62歳で仕事をやめて自由な時間が増えたおかげで、海外にロングステイしたり、コロナ・パンデミックになればお家時間が長くなり、オンライン学習gaccoで学習したり、多くの時間を読書と考える時間、そしてアウトプットを目的に始めたフェイスブックでのエッセイ投稿に当てることができました。
そして読書のテーマが「投資」→「統計学」→「データサイエンス」と移行して行くうちに、「機械学習」「AI」と「量子物理学」「宇宙論」の2つの流れになって行きました。
根底には、近い未来と遠い未来に関する興味がありました。そして思考のツールとしては漠然としていますが、「ベイズ・ルール」であるという思いがありました。
ディビッド・クリスチャン「未来とは何か━1秒後から宇宙の終わりまで見通すビッグ・クエスチョン」は、まさに私の疑問に答えてくれる内容の本です。
時間という概念については以前から哲学的立場より「A系列時間」と「B系列時間」がありました。「A系列時間」こそ「未来光円錐」のカクテルグラスで説明される時間です。ここではエントロピー増大の法則が時間を生み出しています。
「秩序」が「無秩序」になっていくときに、エネルギーが形を変えていく物理量がエントロピーです。
カール・フリストンらの著書「能動的推論━心、脳、行動の自由エネルギー原理」によれば、エントロピーは「不確実性」を表す「自由エネルギー」と説明されています。
私たち生物の脳は高性能の「予測マシーン」です。無意識的、意識的に「ベイズ・ルール」による確率計算を行って「不確実性を最小化」しているのです。
ディビッド・クリスチャン「未来とは何か━1秒後から宇宙の終わりまで見通すビッグ・クエスチョン」では、[パート2 未来を操る 細菌、植物、動物はどのように未来を操るのか]において、微生物の世界でも「学ぶ」「記憶する」「行動する」という未来思考が「ベイズ・ルール」による確率計算で行われています。
驚きです。
ちなみにジム・アル＝カリーリら著書「量子力学で生命の謎を解く」によれば、コマドリが虫を捕らえるときに花の匂いを嗅覚神経細胞が捕らえて脳へ伝える信号は、「量子トンネル効果」の機序が作用しています。
これは太陽の核融合と同じ現象です。
生物進化、宇宙、量子物理は「確率論」でつながっています。
アインシュタインの一般相対性理論によれば、未来の出来事は、未来へ進むに連れて光の速さで広がっていく空間領域、すなわち「未来光円錐」に位置するものだけです。
ナンノコッチャですよね。
宇宙のごくごく小さい集合、つまり私たち地球では「時間」は存在しています。厳密には場所や運動によって時間の進み方は少しずれているので、調整しているわけですが。
私たちが「時間」という概念から思考する未来は、ほとんど「未来光円錐」で説明できる「A系列時間」に関する未来だと思ってよいでしょう。
では、太陽のような恒星の寿命や宇宙の最終形態はどのように考えればよいのでしょう？
そこでは人類はとっくに滅んでいます。
そのためのツールになる可能性として「B系列時間」や「ブロック宇宙」の概念があります。
「B系列時間」は4次元空間を2次元空間に投影した地図のようなものです。過去も未来も観測者によって異なって見えるでしょう。
「ブロック宇宙」は宇宙の一生のうちに起こった、あるいはこれから起こるすべての4次元空間です。
もはや「神の視点」と言えるでしょう。
未来思考の究極的な視点ですから、ここから段階的にズームダウンすることで、より近い未来についてノイズが消去された正規分布を想定することも面白いのではないかと私は考えています。「大数の法則」「中心極限定理」によって描かれるベルカーブです。
未来から少し視点を戻してより近い未来や現在を見る、これを「前知恵 Prospective hindsight」と呼びます。
私は投資の場面でツールとしてよく使っています。
さて、今生きている私たちに関係する近代の未来思考は、それ以前の未来思考とは主に4つの点が異なると著者は述べています。
それぞれに私の感想を付け加えます。
①因果性
私は長期トレンドとして因果性に注目しています。その理由はエントロピー増大に伴う時間が味方してくれるからです。相関関係だけで予測すると時間は味方してくれません。
②確率
宇宙における事象を考えるときの基本ロジックはベイズ・ルールのようです。
③データ収集と統計
生成AIの登場により、いまや膨大なパラメータとデータ量がすべてに優先するような風潮になりつつあります。しかし個人の未来予測であれば、因果関係に着目すれば、優良なデータと少数のパラメータでも十分有効だと考えています。
いまのところ有効な手法は「ベイズモデリング」だと思います。
④情報技術とコンピューティング
数年先には量子コンピュータの実用化も可能かもしれません。膨大なパラメータとデータ量から様々なAI化が実現するでしょう。やはり個人の未来予測であれば、因果関係に着目すれば、優良なデータと少数のパラメータでも十分有効だと考えています。
優良なデータと少数のパラメータがなぜ有効かというと、脳科学の「自由エネルギー原理」で説明すれば、「不確実性」つまり「自由エネルギー」を最小化するモデル選択することは「ベイズモデル縮約」であり、環境で起きる現象をより単純な形で説明でき、環境に関する推定内容をより正しいものにできる可能性があるからです。（乾・阪口「自由エネルギー原理入門 知覚・行動・コミュニケーションの計算理論」）
未来思考は生まれたての学問領域です。私たちが未来思考の作法を知っているか知らないかで、これからの人生は大きく変わってくるでしょう。
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