カオスとは、本質的に予測不可能なものに関する概念です。
1960年代から70年代にかけての一連の発見により、カオスを生み出すことがいかに容易であるかが明らかになりました。
複雑系の専門家であるミッチェル・ニューベリーは、「ランダムなものとカオス的なものの間には明確な違いがあることに注意が必要だ」と記しています。
カオスと聞くと、『ジュラシック・パーク』で恐竜が暴れ回る光景や、友人の幼い子どもがリビングを荒らし回る様子が思い浮かぶかもしれません。
カオスな世界では、何が起こるか決して分かりません。あらゆる種類のランダムな衝動によって、物事は絶えず起こっています。
しかし、物理学や気候科学との関連でのカオスには、より深い意味があります。天気や幼い子どもの行動のように、一部のシステムが本質的に予測不可能であるという点に関するものです。
科学者は、カオスを、現在の瞬間における微小な変化が増幅され、長期的な予測不可能性につながる効果として定義しています。ほぼ同じ二つの筋書きを想像してみてください。一方では、二人が駅で偶然出会います。しかし他方では、電車が10秒早く到着し、その出会いは起こりません。そこから先、二つの筋書きは全く異なるものになるかもしれません。
通常、そのような些細な違いは重要ではありませんが、時に小さな違いが次々と積み重なっていく結果を生むことがあります。そして、その積み重ねこそがカオスにつながるのです。
1960年代から70年代にかけての衝撃的な一連の発見により、カオスを生み出すことがいかに容易であるかが明らかになりました。祖父の時計の振り子ほど予測可能なものはありません。しかし、振り子の途中に別の軸を加えて分割すると、その揺れは極めて予測不可能になります。
カオスはランダムとは異なる
私は複雑系の科学者として、よく考えるのは何がランダムなのかについてです。
トランプの束と天気の違いは何でしょうか？
次のポーカーの手札を予測することはできません。もしできたなら、カジノから追い出されるでしょう。一方で、明日の天気はおそらく推測できます。しかし、二週間後の天気はどうでしょうか？あるいは一年後の天気は？
トランプやサイコロのようなランダム性は、正しい情報が手元にないために予測不可能です。カオスは、ランダムと予測可能性の中間に位置します。カオス的なシステムの特徴は、短期的には予測可能でありながら、時間の経過とともに急速に予測が崩れていくことです。急流や生態系などがその例です。
カオス理論が重要な理由
アイザック・ニュートンは、物理学を時計仕掛けの宇宙を支配する一連の規則と考えました。これらの規則は、一度動き出すと、あらかじめ決まった結果へと導かれるものでした。しかしカオス理論は、たとえ最も厳格な規則やほぼ完全な情報であっても、予測不可能な結果を導きうることを証明しています。
この認識は、そもそも何が予測可能なのかを判断するうえで、実際的な意味を持ちます。カオスのため、どの天気予報アプリも二週間後の天気を教えることはできません。それを知ることは、単に不可能なのです。
一方で、より広い範囲の予測は依然として可能です。一年後の天気を予測することはできませんが、一年の今の時期の天気がどのようなものかは、依然として分かります。それが、天気は予測できなくても気候は予測可能であるという理由です。カオスとランダム性の理論は、科学者がどの種類の予測に意味があり、どれに意味がないのかを見極める助けとなります。
