください。同じ例を当てはめると、立ち止まって考えなければなりません。自分の心の限界を考えると、理解を超えたものが存在する場合、どうすれば世界のすべてを理解できると期待できるでしょうか。こうした限界があるため、科学的発見それ自体が目的であると決して考えるべきではありません。予測を立てることは、科学者の仕事の重要な部分を占めています。
未来を予測したいという科学者の願望は、時に誤った見通しにつながることがある。
科学者には未来を見ることはできませんが、科学的方法を用いることで合理的に機能する特定の種類の予測があります。例えば、化学者は、特定の条件下で異なる元素がどのように振る舞うかを観察するための実験を行います。十分な観察により、彼らは実験から得られた反応の種類に関する一般的なルールを展開することができます。このルールを用いることで、科学者は同じまたは類似の実験の結果を正確に予測できます。
科学研究は、このような一般的なルールで満ちています。例えば1995年、科学者たちは赤毛の人のDNAを分析し、赤毛の人が、赤毛でない人にはめったに見られない特定のDNA配列を持っていることを発見しました。したがって、自分のDNAにこれらの特定の配列を特定できれば、自分が赤毛になるだろうと合理的に仮説を立てることができます。このようなプロセスは一部の振る舞いを予測するのに役立ちますが、科学者はこの方法を他の問題に適用する際に苦労します。これは特に未来についての予測を行う場合に当てはまります。誰かが「10年後には、私たちの脳にはインターネットにアクセスするために使用する小さなコンピューターインプラントが埋め込まれているだろう」と予測するとします。
この種の未来予測は、科学者がそもそもそのような予測をするための知識や証拠を単に欠いているため、ほぼ必然的に誤りとなります。したがって、未来についての予測を行おうとする場合、科学者はより微妙なアプローチを採用すべきです。その一つの方法は、予測を「声明」ではなく「質問」の形で行うことです。1900年、ダフィット・ヒルベルトは、来たる100年間の数学の未来についていくつかの予測を提示しました。しかし、彼は大雑把な声明を出す代わりに、当時まだ未解決だった数学上の問題を「問い」として定式化することにしました。この方法により、彼の科学の状況に関する観察は、すぐに無意味になるのではなく、その後一世紀にわたって関連性を持ち続け、今日でもなお関連性を保っているのです。
科学的発見は、無知を克服するための問いを立てるときに生まれる。
多くの人は、「知識」が科学的探求の出発点だと信じています。しかし、科学研究は実際には「無知」、つまり知識の欠如から始まります。無知には二つの異なる種類があります。一つ目は「意図的な愚かさ」です。
これは、しばしば自分の世界観を維持するために、意図的に事実や論理を無視することです。二つ目は「事実や洞察の欠如」です。この種の無知は、個人の知識不足と、共同体としての知識の欠落の両方に関係しています。これは意図的な愚かさとは異なり、価値ある種類の無知であり、実際に科学研究に拍車をかけます。科学の進歩は、我々が無知であることについて問いかけるときに起こります。一つの問いが多くの答えを生み出し、価値ある研究を刺激しうるため、これは非常に重要です。
リーダーシップは、研究者が多くの興味深い発見をしてきたテーマの一つです。彼らは、「謙虚な」リーダーシップや「オーセンティック（真正な）」リーダーシップなど、多くの異なるタイプのリーダーシップが存在することを学びました。しかし、新たな発見があるたびに、そのテーマに関する新たな無知も明らかになります。一つの答えられた問いが、新たな問いを刺激するのです。例えば、特定のリーダーシップスタイルが従業員の創造性やモチベーションに与える影響は何か？ あるいは、何が原因で誰かが特定のリーダーシップスタイルを示すのか？
神経生物学のような他の研究分野も、こうした研究から恩恵を受ける可能性があります。神経生物学者は、リーダーシップスタイルに応じて、異なる人々の脳がどのように異なるのかを探求できるでしょう。科学者が自らの無知を全面的に受け入れることによってのみ利益を得られることは明らかです。科学が進歩するためには、科学者が狭く偏った結果に迷い込むのではなく、大きな問いに取り組む必要があるのです。
物理学者のエンリコ・フェルミは常に学生たちに、実験で仮説を証明することは「測定」と見なすべきだと語っていました。対照的に、実験で仮説を証明「できない」ことは「発見」なのです！ したがって、自分が間違っていると証明するとき、あなたは自らの無知を明らかにし、問いかけ追求すべき全く新しい世界を手に入れるのです。
具体的で小さな問いが、大きな研究課題に一歩ずつ答える手助けをする。
レースを走るとき、一歩でゴールラインに到達することはできず、一歩ずつ前進するものです。これは科学において特に当てはまります。科学者にとって、新たな発見への道のりの最初のステップの一つは、助成金申請書を書くという地味な作業です。これらの申請書には多大な時間がかかりますが、研究資金を確保する上で決定的に重要です。
申請書の最も重要な側面の一つは、リサーチクエスチョン（研究上の問い）です。ウガンダにおける地球温暖化の影響に興味を持つ科学者は、「地球温暖化はウガンダの農業収量にどのような影響を与えるか？」と書くかもしれません。科学者はまた、データをどのように収集し、測定するつもりなのかを正確に概説する必要もあります。申請書作成には時間がかかりますが、二つの点で有益です。それは、研究者に自らの無知の領域について考えさせるとともに、焦点を具体的な問いに絞り込むのに役立つからです。言い換えれば、彼らは「小さく」考えなければならないのです。しかし、小さな問いへの答えが、大きな問いを解決するのに役立ちます。
例えば、天文学者のカール・セーガンは、様々な惑星の大気の化学組成に関する何百もの科学論文（小さな問い）を発表しましたが、彼の発見を総合することで、生命の起源の問題（大きな問い）について広く考えることができました。小さな問いを使ってより大きな問いに答えるこの戦略は、「モデルシステム」として知られる現代科学の基礎の一つです。今日の科学における最大の問いの一つは、脳がどのように機能するかを理解することです。しかし、人間の脳は非常に複雑な器官であり、800億のニューロンが100兆のシナプス接続を形成しています。そのため、研究者は人間の脳に直接飛び込む代わりに、ラットやマウスをよく使用します。それらの脳はニューロンが少ないため、研究上の問いをより小さく、より管理しやすいものにしてくれるからです。無知がどのように科学の発展に拍車をかけるかを理解したところで、次の章では、このようにしてなされてきた多くの科学的ブレイクスルーのいくつかを詳細に検討します。
無知を探求することで、科学者は動物が「どのように考えるか」を垣間見るに至った。
賢いハンスは、計算ができるため、かつては世界で最も賢い馬だと考えられていました。飼い主が「4足す5は？」といった簡単な算数の問題を出すと、ハンスは蹄を使って答えをトントンと踏み鳴らしたのです。実際には、賢いハンスはそれほど賢くはありませんでした。心理学者のオスカー・プフングストは最終的に、ハンスが「計算」しているとき、彼は単に飼い主のボディーランゲージからの合図に従っていただけであることを実証しました。
しかし、計算する馬の事例は、科学者が非常に無知である領域、すなわち「動物が思考できるかどうか」を浮き彫りにしたため、依然として影響力がありました。この問いに答えるため、科学者は動物がどのように振る舞うかを注意深く観察しました。彼らは「垣間見（かいまみ）」、つまり動物が認知のために心を使っていることを明らかにする瞬間を探していました。驚くべきことに、彼らは動物がしばしば「垣間見」を見せることを発見しました。例えば、研究者のダイアナ・ライスがイルカを訓練するとき、彼女はいつも魚の頭と胴体を与えていましたが、彼らが好まなかった尾は与えませんでした。イルカがライスの期待通りに行動しなかったとき、彼女はプールから10メートル離れて歩き、距離を置くことで不承認を示す「タイムアウト」を与えました。
ある日、彼女が誤ってイルカに魚の尾を与えてしまったところ、イルカはそれが気に入りませんでした。すると、イルカはプールの中央に泳いで行き、基本的にライスに「タイムアウト」を与えたのです。これこそが「垣間見」です。動物の基本的な認知能力をテストする別の方法は、ミラーテストです。1970年代の先駆的な研究で、ゴードン・ギャラップ・ジュニアはこのテストを用いて、チンパンジーが自己認識能力を持つことを実証しました。
ギャラップはチンパンジーを麻酔し、額に赤い点のマークを付けました。目覚めると、チンパンジーには鏡が与えられました。彼らはその後、鏡を使って自分の額にあるこの新しい赤い点を調べ始め、自分の体、ひいては自己を認識していることを示したのです。
物理学における無知が「ひも理論」の創造につながった。
物理学は、宇宙がどのように創造されたかから、物質を構成する微小な粒子がどのように相互作用するかまで、我々の世界の最も深遠な謎のいくつかを説明できます。しかし、この科学分野のまさに中心には、巨大な知識の欠落があります。物理学者は、エネルギー、質量、基本的な力を司る亜原子粒子の領域である「量子の世界」について多くを知っています。また、古典物理学の法則とアインシュタインの相対性理論によって記述される、我々の宇宙の基本的な特徴についても多くを知っています。
しかし残念ながら、数学的に意味のある方法でこれら二つの世界を統合する方法はまだ解明されていません。したがって、微小な世界の物理学と巨大な世界の物理学には、異なる二組の法則が存在するのです。この知識の欠落を埋めるために、科学者たちは「ひも理論」を発展させてきました。多くの物理学者と同様に、理論物理学者のブライアン・グリーンは、宇宙の法則を記述するために二つの異なる理論が存在することに満足していませんでした。そこで彼は、古典物理学と量子物理学を超えて目を向け、この無知の領域に取り組む全く新しい理論を創造しようと決意しました。彼の思索は、エネルギー・フィラメントに基づく理論の開発につながり、これは「ひも」と呼ばれます。
これらのひもは振動し、そうすることでクォーク、ボソン、レプトンのような亜原子粒子を生成し、それが物質とエネルギーを生み出します。さらに、これらのひもは時空を移動するため、アインシュタインの相対性理論によって説明でき、量子物理学と古典物理学の間のギャップを橋渡しします。しかし、ひも理論は依然として大部分が理論上のものです。しかし、研究が進むにつれて、ひも理論が宇宙の万物の振る舞いを説明する統一理論となる可能性はあります。
神経科学における知識の欠落が、記憶の仕組みに関する新たな洞察をもたらした。
私たちの脳は、物事を記憶するのが驚くほどうまい。しかし、どれほどうまいのでしょうか？ 参加者に1万枚の画像を高速で連続して見せた、ある研究を考えてみてください。その後、参加者は2番目の画像セットを見せられ、その一部は最初の1万枚の画像に含まれていました。
参加者は次に、2番目のグループの画像のうち、どれが最初のグループにも含まれていたかを答えなければなりませんでした。彼らは、驚くべきことに90％の精度で正解しました！ 神経科学者のラリー・アボットとステファノ・フーシは、いったいどのようにして脳がこれを行えるのか疑問に思いました。彼らは、特定の記憶が脳内のシナプスのネットワークによって表現されていることを知っていましたが、私たちの心には、すべての記憶を保持するのに十分なシナプスが単に存在しないことを発見したのです！ それにもかかわらず、我々は依然として膨大な量の情報を保持できますが、それを行うためにははるかに多くのシナプスが必要であるように思われます。では、一体何が起こっていたのでしょうか？
彼らの知識におけるこの欠落、すなわち無知が、彼らの研究の出発点として役立ちました。無知に従うことで、彼らは、我々の脳が新しいことを学ぶために、古いことを「忘れなければならない」ことを発見することができました。我々は学ぶのが早い一方で、忘れるのも早いのです。このプロセスは重要です。我々は毎日新しい経験をし、その一部は重要な記憶としてカタログ化される必要があります。これらの新しい記憶は、同じシナプスを使用することで既存の記憶を上書きし、上書きされた記憶へのアクセスを困難に（あるいは不可能に）します。知識の欠落を特定し、それを埋めようとすることで、ラリー・アボットとステファノ・フーシは、我々の脳の働きについての新しく価値ある洞察を私たちに与えてくれました。
我々は、無知がいかに重要かをこれまで見てきました。しかし、無知は依然として贈り物というよりも呪いと見なされることが多いのです。最終章では、それを変える方法についてアドバイスを提供します。これまで見てきたように、無知は貴重な資産となりえます。この理解は秘密にしておくべきではありません！
科学者は、教師と学生が無知を受け入れ、問いを立てることを奨励すべきである。
科学者は研究プロセスについて、したがって無知の価値について語る必要があります。実際、科学プロジェクトをより一般の人々に見えるようにすることは、広範囲にわたるポジティブな結果をもたらす可能性があります。例えば、ガリレオは1632年に『天文対話』を出版したとき、波紋を呼びました。彼はイタリア語で出版することを選び、彼の著作をラテン語やギリシャ語以外の言語で出版された初めての科学原稿とし、より幅広い読者がアクセスできるようにしました。
他の科学者もガリレオの例に倣いました。哲学者のルネ・デカルトはフランス語で、数学者のゴットフリート・ヴィルヘルム・フォン・ライプニッツはドイツ語で出版しました。しかし、今日の科学論文は、当時のラテン語の論文がそうであったものに似ていることがよくあります。つまり、ほとんどが科学的な言語で書かれており、その内容は大多数の人々にとってアクセス不可能です。科学者は自らの無知や未解決の問いについて公に語ることで、この壁を打ち破ることができます。問いは多くの場合、答えよりもはるかに容易に理解され、このアプローチは一般の人々が今日の科学で何が起こっているかをよりよく理解するのに役立つでしょう。しかし、無知に対する一般の認識を生み出すこと以上に重要なのは、未来の科学者に「無知」を教えることです。我々の教育システムの失敗は、ほぼすべての大学生が尋ねる一つの質問から容易に窺い知ることができます。「それって試験に出ますか？」
この種の質問はテストの点数を上げることにはつながりますが、より大きな科学的探求や発見にはつながりません。技術の発展により、より多くの情報にアクセスすることがますます容易になっている今日、学生に問いの立て方を教えることはより重要です。インターネットは、望みうるほぼすべての無作為な事実をワンクリックで見つけることを可能にし、技術が向上するにつれて情報はさらにアクセスしやすくなるでしょう。事実を教えることはすぐに不十分になるでしょう。なぜなら、事実は容易に取得できるようになるからです。教育は別の何か、すなわち「正しい問いを立てること」を中心に据えなければなりません。
最終的なまとめ
この本の核心的なメッセージ：科学的探求とは、事実を発見することよりも、正しい問いを立てることの方がはるかに重要です。 しかし、それらの決定的に重要な問いを立てるためには、自分が知らないことを評価できなければなりません。 そして、それは自らの無知を受け入れることを意味します。 さらに読みたい方へ： 『数学と物理の17の方程式：未知を追い求めて』 イアン・スチュワート著 この本で、イアン・スチュワートは数学と物理学の歴史における17の有名な方程式に焦点を当て、それらが社会に与えた影響を浮き彫りにしています。スチュワートは科学的発見の驚異の簡潔な歴史を提供し、生き生きとした例や逸話をちりばめています。
