科学より速く

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科学の方法とは、科学者でさえ無視できないほど巨大な証拠の山を積み上げることであり、それこそが科学者を見分ける特徴だ、と私は時おり言う。（非科学者は、それでも無視するだろう。）

マックス・プランクはさらに悲観的だった。1

新たな科学的真理が勝利するのは、反対者を説得して光明を見せるからではない。むしろ、反対者がやがて死に、その真理に親しんだ新しい世代が育つからである。

私はこの考えが大いに愉快である。なぜなら、真と偽を見分ける科学の力は、究極的には大学院生のよい審美眼に依存することになるからだ。

学界の物理学における多世界解釈の受容が徐々に広がっていることは、新しい考えを受け入れるために、認識論的な正当化と、安心して仲間に加われるほど大きな学界の集団との何らかの組み合わせを必要とする物理学者がいることを示唆する。受け入れる物理学者が増えるにつれ集団は大きくなり、それゆえ、転向するための各人の閾値を越える者も増える——そのあいだ認識論的な正当化は本質的に変わらないままである。

しかし科学は、それでもいずれそこへ到達する。そして科学という歯止めを前へ進め、技術文明を築き上げるには、それで十分である。

科学者は、根拠のない偏見、根拠を失った直観、生の群集行動——人間の欠陥の一揃い——によって動かされうる。科学者が認識論的に正当化できない理由で信念を変えるたび、その雑音を打ち消すために、さらに多くの証拠や新たな議論が必要になる。

「波動関数の収縮」には実験的な正当化がないが、世界は一つだという（根拠を失った）直観に訴えかける。すると、そもそも無視できない確率を割り当てるべきでなかった考えを学界でゆっくり崩壊させ始めるために、「収縮は特殊相対性理論に違反する」といった追加の議論が必要になるかもしれない。

ベイズ的観点から見れば、人間の学界科学は全体として、証拠を処理する効率がきわめて低い。正当化できない議論が信念を動かすたび、それを元へ戻す正当化可能な議論が余計に一つ必要になる。科学の社会的過程は、認知的雑音を乗り越えるために追加の証拠へ頼る。

より好意的に表現するなら、科学者は、明晰に推論できると自分自身を信頼できるベイズ的AIだったなら採用したであろう理想的な立場と比べ、理論上過激さが足りない立場を採用する、ということである。

だが、あまり好意的になってはいけない。ここで言う雑音は、すべて無邪気な間違いというわけではない。多くの分野では、本来決着しているべき時点から何十年も議論が続く。しかも、双方の科学者が自分を信頼することを拒み、追加の証拠を探すべきだと合意しているからではない。どちらから証拠の風が吹いているか明らかになったはるか後まで、一方が学界で確立した権力的立場から、ますます馬鹿げた異論を次々に持ち出し、ますます多くの証拠を要求し続けるからである。（ここで念頭に置いているのは、進化心理学の創始をめぐる議論であり、多世界解釈ではない。）

個人や集団が、人間の学界科学全体より効率よく証拠を処理し、より速く正しい結論へ到達することは可能だろうか？

「考えは実験によって検証される。それが科学の核心だ。」そして、これは真実でなければならない。なぜなら、ゾンビ・ファインマンを信頼できないなら、いったい誰を信頼できるというのか？

しかし、考えはどこから来るのか？

「科学者から来る。他に質問は？」と答えたくなるかもしれない。科学においては、仮説がどこから来たかを気にするべきではない。実験で合格するか不合格になるかだけを気にすればよい。

なるほど。だが、あらゆる新しい考えを取り除けば、検証する代替仮説がなくなるため、科学的過程全体が機能を停止する。したがって、新たな考えを発明することは、この過程から省ける部分ではない。

ここで、もう一度ベイズ眼鏡をかけよう。アインシュタインの傲慢で述べたように、二値でない問いがある。その答えは「はい」や「いいえ」ではなく、より大きな構造の空間、たとえば方程式の空間から選ばれる。このような場合、仮説を注意の対象へ昇格させるには、仮説を確証するよりはるかに多くのベイズ的証拠が要る。

32ビット以下で指定できるあらゆる方程式の空間を扱うなら、それは40億個の方程式からなる空間である。そのうち一つの仮説を確率10%まで引き上げるには、その仮説を10%から90%へさらに引き上げるより、はるかに多くのベイズ的証拠が必要となる。

考えの空間が大きいとき、検証に値する考えを思いつくことは、古い仮説に対する新しい仮説の実験結果としてp < 0.0001を単に得ることより、「仕事」のベイズ熱力学的な意味で、はるかに多くの仕事を伴う。

これが一目で自明に思えないなら、ここで一度止まり、アインシュタインの傲慢を復習してほしい。

科学的過程は常に、科学によってそれ以上は規定されない何らかの過程を通じ、科学者が検証すべき仮説を考え出すことに依存してきた。たとえば、ロボット制御のウィジャ盤へ円周率の数字を送り込むような、完全に狂った仮説生成法を考え出したところ、得られる提案が実験で次々と検証されたとしよう。科学の純粋で理想的な本質は、まったく動じないだろう。ベイズの純粋で理想的な本質は、炎を上げて死ぬだろう。

（科学と比べると、ベイズはより多くの可能な結果によって反証される。）

これは、どの考えを検証するか決める過程が科学にとって重要でないことを意味しない。科学がそれを規定しないという意味である。

実際には、ロボット制御のウィジャ盤は機能しない。実際、答えの空間が十分大きいため、検証するモデルを無作為に選んでいては、優れた予測をするモデルに出会うまで途方もない年月がかかる科学的な問いがある——猿にシェイクスピアをタイプさせるようなものだ。

科学の最前線——無知と知識の境界、科学が前進する場所——では、科学によってまだ確証されていないものを、少なくとも一部の科学者（または作業集団）が見抜くことに、その過程は依存している。実験そのものに先立ち、どの仮説を検証すべきかを彼らが知るのは、そうしてである。

ベイズ眼鏡を外せば、「いや、知っている必要はなく、単に推測すればよい」と言える。ベイズ眼鏡をかけ直すと、確率10%で「推測する」ためには、確率80%で「推測する」のとほぼ同じだけの認識論的な仕事が、背後で成功裏に行われている必要があるとわかる——少なくとも、答えの空間が大きい場合には。

科学者は実験に先立ち、この認識論的な仕事を成功裏に行ったと知っているわけではないかもしれない。しかし実際には、成功裏に行っていなければならない！　そうでなければ、正しい仮説を思いつくことさえないだろう。少なくとも、答えの空間が大きい場合には。

こうして科学者は新しい予測を立て、実験を行い、結果を公表し、その時点で科学もそれを知る。今やそれは、誰もが自分で検証できる人類の公に利用可能な知識の一部となる。

その間には、科学者は合理的に何かを知っているが、科学という公的な社会過程はまだ確証していない期間があった。そして、たとえ短くとも、それは些細な期間ではない。科学の最前線、前進する境界がそこにあるからだ。

これはすべて、定型的な科学より非定型的な科学にいっそう当てはまる。なぜなら、ここで念頭に置くのは、答えが「はい」や「いいえ」でも、少数の明白な選択肢から選ばれるものでもない、大きな答えの空間だからである。検証に値する優れた考えを持たせるより、考えを検証するよう人々を訓練するほうが、はるかに容易である。