【話題26】

科学／技術の総合化
小泉　健

第1章　はじめに
• 1. 科学／技術の総合化の必要
• 2. 科学／技術の意味と方向

第2章　科学／技術的思考の基礎
• 1. 科学的思考の大切さ
• 2. 思考過程の基本
• 3. 科学的思考の整理

第3章　科学の総合化事例
• 1. ダーウィンの「種の起源」
• 2. ファーブルの「昆虫記」
• 3. メンデルの「雑種植物の研究」
• 4. ワトソン「二重らせん」
• 5. プリニウス「博物誌」
• 6. カーソン「沈黙の春」
• 7. ユクスキュル「生物から見た世界」
• 8. ライエル「地質学原理」

第4章　科学／技術の総合化の手法
• 1. 手段の目的化を避ける
• 2. 融合と学際
• 3. 川上と川下
• 4. デジタル化の科学／技術における意味
• 5. 常識の非常識

第5章　水土の知の総合化における科学／技術の視点
• 1. 総合化の方向
• 2. 水の科学／技術
• 3. 土の科学／技術
• 4. 水土の知の総合化

ホーム >> 話題一覧 >> 第2章-2. 思考過程の基本 ｜ 科学／技術の総合化

■三段論法

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三段論法（さんだんろんぽう、ギリシア語：syllogismos）は、「大前提」「小前提」「結 論」の三つの命題から成る推論規則です。アリストテレスによって整備された。「大前提」 に法則的に導き出される一般的な原理を置き、「小前提」に目前の具体的な事実を置き、 「結論」を導き出します。その三段論法の例を示します。

この三段論法は、二つの前提が真ならば、結論は必ず真になるという意味で「演繹」で す。演繹とは、一般的な前提あるいは法則から特殊な事業を導き出すことです。対義語は 帰納法です。帰納の導出関係は蓋然的に正しいのみだが、演繹の導出関係は前提を認める なら絶対的、必然的に正しいことになります。したがって実際上は、前提が間違っていた り適切でない前提が用いられれば、誤った結論が導き出されることがあります。

例えば、物体が落下するとき、重いものが早く落ちるのはかつての常識でした。これに 対してくわしい実験からガリレオ・ガリレイは物体の落下時間が質量に比例するものでは ないことを示しました。これは帰納的な判断です。また、ここから彼は物体の落下速度は 質量にかかわらず一定だろうと判断しました。これは予想です。その後、様々な実験や研 究から物体がそれに従うべき法則として万有引力の法則や運動の法則が設定されました。 これが認められた後は、物体を落下させる実験を行わなくても、その落下時間は計算でき るし、全く異なる条件下、たとえば金星で同じ実験を行った場合の結果についても値を得 られます。これが演繹的な判断です。仮に実験結果が異なった値を取れば、実験の失敗を 疑うか、そこに差を与える他の要素を探求することになります。なぜならば、その実験の 範囲では、前提とする法則が正しいものと判断できた上での結果だからです。

演繹においては、結論は前提に含まれており、いわば言い換えているわけです。したが ってこの意味の情報量の増大はありません。

科学的「説明」というのは、基本的には二つの前提を説明項として、被説明項である結 論を推論するという三段論法の形式をとります。この際、ときに見かけられる「循環論法」 を排除しなければなりません。循環論法とは、被説明項（結論）を説明項（前提）に入れ るという誤りで、

という三段論法を例に上げると、

というようなことになります。

■演繹の創造性

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演繹というのは、言い換え、つまり同語反復という意味で、確かに新しい情報の増大は ありません。しかし、だからといって創造性がないとは決していえません。数学の演繹を 考えると、演繹の結論が正しければそれは別の意味で情報量の増大とみなせます。 また、演繹には新しい組み合わせを創るという創造性もあります。たとえば、

これを先の演繹形式にあてはめるには、小前提と結論を入れ替えて、Ａ＝工業生産、Ｂ ＝農業生産、Ｃ＝安定大量生産と考えます。この場合の結論「農業生産を安定大量生産に したい」の真偽は、小前提「農業を工業化すればよい」の真偽にかかってきます。つまり、 これを実現するには植物工場の成否にかかってきます。

しかし、さらに考えると、植物工場の成否には、生産効率自体が問われるのは当然です が、エネルギー浪費型に対する対策のあり方、環境保全に対する影響度など安定大量生産 とは別な論点が生まれてきます。つまり、

という発想も生まれてきます。なお、したい、すればよい、可能であるという叙法は普 通の三段論法には入ってきません。「農業を工業化すればよい」を小前提とする演繹です が、ここでは「推定」が入ってきます。この場合、農業を工業化するための技術的可能性 が問われるのは当然ですが、環境保全、省エネルギーなどの視点からの推定の妥当性も問 われてきます。つまり推定にはあらゆる可能性を探るという創造性を促す要素があります。 なお、演繹法の欠点は、正しくない、あるいは使用するのが適切ではない前提を用いて しまうことがあることです。

先入観や偏見に基づいた間違った前提を適用してしまう場合や、ある限定された範囲で のみ正しい前提を全体に適用してしまうような場合などがそれにあたります。

■帰納

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帰納というのは、いくつかの具体的な観察事実から共通点を探し、一般的な法則を導く ことです。この意味で、特殊事実から普遍的な知識を導入する推論ということができます。

帰納法とは、特定の性質（沸騰する）をもつ事物（ガス栓、炭火、・・）を一般化する 推論という理解ができます。帰納法とは、特定の性質を持つ事物を一般化する推論という こともできます。帰納と三段論法との関係をみますと、帰納とは三段論法の小前提と結論 から大前提を導く推論ということもできます。帰納を行うときは、その性質を持つ事物に 対して、前もって一定の概念の枠組みが与えられていることも意味しています。

帰納は、再現性のある実験による検証とか、事物を一般的に考える抽象化において使わ れる極めて重要な推論です。これにより一般化された法則なり規則なりが新しく得られる ことから、情報量が増大します。問題は、観察の事例数が少ない場合に陥る「誤り」が生 じることです。より正確な帰納のためには、事例を数多く枚挙しなければなりません。あ るいは確率的な判断が必要となります。それを防ぎ、データの有効性を検証するため、統 計学にある有意性などがこれに対応することになります。

なお、帰納法の欠点は、全事例を網羅するか、それと同等の論理証明をしない限り、帰 納した結論(帰結)は必ずしも確実な真理ではなく、ある程度の確率を持ったものに過ぎな いことです。(故に帰納法は帰納的推理ともいいます)

事例の集合が不完全である限り、いくら事例をあげても、それは正しい確率が高いもの にしかなりません。

全知全能ではない人間の認識の限界が帰納法の欠点となります。

■推定

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推定は、帰納のように事物を一般化するのではなく、特定の事物がもつ性質を一般化す るということになります。

という例の場合、冷蔵庫はもともと食品を保存するためのものであるにしても、冷蔵庫 の性質自体は食品の置き場、食品を冷やす、凍らす、乾燥させるなどいくつかの性質を持 っています。ところが、長持ちしているという一つの性質から、いろいろいな性質をもつ 冷蔵庫を判断するわけですから、性質の一般化につながってきます。つまり、性質の帰納 です。推定は帰納と同じように性質の事例が少ない場合には事実を誤る恐れが強いのです。 たとえば、食品が長持ちしているだけでは、冷蔵庫に入っていたかどうかを確信すること はでません。もともと腐りにくい食品であったかもしれませんし、多量の抗菌剤が含まれ ていたかもしれません。

という推論において、風邪には発熱のほかにだるさ、咳、扁桃腺の腫れなどの症状が併 発するはずです。さらに発熱症状は肺炎、はしかなどのほかの多くの病気においても起こ りえます。推定は、発見的な思考において類比（アナロジー）や直感とともに、重要な役 割を果たすことが多いのです。発見的な思考というのは、学習者が主体的な思考によって 与えられた情報を再構成し、新しい関係や構造を見出すような学習方法とされています。

ここでは、先の推定の三段論法における大前提と小前提が入れ替わっています。これに よって、推定が発見的な推論であることが、よりはっきりします。

演繹、帰納、推定という思考過程は、それと気がつかなくても、日常的に絶え間なく現 れています。子供は、ケーキは甘くておいしいものだという知識を持っています（帰納）。 おやつにあるケーキが出されると、その味を予測することができます（演繹）。あるいは 見かけがよくわからないお菓子がケーキのように甘いと、それをケーキだと判断します（推定）。

■類比

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類比（アナロジー）も重要な推論です。これは、いくつかの類似点に基づいて、一方の 事物が持っているある性質を、他の事物に及ぼすことです。最近問題となっている環境ホ ルモンの場合は、女性ホルモンと同じように働く作用によって、いろいろな動物に生殖障 害を起こすことから、人間にも危害が加わるのではないかと恐れられています。本来は、 生殖障害を起こした動物と人間は、別のカテゴリーに属するものですが、同じ動物種に属 しているという意味で似ています。

この類比は、帰納と推定の合成と考えられます。まず帰納がいくつかの類似点を枚挙す ることによって全体に「似ている」と結論する作業にあたります。これまでの多くの実験 例から、人間と動物とは同じ動物種として、一般に化学物質に対して多かれ少なかれ同じ ように反応することがわかっています。環境ホルモンがいろいろな動物に生殖障害を起こ すことが知られていますが、人体実験はできないので、因果関係を確認することは難しい のです。そこで、推定になりますが、人間も環境ホルモンによって同じような生殖障害を 起こすのではないか、という推論を行うことになります。

■観念連合

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私達が意識的にも無意識的にも使っていると思われる広義の推論には、さまざまな「観 念連合」があります。ここで観念連合というのは、かつて感じた強い印象、親近性、ある いは習慣によって結合した二つの事物の間に起きます。この二つの事物は何らかの接近、 類比、因果関係にある場合が多くなります。連想やイメージ化、夢の多くは典型的な観念 連合であり、個人の日常的な思考の多くを占めています。

この観念連合の特徴は、それが単なる思いつきではなく、習慣になった場合は次に示す ように「記号」を形成します。

例えば、条件反射という観念連合を考えてみましょう。「パブロフの犬」では、犬に肉 片を与える直前の条件刺激としてベルの音を聞かせる。これを何回か繰り返すと、犬はベ ルの音を聞いただけで唾液を分泌します。このメカニズムは、何回か与えられたベルの音 と肉片の組み合わせからの帰納によって両者が連合し、ベルの音が肉片の記号となったと いうことです。こうして条件反射の場合には、帰納という推論によって、唾液を分泌する 習慣が作られたと考えることができます。

■直感的思考

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科学においては直感的思考も非常に大切です。実際これまで述べてきた分析的思考と直 感的思考の両者が有機的に組み合わさるとき、新しい考えや飛躍したアイデアが生まれや すくなります。

分析的思考は、論理的な推論を一歩一歩推し進めるものであり、そのプロセスは普通は きちんと意識されています。それに対して直感は、意識的には論理的思考を利用せずに、 すばやく問題の本質、つまりその意味とか重要性、構造やからくりなどを把握するような 性質のものです。その場合、直感する人はそのプロセスを意識しませんし、どのようにし てその結論に到達したかを十分説明できません。問題全体に対するある種の感知によって いるとしか、言いようがないのです。

しかし、直感といいましても無から有を生み出すようなものではありません。直感が推 論としては不完全に見えることがあっても、その不完全さは意識には省略された推論を補 うことによって、完全になると考えるのが自然でしょう。

正しい直感が生まれるためにはまず、その問題に関わる知識に精通していることが必要 です。科学者がある問題を長い間にわたって集中的に考えていて、散歩に出かけたときな どに、ふとインスピレーションが湧くことがありますが、これが正しい直感になる場合が 多くあります。よく知らない問題に対して単なる思いつきは幼稚であり、ほとんどの場合 に間違えます。

直感においては、ある瞬間に霧が晴れたように、物事がはっきりしてくるように感じら れるものです。絶対に正しいとは断言できないが、何かある一般的な観念をつかんだとい う感じがするものです。このような一般的な観念をつかむような推論は、先に説明したよ うに帰納と推定、あるいはそれらの組み合わせのアナロジーしかありません。 このようなことから、直感の基本的論理は

ということになります。帰納のところで精通した知識が求められ、その上でそれぞれの 知識の統合としての推定が直感の要となります。

■科学と測定

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科学はもともと「常識」から発達したものです。たとえば、星の動きを研究する天文学 は、いつ種をまくか、いつ収穫するかといった農耕上の必要性と、航海上や時間を知る必 要性から発達しました。常識から科学への移行は、常識の日常性や実用性から、その素材 が切り離されて研究されるときに始まります。光や色は日常の感覚的利用から離れて、光 とは何か、色とは何か、という問いに移ったときに科学になります。とはいえ、常識と科 学の推論の基本は、変わりません。大きな違いがあるのは、推論の「複雑性」と、「質と 量」の違いの二点です。但し、すべての科学が量的とは限りません。例えば観察のみによ る生物学は定性的であり、分類学がその典型です。また膨大な生物の観察から、推論の繰 り返しによって到達した初期の進化論は、突然変異と自然選択による進化という質的な一 般法則を樹立しました。観察段階にある生態学や、動物行動学なども質的です。さらに農 学のかなりの部分は、質的です。

水は加熱するとことにより沸騰するとか、冷やした食品は腐りにくいとか、自由な物体 はらっかするとか、いずれも単純なョ苦節的に知覚でき、あるいは推論できる現象です。 夏は冬よりも暑いとか、金属は木片よりも重いといった常識についても同様です。ところ が科学において課題となるのはこのような単純な関係ばかりではありません。

科学の細分化、専門分化が進むにつれて、非常に込み入った因果関係を含む推論を必要 としてきます。さらに単純な問題についても、水はいかなる気圧のもとで何度で沸騰する のか、与えられた食品を何度で保存すると何日ぐらいもつのか、といった「定量性」が要 求されます。科学が定量的性質を獲得するためにもっとも大切なのが「測定」です。測定 によって初めてデータの客観性と再現性が保証されるからです。測定の精度が低い場合に は、データのバラツキが大きいので、正しい推論のために統計的処理が必要になります。 精度が上がればあがるほど、科学は緻密になっていきます。

しかし、科学の追究における最大の課題は、より明確な因果関係を導き出すために多く 用いられている手法である「制御された環境下での測定」が農学等を扱うフィールドサイ エンスにおいては、誤った推論を招く恐れが強いことです。温度、湿度、日照、地温、微 生物、風力、地下水位、降雨、肥料など様々な制御を行い測定したデータが、現実の自然 環境下では、異なるデータになることが大いにあり得るのです。

その年の気象条件の状況、経年変化に伴う土壌の変動要素、周辺環境の変動などなかな か制御された環境下てせの測定が有効な手段となりえない場合が多いのです。最近有機農 業の有用性を把握するために試験ほ場を設定しようとした時に、それが作り出せないとい う事実に直面した研究者がいました。なぜかと言えば、有機農業の有用性を示すには、そ れと比較できる対照ほ場が必要になります。しかし、現在の既存の農地は、何らかの形で 化学肥料や農薬に「汚染」されているので、どのような状態にある農地を基準とするのか 悩みました。これから山を切り開き新たな農地にするのか、あるいは既存の農地をさらに 数年程度利用した後にそれを基準とするのか、いずれにしても有機農業の解明には相当な 時間を要することが判明したのです。

このようなことから、科学の基本は検証（実証）であると考えられます。

■実証と反証

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科学というと多くの人は「実証主義」という言葉を思い出すと思います。これは先の観 察→仮説→検証のプロセスにほかなりません。例えば「植物の葉は緑色である」という言 明があるとします。子供がいくつかの観察を繰り返した結果、どの植物の葉も緑色脱他場 合、帰納によってこれが一般法則であると仮定されます。これが仮説設定です。この仮説 を実証するために、さらにいくつかの観察を付け加えると、これが検証になります。

付け加えられた観察の結果、やはり植物の葉が緑色であった場合には、仮説は検証され たことになり、一般法則として成り立ちます。これは誰が追試しても同じことだから、客 観性を持つことになります。

ところで、たまたま子供が晩秋の紅葉をみて、植物の葉は緑色であるという言明が一般 法則ではないことを知ったとします。これを「反証」といいます。ただし、注意すべきこ とは反証されたからと言って一般法則が誤りであると断定することは必ずしもできませ ん。むしろ、大体は正しいという場合が多いのです。ほとんどの場合葉は緑色であり、紅 葉は特殊ケースにすぎないことから、一般法則は成り立つと考えられます。

同じように、相対性理論の登場により宇宙の果てでニュートン力学が反証されたとして も、あるいは量子力学によって原子レベルでニュートン力学が反証されたとしてもニュー トン力学が間違っているといは言えません。私達の日常生活では、ほとんどニュートン力 学で十分なのです。反証というのは、その法則がどの範囲で正しく、どの範囲からは正し くないかをはっきりさせることが主要な役割となっています。

■要素還元主義

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科学／技術の細分化を進めてきた方法のもとが、この要素還元主義です。これは、対象 を分析するのに、全体を細かく部分に分解して行くやり方です。対象を全体的に観察する だけではよくわからないとき、誰でも中身を見ようとします。

物理学において物質を調べる場合には、分子や原子、あるいは素粒子のレベルまで分解 します。生物学においても、生物は器官、組織、細胞、細胞内小器官、生体高分子という ように、細かく分析されていきます。そのたびに、科学はより精密になっていきました。

この要素還元法の第1 の利点は、細かく分解することにより、対象のより精密な測定が できることにあります。物理学、化学、そして生物学の大部分は、このようにして進歩し てきたと言えます。

しかし、この方法の問題は既に示したように様々なところで生まれています。科学は人 類に大きな恩恵を与えてきました。しかしながら、その人類も食糧、環境、エネルギー問 題など地球的規模の問題に直面し存続そのものが脅かされてきています。これまで科学は、 要素還元的手法により大きな成功を収めてきました。それは「研究対象を構成する要素に 分解して、その性質を解明し要素の特性や機能を重ねて全体を再構築することによって対 象を理解する」という手法ということになります。この手法は、結果的に自然や社会は究 極的には単純な法則に支配され「線形的な世界」であると考える機械論的世界観をもたら しました。そして、この法則の解明が科学の目的であると考えられてきたのです。

しかし、近年、要素に分解するだけでは理解できない現象が存在することが明らかにな ってきました。例えば、ヨーク博士（メリーランド大学）は、天体の運動から水や空気の 流れや音声波形に至るまで、きわめて複雑で予測不可能な変動が存在することを発見して、 これをカオスと名付けました。また、マンデブロー博士（エール大学）は海岸線、植物な ど複雑な幾何学的形に共通に表れる自己相似性をフラクタルと名付け、その普遍的な性質 を明らかにしました。このカオスやフラクタルといった非線形概念の形成を契機として、 自然は非線形性が本質であって、多種・多様・多数の要素が相互に作用して変化し続ける 複雑なシステムであることが分かり始めてきたのです。

第2章-1. 科学的思考の大切さ

第2章-3. 科学的思考の整理本

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