科学・数理(サイエンス)」カテゴリーアーカイブ

21世紀は”生物学”の世紀になるか?

もう21世紀に入ってしばらく経つが、21世紀の科学はどのようになるのだろうか?

20世紀は「物理学の世紀」とも言われる。19世紀最後の年、1900年に発表されたプランクの量子仮説に始まり、20世紀初頭、量子力学と相対性理論という物理学の二本柱が確立された。その後の物理学はこの二本柱をベースに発展していく。

20世紀の物理学が”革命的”であったのに対して、20世紀前半の生物学は”古典的”であった。その生物学に革命が起きたのはもちろん、ワトソン、クリックによる遺伝子の二重らせん構造であることは言うまでもない。そして20世紀後半、分子レベルから見た生物学、つまり分子生物学が生まれる。

1990年代に入り、「ヒトゲノム解析計画」が進められたことにより、生物学に再び革命が起きる。21世紀の生物学の爆発の着火点は、もちろんこのヒトゲノム解析計画であることは言うまでもない。

21世紀の生物学は、革命の連続である。その一つはもちろん山中伸弥博士のiPS細胞の発見であろう。そしてその後、遺伝子を自由自在に操る「ゲノム編集」というとんでもない技術が確立された。これからの生物学では、このゲノム編集が重要な役割をすることは容易に推測される。

現在、物理学は熟成期に入ったと言える。それに対して生物学はまさしく爆発期である。

これから100年近く経ったとき、21世紀は生物学の世紀であったと言われる可能性は非常に高いが、この生物学の爆発的発展を見ると、生物学がこの後どのように発展していくか、全く想像できない。

量子コンピューターについて。

先日、日本が量子コンピューター研究に多額の投資を行うと発表し、それを受けて量子コンピューター関連銘柄が高騰しているというニュースがあった。

量子コンピューターとは、従来のコンピューターとは原理が違い、高性能というより全く質的に違うといってよい。従って計算速度も桁違いに速い。

量子コンピューターはまだ研究段階で、実用化はまだ先だと言われている。とは言え、少し特殊な「量子アニーリング」という原理を使った量子コンピューターはすでにカナダの企業により実用化されている。(この量子アニーリングの原理は、日本人が発明した。)しかし、”王道”の量子コンピューターはまだ素子を開発している段階だ。

量子コンピューターの理論研究の現状は、一昔前までは”ニールセン・チャン”と言われる量子コンピューターの教科書が唯一の文献であったが、最近では日本語の教科書も結構出てきている。

技術的な現状は、正直、僕には詳しいことはわからない。しかし、NECなどの日本企業が地道に開発を続けているという話は聞くが、あまりメジャーな研究ではないような気がする。

量子コンピューター・量子情報関係では、「量子暗号」の研究がそこそこ実用化に近づいているようだ。量子暗号は、”絶対に破られない暗号”だと言われている。

この、国による大規模投資がどれだけの成果を挙げられるか?科学的にも経済的にも注目を浴びるだろう。

安倍改造内閣に想う。

8月3日、安倍首相が内閣改造を行った。メディアの評判は、「目新しさがない」とか「閣僚経験者が多すぎる」など、保守的な姿勢を批判するものが多かった。

しかし僕は、今回の改造は特に悪いものではないと思っている。とは言え、現段階では「良い」とも言えないのが事実だ。

安倍首相は、今回の改造内閣を「仕事人内閣」と呼んでいる。確かにそんな目で見ると、(先入観からか?)仕事人の集まりのように見えなくもない。

都議選での自民惨敗により、にわかに次期自民党総裁・次期首相をめぐる動きが水面下で進んでいる。野田聖子・総務大臣は、次の総裁選出馬に関して前向きに考えているとの発言がある。しかし、何と言っても注目は、石破茂氏であろう。水月会(石破派)を二年前に立ち上げ、入閣要請を拒み虎視眈々と次期総裁の座を狙う姿は、3期目を目指す安倍首相には不気味に映るであろう。

今回の仕事人内閣、安倍氏は「結果本位の」と付け加えている。実際にしっかりと結果を出してもらえば、内閣支持率もしっかりと向上するであろうし、安倍氏の政治手腕には見るべきものがあると常々感じている僕自身も、「結果を出す内閣」になることを期待している。

地球外生命(宇宙人?)を探すのに、地球的惑星にこだわる必要はない。

宇宙人は100%存在する。なぜなら、我々地球人自身が宇宙人であるからである。この意味は、例えば他の星に知的生命体がいれば、その生命体から見れば地球人のことを宇宙人と呼ぶことからわかるであろう。

最近、地球外生命体を探すプロジェクトが盛んだ。では果たして、地球外生命体は存在するのか?科学的思考のできる人間なら、「99%存在する」と答えるであろう。

ところが、この地球外生命体の探索方法に、僕は一つの疑問を抱いている。それは、「地球と似た惑星でないと、生命体は存在しない」という先入観を持っていることだ。だから、生命体の探索の第一段階は、地球と似た惑星を探すことから始まる。

しかし僕は、生命体を探索するにあたって、地球的惑星にこだわる必要はないのではないかと考えている。その理由は、まず地球上の生命を見ても、極限状態で生きている生命が多いことだ。なぜなら、生命は生息状態に適応していくからだ。この様に極限状態で生命が生息していることを考えると、何も地球上と似た環境にこだわる必要はない。

ただ、地球的惑星にこだわる理由もないわけではない。それは「生命誕生の瞬間は、地球的環境でないと起こらないのではないか?」ということである。ただこれも、地球的環境に限定されるものではないかもしれない。

そもそも地球外生命体が、「手が二本、頭に脳があって」などという形を取っている可能性はかなり低い。同様に、「地球的環境でないと存在できない」というのも、地球人の先入観でしかないように思える。

ただし、探査の初段階として、地球的惑星にターゲットを絞るのは有用である。しかし、「極限的惑星にも生命体は十分に存在し得る」ということを念頭に置いた方がいい。

今のままでは、日本は科学技術立国として勝てない!理研・高橋政代リーダーの対談記事を見て燃えた!

本屋で手に取った雑誌「東京カレンダー」に、理化学研究所・高橋政代リーダーの対談記事が載っていた。その中で高橋氏たちは、「理系で頑張っている人が大金持ちにならない国は、これからは勝てない」と話されていた。それには僕も同感である。

ビジネスと言うと、大学では経済学部だとか商学部のような文系をイメージするかもしれないが、実際は多くのビジネスの根源になっているのは「理系的技術」である。すなわち、理系軽視はビジネスの根源を断つことを意味する。極端な話、文系ばかりの集団ではビジネスを成り立たせるのは非常に困難だが、理系ばかりの集団ではビジネスは成り立つ。実際、アメリカの起業の聖地・シリコンバレーで起業する人は、ほぼ例外なく理系人間である。

文系重視の日本でMBA(経営学修士)の取得に必死になっている間、海外では理系技術の習得・開発に必死になっている。

こんな理系軽視の現状を見ると、どこが「科学技術立国」なのか?と思ってしまう。少なくとも、理系分野で研究開発を行っている人にお金の心配をさせるような国が、科学技術立国として勝てるとは思えない。高橋氏たちが言う「理系で頑張っている人が大金持ちにならない国は、これからは勝てない」という言葉には、理系にお金のことに関する無用な心配をさせてはならない、という意味合いがある。

「仕事は嫌なことをしていることに対する対価である」などと考えている人間は、人間としても4流・5流である。仕事を好んでしている人間には絶対に勝てない。好きで仕事をしている人間の中から一流が生まれる。理系でも、好きで研究開発にのめりこんでいる人しか、一流になれない。もちろん好きなことをしていても、苦しいことは多々ある。しかし苦しみを乗り越えられるのは、好きでやっているからである。これらのことは、多くの理系人間(もちろん文系人間も同じだと思う)が思っていることだと思う。

現在、日本人ノーベル賞受賞者が相次いでいることに日本人は浮かれているが、将来の日本の科学技術の展望は非常に暗いとしか言いようがない。

iPS細胞を使った臨床への応用が、着々と進む。

7月21日、iPS細胞を使った心臓病治療への臨床研究計画が明らかになった。iPS細胞の臨床への応用は、理研の高橋政代グループによる眼科での応用に次ぐものと思われる。iPS細胞に関する研究は、基礎研究から臨床へと、着々と前進しつつある。

今回の心臓に関する臨床は、心筋シート(心臓の細胞からなる、シート状の組織)を、心臓の弱った部分に張り付けて支えるというものであるらしい。iPS細胞による将来の目標として、心臓の臓器を丸々iPS細胞から製作するということが言われているが、それはまだまだ先のことかもしれない。

今回の心筋シートの映像をニュース番組で見たが、シート状の組織がまるで心臓が鼓動するかのように運動していた。この心筋シートは元々、血液から作られたものであり、血液細胞→iPS細胞→心臓細胞、という流れが端的に表れている。

今回のiPS細胞からの心臓治療からは、iPS細胞治療の壮大な可能性を感じるが、ではiPS細胞の限界は何か?専門家でない僕にはそこがまだ曖昧で見えてこない。なぜこんなことを書くかというと、iPS細胞を理解するには、iPS細胞の限界を知ることが必要だと考えるからである。

まだまだこれらに関する自分の知が小さいことを考えさせられる。それと同時に、iPS細胞の発展に非常に期待する次第である。

コンピューターって、かなり遊べる。

コンピューターで遊ぶと言っても、ゲームをするわけではない。プログラミングなどの”ソフト遊び”から、機械をいじくる”ハード遊び”があるが、最近それらの面白さにはまりつつある。

学生時代の僕は、パソコンに関してはずぶの素人であった。素人の中の素人だと言っていいだろう。しかし、最近はその反動か、コンピューターにはまっている。

プログラミング言語は定番であるが、超定番のC言語よりもディープラーンニングにも応用できるPythonに興味がある。

ハードに関しては、最近面白いものを知った。「ラズベリーパイ」というコンピューターだ。これは名刺程度の大きさのコンピューターだが、大抵のことは事足りる。嬉しいのが値段で約5千円だ。壊れてもそんなに痛くない。

つい最近、ラズベリーパイでハッキングに成功したという、海外の少年のニュースを聞いた。ハッキングができるほどの仕組みを備えていると言うことは、ハッキングに限らずかなり様々な可能性を秘めていることを示している。恐るべき5千円である。

時間はなぜ過去から未来に、一方向にしか流れないのか?

当たり前の話だが、時間は過去から未来にしか流れない。未来から過去には流れることはない。たまにタイムマシンの話題も出てくるが、少なくとも現時点で未来から過去に流れる現象は観測されていない。

時間が過去から未来にしか流れないことを、「時間の矢」という。時間の矢の問題は、人類誕生以来数万年(もっと長いか?)の謎である。実はこの問題は古くから物理学者たちも、科学的に説明しようと試みてきたが、現在も解決の決定打は出ていない。

時間の矢の問題の謎に関するキーは、”エントロピー”という物理量にあることは、多くの物理学者の認識するところだ。しかし、エントロピーとは関係ないところから時間理論が出てくることも、十分に考えられる。

昨今の物理界は、超弦理論などの流行りの理論に飛びつく傾向があるが、古くからある根源的な重要問題に取り掛かることも非常に重要である。

未解決の数学の話。

数学の未解決問題と言えば、真っ先に、クレイ数学研究所が提示した7つの”ミレニアム懸賞問題”が思いつく。この7問には、1問につき約1億円の懸賞金がかけられている。現在までに解決されたのは、ペレルマンによる”ポアンカレ予想”の一問だけだ。

この7問は数学の未解決問題となっているが、中には物理に近いものも含まれている。流体力学の”ナビエ・ストークスの方程式”も物理に近い一問であろう。

そのほかに、”4次元ヤン・ミルズ理論”と言うものが含まれている。この問題は簡単に言うと、ヤン・ミルズ理論という物理(素粒子論)の理論を数学として厳密に構成しろ、という問題だ。

ヤン・ミルズ理論の”物理”としての研究は非常に発展して盛んに行われているが、”数学”としての研究は現在は行き詰っているようだ。状況としては2次元・3次元理論でもがき苦しんでいるという感じで、とてもじゃないけど4次元まで手を出せないというところか。

この理論は、幾何学的アプローチと言う観点からは数学としても非常に完成度が高い研究がされている。問題は関数解析的観点からの理論の存在証明だ。

ヤン・ミルズ理論の数学的構成の問題などは、懸賞問題になるほどのオープンプロブレム(公開されている問題)であるが、そのような問題以外にも、誰にも知られていない”問題を発見して”取り組むのも非常に価値ある研究である。と言うより、むしろ知られていない問題を見つけること自体が重要な研究と言える。

現時点のAI(人工知能)と人間の頭脳の差は?

最近、AI(人工知能)関連のことを調べる機会があり、現時点でのAIと人間の頭脳の差が浮かび上がった。

結論から言うと「現時点では、AIは人間に遠く及ばない」ということだ。

しかし、分野を限ればその限りではない。囲碁の人工知能コンピューター”アルファ碁”がその典型的例だ。アルファ碁は、囲碁の世界のトッププロの囲碁士にも勝ってしまう力がある。ましてや素人は手も足も出ないだろう。しかし、このコンピューターは囲碁しかできない。もちろん仕様を変えれば他の事にも対応できるのであろうが、基本的に現時点でのAIは専門分野で威力を発揮するスペシャリストだ。

それに対して、人間が圧倒的に勝るのが、”総合力”だと言えるだろう。人間は日常生活において、あらゆることに対応しなければいけない。総合力に関しては、AIはまだ子供でさえもない。

それからもう一つ、”クリエイティブ”なことも、AIはまだまだ苦手と言えるかもしれない。先ほどの囲碁にしても、AIはしらみつぶしに有利なパターンを検証しているだけだ。

最近のAIの主流は、画像認識である。多くのAIは、画像認識を念頭に置いて構成されている。現在、開発熱が熱い、AIによる自動車の自動運転も、車の周囲の風景・状況の画像認識が基幹となる。画像認識ができる事は凄いが、しかし人間と比べれば所詮画像認識程度なのである。

数億年の時を経て進化した結果、完成された人間の知能は、まだまだバカにできない。