本書の読みどころ：タイムマシンに乗って、かつて想像された「テクノロジーの未来」を見に行く。
あなたが1994年にいて、当時「インターネット」と呼ばれる目新しい仕掛けのことを初めて耳にしたと想像してみてほしい。わずか20年ほどの間に、それが人類にこれほど大きな影響を及ぼすことを予見できただろうか？
おそらく無理だろう。しかし、本書を読み終えたとき、ケヴィン・ケリーにはまるで霊能力者が持つ予知能力があったのではないかと感じても不思議ではない。これほど多くの展開を驚異的な精度で予測していたからだ。本書を読むと、次のような疑問への答えが得られるだろう。
- 映画『マトリックス』のキャスト全員――キアヌ・リーブスも含めて――が必読書として読まされた理由
- 人工知能の創造が、実は私たちを怖がらせるべき理由
- クレジットカードがこの20年で消滅しているはずだった理由
- ダーウィンが自然淘汰による進化を説明した際、すべてを説明しきれていなかったことをコンピュータープログラムがいかに証明できるか
テクノロジーの未来では、自然の特性と人工の特性が融合する。
1994年を振り返ってみよう（当時生きていたらの話だが）。当時はまだインターネットが本格的に普及しておらず、ソーシャルネットワークもタブレット端末もカメラ付き携帯電話もなかった。しかし、そうした技術的な「原始性」があったにもかかわらず、科学者や技術者たちはその頃すでに、今日我々が投げかけているのと同じ問いをテクノロジーの未来について考えていた。その重要な問いの一つが、「自然から学ぶことで技術の進歩をどう推進できるか」だ。
人工知能を例に考えてみよう。現時点のコンピューターや機械は、プログラムされたことしか実行できず、いわば 歯車仕掛けの論理 しか備えていない。例えば、車のドアを作るように機械をプログラムすれば、その作業を何度も繰り返すことはできるが、再プログラムしない限りそれ以外のことは何もできない。だが自然の中には、はるかに複雑な「テクノロジー」が存在する。例えば人間の脳だ。脳は経験を蓄積することで、思考し、学習し、進化することができる。
これは 生きた論理 と呼ばれるもので、人工知能を改良するには、この生きた論理を機械にも模倣させる必要がある。とはいえ、自然から学ぶのは双方向の道の片側にすぎない。自然にテクノロジーの要素を付け加えることもできるのだ。言い換えれば、自然に学んで学習能力を持つ機械を作る一方で、テクノロジーの助けを借りて自然のシステムを強化することもできる。その一例が 生物工学 で、人類の利益になるよう設計された方法で動植物を品種改良・改変することだ。例えば、乳量がより多い子孫を産むように乳牛を選択的に交配させることなどが挙げられる。さらに踏み込むと、自然とテクノロジーの融合は、バイオニックな 生命体システム という形でも見ることができる。これは、個体と機械のネットワークであり、そのネットワーク自体が一つの生命体となっているものだ。自然界における生命体システムの例としては、ミツバチの巣が挙げられる。それは学習し、適応し、生き延びることができるが、それ自体が一つの個体というわけではない。
自然の原理をテクノロジーに活かすには、人類は支配を手放さなければならない。
現在のテクノロジーや機械に共通する特徴の一つは、人間による強力な制御と監督を必要とすることだ。しかし、人工物と生物学的なものが融合し始めるにつれて、私たち人間は支配を手放し始めなければならなくなる。それはなぜか。自然とテクノロジーが融合するとき、主導権を握るのは自然の側だからだ。
第一に、自然は地球上のすべての生命の基盤であるため、必然的にテクノロジーが自然に適応すべきものであって、逆ではない。さらに、自然のプロセスは人工のプロセスよりも効率的である傾向がある。例えば、自然は究極のリサイクルシステムだ。死んだ動植物に蓄えられた栄養素は、人工的なシステムよりはるかに効率的に生態系で再利用される。同様の効率的な自然のプロセスを活用するには、私たちは支配を進んで手放さなければならない。
鉄拳を振るう管理者として振る舞うのではなく、一頭一頭の羊すべてを制御しようとするよりも、群れ全体を大まかな方向に導く方がうまくいくと考える羊飼いのように、自分たちを捉え直すべきだ。そうしたアプローチを取れば、人工システムが三つの自然の原理に従って発展することも可能になる。すなわち、自律性、創造性、適応性 だ。
- 自律性：機械が状況に自立して反応し、自ら意思決定する。
- 創造性：機械がタスクを実行するためのより良い方法を発明し、さらに自らのスキルを応用できる新たな領域まで考え出す。
- 適応性：機械が状況や環境の変化に応じて学習し、進化する。
ミツバチの群れの柔軟性を、我々自身のテクノロジーネットワークに活かせる。
ミツバチの群れを見たことがあるだろうか。見たことがあれば、まるで一つの生物であり、一つの意思を持っているかのように群れが統一的に動く様子に、きっと驚嘆したことだろう。実は、 群れシステム から人間が学べることは多い。それは、自然とテクノロジーの融合によって達成したいと願う特徴の多くをすでに備えている。例えば、群れシステムには中央集権的な階層型の指揮系統が存在しない。
その代わり、システム内のすべてのサブユニットは自律しており、指揮系統上、同じレベルに存在する。ミツバチの群れでは、すべてのハチが自律していて、意思決定を行う一匹の「リーダー蜂」は存在しない。代わりに、すべての意思決定が集団で行われる。さらに、群れシステムはサブユニットが失われても、高い適応力と回復力を発揮する。数匹のハチが死んでも、群れ全体は生き延び、影響は一部にとどまる。では、こうした有益な特性をどうテクノロジーに応用できるのだろうか。
答えは ネットワーク を構築することだ。ネットワークはミツバチの群れの人工版のようなものだ。それは ノード と呼ばれる様々なサブユニットから成り、各ノードがネットワーク内の他のすべてのノードと接続されている。あるノードから別のノードへ情報を伝達するためのネットワークがあるとしよう。そのネットワークは非常に安定しているはずだ。たとえ個々のノードが故障しても、情報は別の経路を見つけて伝達できるからだ。これが、例えばインターネットを完全に停止させることができない理由だ。個々のサイトやネットの一部だけがダウンさせられるだけである。このようなネットワークを成長させるのは簡単で、ネットワーク自体に根本的な変更を加えずに、ノードを増やすだけでいい。
さらに、ノードを一つ追加するごとに、情報が伝わる経路となる接続の数は指数関数的に増加し、それによってネットワークの堅牢性も高まる。例えば、3つのノードから成るネットワークを描いてみよう。見ての通り、接続は3本だ。そこにもう一つノードを追加してみよう。すると、接続は4本ではなく、一気に6本になるはずだ！
ネットワーク思考は、経済をより環境に優しく、消費者寄りのものへと変革できる。
大企業や大組織が存在せず、一人ひとりが自分の一人会社を経営している世界を想像してみてほしい。突飛に聞こえるだろうか。もしネットワーク思考が経済に適用されたら、その結果はまさに ネットワーク経済 と呼ばれるものになる。今日、椅子を買おうと思ったら、通常は一つの会社が椅子のデザインから自宅への発送まで、製造・配送プロセスの全段階を管理している。
しかしネットワーク経済では、個々の段階をそれぞれのノードが担当する。例えばあなた（ノード1）は、全体的な生産管理者（ノード2）を見つけ、その管理者がデザイナー（ノード3）に連絡する。デザイナーは、デザインを大工（ノード4）に送り、大工が椅子を作ってから物流専門家（ノード5）に連絡し、その専門家が完成品をあなたへ配送する、という流れになる。このプロセスはおそらく一回かぎりのものになるだろう。その椅子が発送された時点で、このまったく同じノードの組み合わせが再び使われることはおそらくなく、後から作られるすべての椅子は、ネットワークの別の経路をたどる可能性が高い。では、こうしたネットワーク経済には、従来型の経済と比べてどんな利点があるのだろうか。第一に、ネットワーク経済はより環境に優しいものになる。
なぜなら、商品はネットワーク内の消費者がそれを要求したときにのみ生産されるため、過剰生産が発生しないからだ。さらに、ネットワーク経済はリサイクルを奨励する。ある人が何かを使い終わったら、それをネットワーク内で他人が使えるように、あるいは原材料に分解するために、先に渡すことができるからだ。もう一つの利点は、消費者の力がより強くなることだ。生産者は「青い、木製で、脚が5本ある椅子が欲しい」といった個別の需要に応えなければならないからだ。また、消費者自身が生産ネットワークの一部になれる場合もある。ウェブブラウザのFirefoxのような、クラウドソーシング型ソフトウェアがその例だ。
ネットワーク経済では、プライバシー確保のために情報を暗号化する必要がある。
これまで見てきたように、ネットワーク思考は多くの利益をもたらす。しかし、ネットワークはその参加者にとっていくつかの懸念も生じさせる。その最たるものは プライバシー だ。プライバシーへの懸念は、ネットワークの一員であるためには、ネットワークを効率的に機能させるために、個人が他者と多くの情報を共有する必要があるという事実から生じる。
もちろん誰も、自分の情報すべてが不特定多数に公開されることを望まないから、ネットワークには個々のノードのプライバシーを守る仕組みが必要だ。それには、自分に関する情報をネットワークから削除する手段が必要になる。しかし、それを誰が行うべきだろうか。中央集権的な政府の管理を避けるために民間セクターに任せるべきだと考える人もいるかもしれないが、それもまた誤りだろう。仮に民間企業がネットワークからデータを消去する権限を持てば、そのサービスを犯罪者に販売することを阻止する手段は何もないからだ。したがって、選択的な削除よりも暗号化のほうが優れたツールだ。暗号化とは、情報を許可された人だけが解読できる形に変換することだ。暗号化の高度な応用の一例が 電子マネー だ。
クレジットカードこそが電子マネーだと思うかもしれないが、真の電子マネーは、通常の現金と同様に匿名性を備えている。ただ、クレジットカードの支払いと同じくらい手軽に、加盟店へ送金できる点が異なる。クレジットカードを使うたびに、加盟店があなたの購買履歴や個人情報を見られなくなるのだ。電子マネーを機能させるには、強力な暗号化が欠かせない。それは、支払い者がその取引で誰だったのかを、支払い者本人が許可しない限り、加盟店が解読できないようにするものだ。
安定した生態系はデザインでは作れず、自然のランダムさからのみ創発する。
1930年代、アルド・レオポルドという有名な生態学者が、非常に野心的な課題に取り組んだ。ウィスコンシン大学が購入した古い農場に、自分の手で生態系を作り出そうとしたのだ。具体的には、米国の大草原に似たプレーリー生態系を作り出すために、特定の生物種を特定の気候条件・環境条件のもとに導入した。しかし、気候は適切で、正しい植物・動物種を農場に導入したにもかかわらず、レオポルドは、本物のプレーリー生態系が出現しないことに気づいた。プレーリー以外の植物や動物が繁殖し続けたのだ。彼は自然のプレーリーにおける重要な要素を一つ忘れていたことが判明した。火である。
自然界では、山火事が周期的にプレーリーを荒廃させ、それによってバランスが保たれている。この例は、生態系を人工的に設計することがいかに難しいかを示している。科学者がどれほど賢く体系的に取り組もうとしても、自然の生態系はきわめて複雑な要因の網の目で構成されているため、それを正確に再現することは不可能なのだ。実際、科学者たちはこれまでその努力にことごとく失敗してきた。では、明確な目標に向けた設計によってではなく、安定した生態系はどのように出現するのだろうか。それは、ある程度の ランダム性 と不確実性を伴う進化のプロセスを通じて、時間をかけて自ずと発展していくだけなのだ。
ここに、未来のバイオテクノロジーへの教訓がある。複雑な機械もまた、同様にランダムなプロセスから生まれなければならない。そこでは最終目標が定義されておらず、むしろそれが自ずと創発するのだ。しかし、これを機能させるには、人類はバイオテクノロジーを支配し、意図的に設計したいという欲求を手放さなければならない。レオポルドがプレーリー生態系を機能させるために、自然に大きな決定権を与えなければならなかったように（山火事がよい例だ）、私たちもバイオテクノロジーにおいて、混沌とランダム性に大きな決定権を与えなければならない。
人工知能は、人工進化から創発しうる。
ご存知の通り、地球上の生命は、ダーウィンの自然淘汰と、酸素・水・日光といった一定の条件に従って進化してきた。このプロセスが人間の知性を生み出した。しかし、考えてみれば、生命の進化に適用されたのと同様のルールや条件を用いて「進化的」なコンピュータープログラムを設計できれば、そこから人工知能が進化してくる可能性は十分にある。では、そのようなプログラムはどう設計できるのだろうか。
人間の脳の働き方が重要なヒントになる。脳は、何百万もの相互接続されたニューロンから成る巨大な分散型ネットワークであり、情報ネットワークのノードのようなものだ。直感とは裏腹に、私たちは自分の脳がどう発達し、どのような性格や態度が個人に現れるかを実際には制御できていない。ならば、そのようなネットワークの人工版を開発したら、人間の脳と同じように機能しないだろうか。それは人間の脳と同じように学習し発達するだろうし、それが善になるのか悪になるのかは、我々には見当もつかない。さらに重要なことに、人工知能が自立的に持続・改良できるレベルに達したら、私たちは人工進化のすぐそばまで来ていることになる。ある意味で、我々は神のようになるだろう。ただし重要な違いが一つある。自分たちの創造物と宇宙を共有しなければならず、予期しない結果は未知のままなのだ。
人工進化を試すことで、自分たち自身の進化について多くを学べる。
前章で説明した人工進化が魅力的な見通しであるのは、人工知能をもたらす可能性があるからだけではなく、我々自身の進化がどう起きたかについて多くのことを教えてくれる可能性があるからでもある。例えば、コンピュータープログラムの中で人工進化の正しいパラメーターを定義すれば、自然淘汰がどのように働くかを観察し、研究することができる。さらに言えば、プログラムの条件を変更して、自然淘汰とは 別の メカニズムによって進化が駆動されるようにすることも考えられる。結局のところ、自然淘汰に進化の原動力の役割を与えたのは、あくまで地球上の条件だったのだから。
人工進化の場合、まったく異なる進化の力の出現につながるような条件を設定できるのだ！もっとも、そもそも我々自身の進化を開始させた地球上の条件を設定した高次の力は何だったのかという疑問は残る。それが何であれ、それを神と呼ぶほかないだろう。この考え方は ポストダーウィニズム として知られている。
人工進化が自然の進化について教えてくれるもう一つの方法は、両方のプロセスに共通する側面があるという事実によるものだ。例えば、ダーウィン主義者が信じていることとは逆に、遺伝子の突然変異はランダムではなく、環境からのシグナルへの応答として起こったのだと観察されるかもしれない。あるいは、進化の発展は、長期間続く特定の共有された基準へと収束していくのを見るかもしれない。それは、自動車業界が標準的な四輪車モデルに落ち着いたのと同じようなやり方だ。おそらく生命も、人工進化で直接観察できるプロセスを通じて、同じような標準へと到達してきたのだろう。
一見カオスに見えるものも予測できる。ただし短期間に限る。
株式市場と、結び目をほどいた風船が部屋の中を不規則に飛び回る現象には、どんな共通点があるだろうか。どちらも一見するとまったくカオス的なプロセスに見えるが、よく観察するとある程度予測可能だ。投資の初心者にとって、株価の曲線は乱暴に跳ね回っているように見える。しかし経済について学ぶにつれて、多くの値動きは予測できるとわかってくる。
同様に、風船の結び目をほどいて、部屋の中を飛び回るのを捕まえようとしたら、最初はほとんど不可能に思えるだろう。だが、その動きを予測できるようになるにつれて、上達していく自分に気づくだろう。どちらの場合も、見かけ上のカオスには結局何らかの秩序があるようだ。とはいえ、どちらの場合も、私たちはカオスの背後にあるプロセスを実際には理解していない。代わりに、次に何が起こるかについて、単純化した経験則を定式化しているにすぎない。これは ポジティブ・マイオピア（前向きな近視眼） と呼ばれ、完全に正確ではないが、カオス的なプロセスに関する短期的な予測を可能にしてくれる。
しかし長期的には、この経験則は時代遅れになる。例えば株式市場で、投資家が原油価格が何年も一貫して上昇しているのを観察し、この傾向が続くだろうという経験則に基づいて投資を始めたとする。短期間は利益を得られるかもしれないが、遅かれ早かれ原油価格は下落し、彼女は損失を被ることになる。経験則はすでに通用しなくなっているのだ。バイオテクノロジーの場合、先述の群れシステムと同様に、まったく予測不能な形で発展しうることは明らかだ。そして、ポジティブ・マイオピアを使って短期的な予測をすることはできても、長期的に何が起こるかは見当もつかない。
実際、歴史的に見て、科学者たちの長期的な未来予測は、無作為に推測した場合と大して変わらなかった。したがって、私たちは単純に、目先の未来しか予測できないという事実を受け入れなければならない。好むと好まざるとにかかわらず、私たちの制御はそれ以上には及ばないのだ。
最終的なまとめ
本書の核心となるメッセージ：テクノロジーが進歩するにつれて、自然と人工物は混ざり合い、融合してネットワークとシステムを形成し、社会と人類の運命に大きな影響を与えるだろう。その発展において、人間が支配を手放すことを学ぶのが極めて重要である。
