2003年7月、地球物理学関係の国際学会の会場に、 ケンブリッジ大学出版局が店を出していた。 主として気象学や地震学などの大学レベルの教科書や専門書がならんでいた。 POLLACKの本もあったので (この著者は地球物理学者なので当然といえるが)、ほかにも科学一般の本は ないかと見たらこれがあった。こちらの著者は農学者である。 わたしは、同じ出版もとから出た POLLACKの本や ZIMANの本 にはおおいに共感したが、 本書には「総論反対、各論賛成」である(総論の総論には賛成だが)。
本書は科学者による科学論である。 著者は、大学でも大学院でも、専門の科目のほかに "Nature of Science" (「科学の本質」、 日本語の科目名としては「科学とは何か」とか「科学総論」がよいかもしれない) の教育を含めるべきだと主張している。 これはそのための教材として書かれた本らしい。 ただし、科学者の倫理とか、科学は何を研究すべきかといった課題は扱わないと ことわっている。 目的の設定は別の問題として、それを扱う「方法」が本書の主題である。
科学総論の教育をするべきだという趣旨にはわたしは大賛成だ。 ただし、「本質」などの議論になると、 担当の先生の思想をおしつけることになりがちなので、危険もある。 実際、わたしはGAUCH先生の「科学の本質」の授業を学生に勧めたくない。 GAUCH先生が教える科学の本質の理解は、 まちがった理解か混乱した理解のいずれかだと、わたしは思う。
ここにはわたしの個別事情による感情的反発があるので多少割り引いて読んで いただいたほうがよいかもしれない。 わたしは学生時代(非マルクス社会主義の基礎を求めて)、 POPPERの著作やPOPPERの思想を紹介する本を読んだ [MAGEEの本に関する読書ノート参照]。 今のわたしは、POPPERは科学の一面だけを論じた人だと位置づけているが、 わたしの科学観のかなりの部分はPOPPERの思想にもとづいている。 ところが本書によればPOPPERは「科学の4人の敵」のひとりめなのだ。 3人めの敵は、わたしが今ではPOPPERよりも重視しているKUHNだが、 こちらは 「科学の敵」扱いされるのはいつものこと だからまあしかたがない。 [4人とはPOPPER, LAKATOS, KUHN, FEYERABENDである。 未確認だが、この4人に関する著者の意見は、 STOVE (1982)の影響を強く受けているようだ。] POPPERの罪状は、「科学は真理(truth)に到達できない」とか 「科学の知識はすべて、まちがっている可能性がある(fallible)ものである」 とか言ったことだという。 それでは著者は本気で 「科学は確かな真理を得る」と思っているのだろうか? ZIMANが批判する「伝説(Legend)的な科学観」、 POLLACKが批判する「科学は確かさをもたらすものだ という科学観」なのだろうか? あとの具体的な部分を読んでみると、必ずしもそうも思えない。 ベイズ(BAYES)流統計推論で得られる結論は、 たとえば「仮説Aが真である確率が0.9である」というものだが、 それは「仮説Aは真かもしれないし偽かもしれない」の特殊な場合である。 著者の実践している科学がPOPPERの言っている科学から遠いものとは思えない。 「真理」ということばの意味は、著者の場合もPOPPERの場合も 「現実世界と対応していること」なので (「対応」については納得のゆく説明はなく、常識で判断するしかなさそうだが)、 ここまで違った意見になる理由はよくわからない。 なお、著者の立場が論理経験主義(論理実証主義)ではないことは明示されている。
著者によれば科学の前提として「reality check」がある。 この用語の意味はわたしにはあまりよく理解できなかった。 少なくとも「現実世界の存在を認める」ことが含まれているのは確かである。 懐疑的であることを科学的であることの必須の要素と思う人も多いのだが (ZIMANも LOMBORGもそうだ)、 GAUCHにとっては懐疑主義はreality checkの否定であり、 科学と対極にある思想の名前である。 まず、現実世界の存在も疑う徹底した懐疑主義は科学と両立しない、という。 ただし、そういう徹底した懐疑論者は(たとえば)交通事故の危険さえ疑うから 生きていけないはずだし、実際会ったこともない、という。 一方、たちが悪いのは同じ対象を前提にすることもあるが疑うこともある 不徹底な懐疑論者だという。 確かに、気まぐれに同じ対象を信頼したりしなかったりする議論は信頼できず、 科学の基礎にはできないだろう。 しかし、POPPERを気まぐれな懐疑主義の典型例とみなすのにはあきれてしまった。 「すべての仮説は(それぞれ)偽かもしれない」という主張は、 確かに懐疑主義と呼びたくなるが、矛盾はしていないし、科学とは両立するはずだ。
なお、科学教育の章を読むとアメリカの科学教育界には社会的構成主義が はびこっているようだが、ほんとうだろうか。 Science studiesやSTS[科学・技術・社会論]が力をもってきた結果、 科学者としての教育を受けた科学教育者はむしろ少数派になったということは ありそうだ。 POPPERさえ敵に見えるような目で見れば、たしかに敵ばかりに見えるにちがいない。
一方、GAUCH先生の「科学で使われる具体的な方法」の授業ならば勧められる (ベイズ流統計学の説明が適切であることを確認するまで「たぶん」がつくが)。 本書には演繹論理と帰納論理の章がそれぞれある。 一方、POPPERは帰納などというものはないと言った。 ただしこれはちょっと雑に言えばことばの意味づけの違いにすぎず、 POPPERの「論理」がGAUCHの「演繹論理」に相当すると思えばいいだろう。 演繹論理の章は標準的な論理学だが、それに続いて論理を使う際に 起こしやすいまちがいにどんなものがあるかを述べている部分は有益だと思う。
著者のいう「帰納論理」は要するにベイズ流の統計的推論である。 しかしベイズ流だけを説明するのではなく、それに対立する頻度確率論的な推論 (主としてNEYMANとPEARSONの仮説検定)と対照して述べている。 わたしはこれまでベイズ流を理解しておらず、これを読んで初めて理解できた。 そういうわけで本書の説明が適切かどうかを判断する能力はわたしにはないが、 適切だとすればわかりやすいベイズ流入門だと思う。 なお、頻度確率論的仮説検定でふつう示される95%といった数値は 「仮説が正しいという条件のもとで仮説を受け入れる確率」であるにもかかわらず、 まちがって「仮説が正しい確率」と述べている文献があまりに多いことも指摘し、 「仮説が正しい確率」を求めたいならベイズ流を使うべきだと述べている。 わたしは(気象学会ではデータ解析屋で通っているくせに) 検定の概念がよくわからなくて困っていたのだが、 著者のように整理するのも一つの解決だと思った。
具体的な方法に関するもうひとつの章の主題が「ケチの原則」 別名「オッカム(OCKHAM, ラテン語式にOCCAMとも書く, 14世紀イギリスの哲学者)の かみそり」である。 「簡単なモデルを尊重すること」と言ったほうがよいかもしれない。 概念モデル、物体によるモデル、数値モデルなどいろいろなモデルについて 同様な議論をすることができると思うが、 本書で例にあげられているのは統計的モデルである。 簡単な例でいえば、散布図の点に曲線をあてはめるとき、 その曲線を表わす式をたとえば多項式とすれば、 次数の高い式を使うほどデータには忠実になるが、 むしろ次数の低い式を使ったほうがよいことが多い。 その理由を本書に従って述べる。 ふつう、データは大きな母集団からの少量のサンプルであり、 知りたいのはサンプルの性質ではなくて母集団の性質である。 データはシグナルとノイズに分けることができる。 シグナルは母集団の性質を反映したものであり、 ノイズはそれに関係ないサンプル特有の性質を反映したものである。 次数の高い式(もっと一般的には複雑なモデル)を使うと、 ノイズまで含めたデータを忠実に再現してしまう。 シグナルをなるべく再現し、ノイズをなるべく避けるのには 適度な次数(一般的には複雑さ)があり、それはデータの個数よりはだいぶ小さい。 このような議論は、実際に仕事をしている科学者や技術者にとっては 常識であるような気もするが、 明示されて教材になっているのは、とてもありがたい。