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複合システムネットワーク論を読む（公開版）
- 1. 藤澤 等（1997） 「複合システムネットワーク論」 を読む 山口大学教育学部 小杉考司
- 2. はじめに • このスライド（ノート）は山口大学教育学部におい て平成22年度、24年度に開講された「集団心理 学」の講義においてもちいられたものです。 • この講義は、藤澤等著「複合システムネットワー ク論」（北大路書房）を読み解きながら、集団力 学に迫ろうとするものです。 • このノートは、本書の補助資料として提示しまし た。重要箇所は赤で、小杉による補足は青で記 されています。
- 4. P-1 もくろみ • 従来の社会心理学的手法： 1.現象の分類，2.構成概念の設定，3.因果的法則の解 明 – この方法だと，構成概念を無制限に積み重ねること になる→結果，初期の理論と矛盾するか，特異な場 合を列記するにとどまる • 解決法１：複雑な現象を複雑なまま扱う ☆「複雑系」の発想 • 解決法２：より抽象的なモデルの複雑な振る舞 いとして現象を理解する ☆二次帰納概念
- 5. P-1 もくろみ • システムの取りあえずの定義 「相互作用する要素からなる全体」＝系 • システム論：自己組織系，複雑系，生命系 • 本書のねらいは「システム」＋「ネットワーク」 著者の提唱する「ソシオン理論」 social(社会) + -on(単位) の理論的背景，哲学，展望を示すこと。
- 6. P-1 もくろみ • 社会心理学で扱われる「人間関係」 →人間関係 personal relationships 生物学的個人，個人の意識を離れた「関係」 →対人関係 inter-personal relationships 個人を中心とした意識－行動的側面 ここのハイフンは「≒」の意味。 社会心理学では態度の研究が盛んであり，態 度とは行動の準備状態，と定義される。 • 本書の社会関係：「関係」を中心として「関係」ネッ トワークの比較的定常的な様態を指す
- 7. P-2 複雑な社会関係ネットワーク • 補遺）システムにとって，作用の「ループ」が あるとその振る舞いは複雑になる。 →p.44,1-3-2 自己組織系参照 例）Xt+1=Xt+e • 社会関係は3つのループによって形成される →p.81 図2-21参照 • 補遺）社会心理学は一次帰納的でしかない ので，筆者が本書において扱う社会心理学 は「社会－心理学」と表記される。
- 8. P-2 複雑な社会関係ネットワーク • 社会関係には2つのモードが存在する ・現実の社会ネットワーク p.10 図P-4参照 ・心の中の社会関係ネットワーク • 後者は当の個人にしかわからない。かつ，個 人はこの社会関係しか知り得ない。
- 9. P-2 複雑な社会関係ネットワーク • 観察者と被観察者の問題＝認識論 古くはカントからの哲学の問題 システム論にとっての「観察者問題」 AIにとっての「フレーム問題」 • 実態と実在の接点をどこに求めるか？ – 集団，組織，神，事件，スクリプト，なりゆき，会議，平 和etc…物理的対象ではないが日常の中心的問題 – 個人（ひと），社会（びと），物質（もの），事柄（こと）す べてが本書の対象になる – 心理学においても，民俗的研究，他己，物質的自己， モノ依存，ナラティブなど関与してきたところは多い
- 10. P-3 システム論の歴史的一瞥 • アメリカ戦時研究グループ – ノイマン：情報・数学＜コンピュータ，ゲーム論＞ – ウィーナー：情報・数学＜サイバネティクス＞ – ローゼンブリュート：心理学 • マカロックとピッツの＜ニューラルネットワーク・モデル＞ • その他文系 p.64 図2-7参照 – レヴィン：グループダイナミックス – モルゲンシュタイン：経済学＜ゲーム論＞ – ベイトソン：コミュニケーション論 – レヴィ・ストロース：文化人類学＜構造主義＞ – ソシュール：＜言語学＞の祖 – ルーマン：社会学，オートポイエーシスの応用
- 11. P-3 システム論の歴史的一瞥 • 理系，特にコンピュータ関係 – チューリング：ノイマンと共にコンピュータの基礎 – ニューウェル，ショー，サイモン：一般問題解決機 (General Problem Solver)，人工知能の祖 – ミンスキー：人工知能，エージェントシステム – ヒントン：ニューラルネットワーク・モデル P.62 2-2参照 – コホネン：自己組織化マップ – ウラム：ライフゲイム，複雑系 並列分散処理 – ウォルフラム：セル・オートマタ，複雑系
- 12. P-3 システム論の歴史的一瞥 • 理系その他（生物，化学，神経科学） – ベルタランフィ：生物，一般システム理論 – プリゴジン：化学，散逸構造論 – マツラーナとヴァレラ：神経科学，オートポイエー シス – この三者に限っては，河本英夫「オートポイエー シス」青土社の解説が詳しい。システム論の歴史 的展開でもある。
- 13. P-4 ネットワークはシステムか • 「ネットワーク」は暗黙の内に紐帯となる相互 作用の普遍性が仮定されている ノード，結節点 タイ，紐帯（ちゅうたい） • 補遺）マルチメディア革命はデータ構造の一 次元化が重要なポイントであった • システムが複雑になればなるほど相互作用 の様式は普遍的で単純になる。
- 14. P-4 ネットワークはシステムか • 境界の不在：システムには境界がある。ネット ワークはどこまでも広がっていく。 • システムをネットワークとして表現する→○ • ネットワークをシステムとする→× • 補遺）境界がネットワークからどのようにして 生まれてくるのか，が本書の，そして本講義 のポイントの一つ。
- 15. P-5 システムの分類 • 河本英夫「オートポイエーシス」では時間軸に 沿って三段階に分類（既述） • 本書では構造的側面から三段階に分ける – 入出力システム – ネットワーク・システム – 複合システム – 複合システムネットワークシステムへ
- 16. 第一章 入出力システム １，動的平衡系
- 17. 1-1-1 ホメオスタシス • 生物の恒常性を保つ性質について （外界情報の） （制御情報の） 理想点 出力 入力 ホルモン，神 経情報等 • 最終的に落ち着く先が定性的（性質として あって），アプリオリに（事前に）決定されてい るシステム
- 18. 1-1-2 サイバネティクス • ホメオスタシスの一般化が目的 • ＜時間＞ – ニュートン流の可逆的等質的時間：微分・積分が できるような連続体上の時間概念。しかも等間隔 に区分することが可能なものとしての時間。 – 「事象の生起する統計的な確率密度」としての時 間，別名ベルグソン時間：離散的であるイベント からイベントまでの順序性だけを単位にする時間。 心理時間に近い概念。
- 19. 1-1-2 サイバネティクス • ＜理想点＞：与件（＝アプリオリ）ではなく，適 切なフィードバックによる自己組織化 フィードバック・ループ • システムが安定点をとりうる許容範囲を関数 で表現（一般化）
- 20. 1-1-2 サイバネティクス • ＜ゲシュタルト＞：形態を意味するドイツ語。全 体性，連合性などプレグナンツの法則にあうもの が心理学では重要と考える。 • 補遺）ゲシュタルト性は対象の全体性を強調す る＝何を持って全体とするか＝境界設定の問題， と大いに関連する。 • ＜マッハ効果＞：縁辺対比による効果（次スライ ド）のこと。網膜第四層にある抑制性神経回路網 が境界の切り出しを行うことに起因する。
- 21. 1-1-2 サイバネティクス • マッハ効果 ここの境界が際だって見えること • メカニズム 明るい 暗い 視覚細胞 （手前の層） 視覚細胞 （奥の層） 伝達の際に隣に抑制をかける
- 22. 1-1-2 サイバネティクス • 側抑制によって得られるエッジング 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 -0.30 1.30 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.4 1.2 X(n)=1.6Y(n)-0.3Y(n-1)-0.3Y(n+1) 1 0.8 0.6 系列1 0.4 系列2 0.2 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 -0.2 -0.4
- 23. 1-1-3 動的平衡系 • ＜一般システム論＞：各種システムの振る舞 いをシステム一般の特徴として捉える – 一般化の方法としての数学(連立微分方程式） • 複数の要素 • 相互作用を連立微分方程式に 一般的に解ける （要素Qは何でも良い） • 解を求める • （非明示的な限界として）ｎは有限，固定的 – 補遺）杉万(1992)は全体の挙動Gを連立方程式 の中に入れる「かや理論」を提唱した
- 24. 1-1-3 動的平衡系 • 開放系と閉鎖系Open and Closed System – 生物は本来開放系のハズだが，統合する目的の ために「閉鎖系」の前提を置かなくてはならなかっ た。 • その結果無視されたモノ – 複雑な目的／自己増殖／自己修復／自己創出 – 困難であるが可能ではあるとされた連続変量に よる連立微分方程式を選んだ(p25,L1)
- 25. 1-1-4 社会心理学における平衡状態 の構造 • ＜家族システム論＞：家族をシステムとして 捉え，成員の異常行動は成員自身に原因が ないとする臨床的アプローチ・哲学 • ＜認知均衡理論群＞：Heiderのバランス理論 にはじまり，Festingerの認知的不協和の理論 を含む「頭の中の構成要素の安定」を考える モデル。三項関係におけるバランス状態を定 義する。
- 26. 1-1-4 社会心理学における平衡状態 の構造 • ＜多変量解析＞：因子分析や主成分分析に 代表される，多くの変数を要約する手法。 – 構造は明らかになるが，途中で変数が増えること， 関係が(質量共に)変わることなどが想定されてい ない＝静的な要素間関係としての構造 • レヴィンの考えた集団力学は動的挙動の中 にある秩序であり，因子分析的アプローチで 解明し得ないものであることは間違いない。
- 27. 第一章 入出力システム ２，記号論理系
- 28. 記号論理系？ • 補遺）普通これを「系」と呼ぶことはない。 • 冒頭「我々は記号を記憶し，記号を想起し， 記号を操作することで思考する動物である。 したがって，人間を思考機械だと見なす限り， それは記号を入出力する記号操作システム だと考えることができる」
- 29. 1-2-1 チューリングマシーン • チューリングマシーンは実態を持たない架空 の，数学的理想上のコンピュータ。 • 数学者アラン・チューリングの功績は，「アル ゴリズム」という概念を確立したこと。 • アルゴリズム＝計算手続き • 計算可能(記号操作可能)であれば，どのよう な問題でも解くことが出来る
- 30. 1-2-1 チューリングマシーン • 「機械」は様々な，しかし有限個の内部状態を取り得る。 – 心は様々な，しかし有限個の状態になりうる。喜，怒，哀，楽， 愛，寂，辛，幸…. • 操作するアルゴリズムは複雑であるが，これもまた有限 である。 – 心は様々な働きかけをするが，これも有限である。接近，回 避，比較，投影，防衛，卑下，懇み… • 計算結果はテープに書き込み，読み出したりすることが 出来る。 – 心のはたらきを日記に書き込むことが出来る • テープが無限にあれば，あらゆる計算をすることが出来 ることを数学的に証明した。 – 無限の時間とノートがあれば，あらゆる心の状態を形成，再 現することができる
- 31. 1-2-1 チューリングマシーン • 余談）現在のパソコンはチューリングマシーン （アルゴリズムで動く）であり，テープとアルゴ リズムのいずれもメモリ上で動かすというノイ マンのアイディアとあわせて顕現化された。 • チューリングマシーンの限界 1. 記号しか扱えない 2. 操作自体を操作することが出来ない 3. 自らを停止させることが出来ない 全てシステム論の中心問題である／になる
- 32. 1-2-2 知識システム • 膨大な知識と操作があれば，コンピュータを 人間のように振る舞わせることが可能なので はないか？というところからスタート。 – 知識システムは「もしAならBしろ(If A then B)」とい うつながりを無限につなげていけば人間になる， と考えている。 • 心理学における行動主義と同じであることに留意 • S→R連合
- 33. 1-2-3 人工知能システム • 知識をリスト化し，if-thenルールだけでもちっ とも人間っぽくならない。なんでか？ – ソシュールによる言語学：言語の恣意性 • シニフィアンとシニフィエのつながりに根拠はない – キリアンによるネットワーク表現：名辞から連結へ • P33.図1-9のa→bの違いを見よ – Tree構造，ネットワーク構造による知識の表現， 巨大な知識データベースによるエキスパートシス テムなど，本質的な解決が得られない
- 34. 1-2-3 人工知能システム • 「人間っぽくない」ことから逆にわかること(p.34) – 直線的因果関係だけではない – システムの要素は固定的ではない – システムの作動は流れ図的論理(フローチャート的 アルゴリズム)だけではない – システムの目的は第三者が設定するものではない
- 35. 1-2-4 エージェント・システム • これまでの人工知能の考え方は，一個の統 合された「知能」「意識」にこだわっている • ミンスキーは「複数の小さな心の単位」を考え， エージェントと呼ばれるそれの社会が心なの だと考えた。（ミンスキー著「心の社会」） • P36.l.5 ミンスキー自身が限界を示したパー セプトロン云々については，ニューラルネット ワークのところで改めて触れる
- 36. 1-2-5 心理学と記号論理系 • 心理学における機能主義（S-R連合）の要件： – 法則は時間的に可逆でなければならない • A→BであればB→Aと推論できなければならない – 同じ刺激に対しては同じ反応が常に得られること を保障する • S-Rの対が固定化されている – TOTE: Test – Operate – Test – Exit – PDCA: Plan – Do – Check – Act 人間はそんなもんか？
- 37. 1-2-5 心理学と記号論理系 • If-then思考に隠された仮定 1. 対象が明確な個物であるか，その延長とし ての記号であること：心は有限か？ 2. 比較的少数の論理操作と可逆的時間に支 えられていること：時間は無限で直線的か？ 3. 入力と出力が独立であること：フィードバック いずれも社会－心理学には当てはまらない
- 38. 第一章 入出力システム ３，自己組織系
- 39. 補遺）1-3を始めるに当たって • P.15の図にあるように，自己組織系は入出力 システムの一部としても考えられるし，ネット ワーク系の一部としても考えられる。 • 時系列的には，入出力系から一歩進んだ第 二世代システムとして考えられることが多い （河本） 動的 記号 自己 セル ニュ 複雑 人工 自己 平衡 論理 組織 系 ーロ 系 生命 創出 系 系 系 系 系 系
- 40. 1-3-1 5つの接近 • 補遺）この節は読みにくい • システム論的発想が行き渡りつつ，新たな問題 意識が提起され始めた頃の話。 • システムの(簡単な)定義は「相互作用する要素 からなる全体」であるが， – 要素同士の結びつき＝相互作用のありかたは誰が どのように決めるのか – 相互作用した結果「全体」が現れてくるのはどこから か という問題意識の発展がその根底にある。その アプローチの仕方が5方向からなる，ということ。
- 41. 1-3-1 5つの接近 • 全体主義的で関係的な科学論 – 要素還元主義のアンチテーゼが全体還元主義に なると，それはオカルトチックになりがちである • 分岐問題を扱う応用数学 – くだらないたとえとして「男と女のすべてのことは 数学でわかる」柳谷晃(著)をあげておく – 本気で気になる人は，「カオス入門」山口昌哉 (著)をどうぞ – 三体問題のシミュレーションも見てみよう
- 42. 1-3-1 5つの接近 • 分岐問題を扱う応用数学 – ポイントは「状態が突然変異すること」を数学的に 説明する，というアプローチから来ている。 – 突然変異のキーとなるのは，自己参照にある。 • 化学の動的非平衡系 – 部分的には安定しないけど全体的に安定してい る「散逸構造」ｂｙ I.プリゴジン – BZ反応を見てみよう
- 43. 1-3-1 5つの接近 • 生物学 • 並列分散処理←このあとN.N.の話で出てくる • これらがもたらした新しい観点 – 均質なユニットからなるネットワーク – 自己参照と平均場を含む円環性 – ゆらぎ，カオスなどによる予測不可能性 – 多安定，周期解，局所安定，ストレンジアトラクタ • 解のパターンが四種類あること！
- 44. 1-3-1 5つの接近 • 複雑なものには二種類ある(ウィーバー) – 非組織的複雑：ランダムネス。全く規則性がない – 組織的な複雑： カオス：規則性はあるんだろうけどわからない フラクタル：図形の部分と全体が自己相似になっている
- 45. 1-3-2 自己組織系 • コンピュータの発展→離散数学の発展 ＝微分方程式→差分方程式 • （補遺）微分と差分の違い 微分可能であるには，関数が連続体上になけ ればならない。時間が連続であれば微分可 能。「整数」のように非連続であれば微分でき ないし，最初の小さな違いが大きく拡大され て分岐していくという問題が生じる。 例）ロジスティック写像
- 46. 1-3-3 散逸構造系 • 以下の３つのポイントに絞って読もう • P.46 11行目：自らの状態と周囲の（分子の）状 態によって次の状態が決定されることで，全体と しての構造が決定される，という化学現象がある • P.47 3行目:要素の状態はダイナミックに変化す るが，全体としての構造は安定均衡する場合が ある • 6行目：システムに全体と部分という明確な階層 構造を持ち込むことになった
- 47. 1-3-4 カオス複雑系 • 1行目： 自己参照を含む平均場 補遺）平均場のイメージ 場：力の及ぶ範囲 周囲の平均（加算） として自らの状態を決める • P.48 8行目：自己回帰関数では，初期の微小 な性拡大され，全く異なった状態を生み出す 例）バタフライ効果
- 49. 1-4.入出力システムの論理 • 1章のまとめとなる節です。ポイントは，p.49の 2行目です。 – 入出力システム＝機械に代表される • 物理的 • 機能単位なので操作可能 • 工学的目的のためには有用 – それゆえにシステム自身に制限や限界を設ける ことになりやすい。
- 50. 1-4-1 ブラックボックスと機能等価性 • 補遺・巻末注より）サールの中国人の部屋 中国語ネイティブ 中国語が全くわか らないが辞書で会 話できる人の間 翻訳の結果からは 違いがわからない
- 51. 1-4-1 ブラックボックスと機能等価性 • 機能的に等価であれば同一のシステムだと 見なされる（考え方である）。 入力 ？ 出力 「人間」を考えるときにこれでよいのか？と筆者は問う • 成立条件：観察者とシステムの独立性 • システムの機能は外部の操作者によってア プリオリに（事前に）仮定されている
- 52. 1-4-1 ブラックボックスと機能等価性 1. 入力から出力への単純な一対一対応を求 める単一系 2. 出力の一部を入力に再帰させることで，自 律的安定を求めるフィードバック系 3. 複数の入力に対する複数の出力をシステム 内部の自己回帰に求める自己組織系 • 予想外の作動=操作不能；知識システムの 限界に如実に表れている
- 53. 1-4-1 ブラックボックスと機能等価性 • 安定の形も様々；自己組織系は「カオス」や 「ストレンジアトラクタ」のような予測不可能な 形にするのではなく，何らかの形で定常解， あるいは少なくとも数種類の周期解に持ち 込む必要が生じた。 • 我々には「固定」「定常」「均衡」「平衡」「単純 周期」しか理解できない。 • このアプローチによる行動科学の限界
- 54. 1-4-2 複合要素単一系 • 一つの機能単位についてのシステム論で あった。 – 記号論理系は「扱いうるものは全て安定した記 号」に限定。力技。 – 自己組織系は「どこかで安定していてくれ」とい う操作軽減の方略 • P.52,2行目：暗黙の内に入出力システムとシ ステム操作者という2つのシステムを仮定さ れている
- 55. 第二章 ネットワーク・システム ネット＝網＝構造 ワーク＝はたらき＝機能 構造の挙動の学
- 56. 第二章 ネットワーク・システム １，セル・ネットワーク
- 57. 2-1.セル・ネットワーク • 補遺）セル・ネットワークは作者の造語 • セル＝細胞 一次元セルオートマトン 二次元セルオートマトン 一般的なネットワークの図： セル・ネットワークの図： 要素間のつながりだけが重 要素が整然と並んでいる＆つながりが周辺に 要で，距離は関係ないため 限定。 に自由に位置を取る いずれもノードが等質(等機能)であることが前提
- 58. 2-1-1.ノイマンの夢 • セル・ネットワーク前史の話 • 補遺）オートマトン＝自動機械 – 単数形；Automata ジョン・フォン・ノイマン – 複数形；Automaton （1903-1957) 数学・物理学・工学・経済 – 生き物のような機械 学・計算機科学・気象学・心 • 自律 理学・政治学に影響を与え た。第二次世界大戦中の原 • 自己修復 子爆弾開発や、その後の核 政策への関与でも知られる。 • 自己複製 • 自己増殖
- 59. 2-1-2.セル・オートマタ • ノイマンのセル・オートマタは二次元。 • 各セルは29の状態をもち，周囲の4セルと10 種類のコミュニケーションをする。 • P55.最後の行から – 均質なユニットの組み合わせ – セル→器官→全体（万能機械） – 万能＝チューリングマシン 二次元セルオートマトン
- 60. 2-1-3.ライフ・ゲーム • ノイマンの4セル29状態に比べて，かなり簡 素化されたモデル • ライフ・ゲームは8セル2状態 • これで万能機械になることが数学的に証明 された（タッカー） • 経緯とルールを以下簡単に。 ライフ・ゲームの 近傍（ムーア近傍）
- 61. 2-1-3.ライフ・ゲーム • ライフゲームは，1970年代、ジョン・コンウェイが開 発したもので、簡単なルールながら生き物がうごめ いているような世界を作り出すことに成功。 • ライフという命名のとおり、これは生物の集団が生 まれ増殖して繁栄し、やがて過密で衰退していく様 を、極度に単純化したモデルともいえる。 • 8bit時代のパソコンゲームとして愛された。
- 62. 補遺）ライフ・ゲームのルール • カバーストーリーで理解しよう – 各セルは、人が生きている（オン）か死んでいるか （オフ）、のどちらかの状態（2状態）。 – 人口が過密でも過疎でも生き残れない。ちょうどよ い密度のときに子供がうまれ、繁栄する。 – ある人が生きているとき、その周囲８つのセルに、 ２人または３人いれば生き残る。 – セルが死んでいるとき、周りにちょうど３人いれば、 次のターンで生まれる。
- 65. 補遺）ライフゲームのルール 三人いると生まれる。 デモを見てみよう！
- 66. 2-1-3.ライフ・ゲーム • ライフゲームは「面白い」「なんか変」。 • 特に変なパターンはグライダー • 他にも様々なおもしろパターンがある • 詳しくはW.パウンドストーン「ライフゲイムの宇宙」を 参照。 • 広大な領域が必要とされるものの，グライダーのパ ターンでAND/OR/NOTを実現＝チューリングマシン
- 67. 2-1-4.アダム・ループ • ラングトンのアダム・ループを見てみよう • ラングトンは，パターンが自ら自己組織的に 自己増殖することを目的としてセルの振る舞 いを考えたのである。 • アダム・ループはパターンのシステム • ＜＜重要＞＞パターンは，システムか？
- 68. 2-1-4.アダム・ループ • コンウェイ，ラングトンのやり方は「ある推移 規則の時はパターンが生まれる」という考え • ウォルフラムはどんな推移規則なら，(複雑 な）パターンが生まれうるか？と考えた。 • →一次元セル・オートマタに単純化する 一次元セルオートマトン 近傍は左右の2つだけ。 自分をいれても23=8パタン 8パタンから次の一手が決まる(0/1)ので，28=256 通りで全部の規則を検証することになる。
- 69. 2-1-4.アダム・ループ • 実際に見てみよう。＞ルール30,90,214他 • 4パターンにわかれる – すぐにパターンが消滅する（固定） – 同じパターンの繰り返しになる（パターン） – 不規則なパターンになる（カオス） – 複雑なパターンになる（複雑） • カオスの淵The edge of Chaosにこそ生命現象 のバランスがあるのでは，という考えに。
- 70. 2-1-5 個人と社会への連絡橋 • セル・ネットワーク系の制限 – 1～3次元の空間に限定されていること – 近傍をアプリオリに固定していること – セルの取りうる値も多くは2値 – 近傍との結合強度が1に固定 人間関係と比較せよ • 個々のセル＝個人，全体のパターン＝社会と考 えると，セルの推移規則は個人の態度変容に， 形成されるパターンは集団の比喩となる
- 71. 第二章 ネットワーク・システム ２，ニューラル・ネットワーク
- 72. 2-2-1.ニューラル・システム • 補遺）元になったの は神経回路網。 ニューロン→ シナプス↓
- 73. 2-2-1.ニューラル・システム 神経回路網のうまいしくみ 1. 軸索の隙間を(電気)信号 が飛び移る！（跳躍伝導） 2. 全無法則で電気のロスを なくす！ 3. 学習はシナプスにおける 伝達効率の変化（デジタ ルとアナログの融合！）
- 74. 2-2-1.ニューラル・システム • マッカロとピッツのモデル • P.64まで，シグモイドモデル，ボルツマンマシーン， アダラインモデルなど複数のモデルがあるが筆 者はこれを平均場モデルと呼んでいる。
- 75. 2-2-1.ニューラル・システム • 補遺）平均場モデル，というのも著者の造語 • 平均場モデルの特徴は， – 複数のユニットと結合し， – ネットワークを形成し， – 全体としてシステムを構成する – 各ユニットは結合している周囲の平均的状態を 取ることを目的としている こと。 • 逆平均場モデル（造語）については後ほど。
- 76. 2-2-1.ニューラル・システム • これらのシステムの前提：結合強度は個別的 で変化（＝学習）しうる。 • 入出力システムとの違い 1. ユニットが複数で，相互に連結している 2. すべてのユニットが均質である 3. 情報がネットワーク全体で閉じている • いずれも神経回路網の驚くべき特徴
- 77. 2-2-2.パーセプトロン，アソシアトロン， コグニトロン • 補遺） – Perception;知覚 – Association;連合 – Cognition;認知 • パーセプトロンはマッカロ・ピッツのモデルを そのままモデル化したもの 重みを学習によって調整 入力層 出力層 ・・・ →学習が済むと，正しい反応をするように なる。＝外部入力を理解する！
- 78. 2-2-2.パーセプトロン，アソシアトロン， コグニトロン • 補遺）パーセプトロンの考え方と多変量解析 – 多入力，1or少出力という意味では同値 – 異なるのは，学習によって結合強度を変えるとこ ろ。多変量解析は代数的に解を出すので，再現 可能だが，パーセプトロンは重みを再現しない – どういう学習であれ，結果が出れば良い，という 考え方でもある。
- 79. 2-2-2.パーセプトロン，アソシアトロン， コグニトロン • 補遺）第一次N.N.ブームの終焉 • M.ミンスキーがパーセプトロンでは線形非分 離な問題が解けないことを指摘 ←解ける。線形分離可能。 解けない。線形分離不可能。→
- 80. 2-2-2.パーセプトロン，アソシアトロン， コグニトロン • 補遺）N.N.ブームの復興 • 中間層を置けば，先程の問題は解ける！ ・・・ ・・・ 出力層 中間層 入力層 • 多変量解析における，多相データの分析と同じ
- 81. 2-2-2.パーセプトロン，アソシアトロン， コグニトロン • アソシアトロン，コグニトロンも基本的に同じ マッカロ・ピッツモデルの応用 • アソシアトロンはパーセプトロンの相互結合 型モデルだと考えればよい。次のホップフィー ルドネットワークと似ている • コグニトロンのポイントは，階層性＋側抑制。 抑制することでエッジを効かせる。
- 82. 2-2-2.パーセプトロン，アソシアトロン， コグニトロン • 補遺）アソシアトロンやホップフィールドネット ワークの「連想」 ある入力ベクトル(x1~x4) x1 の情報から，ある出力パ ターン(y1~y3)をみちびく x2 ように重み付けを学習させ る＝連想する x3 x4 連想したものから，さらに 連想を重ねることも可能。 アソシアトロンはユニットを 相互に結合させて実現 y1 y2 y3
- 83. 2-2-3.ホップフィールドネットワーク • 補遺）アソシアトロン同様，パターンを学習さ せる→連想，というモデル。 • 細かいことなので覚える必要はないが，その 特徴は – 相互対称結合 – 非同期更新 – Hebb則による学習 など。
- 84. 2-2-3.ホップフィールドネットワーク • P.68最終行；したがって，ホップフィールドネットワーク は入力パターンベクトルの固有値を中間層が獲得し， 出力層に固有ベクトルを出力する機械である云々 • →ニューラルネットワークと多変量解析は等価である。実際 に，線形な統計モデルが組みにくいときに，N.N.で解析する 統計手法がデータマイニングの業界で利用され初めている • ボルツマンマシン，PDPモデル（parallel distributed processing model，並列分散処理モデル）も基本的に は同じ • 興味がある人は，守一雄（著）「やさしいPDPモデルの 話」北大路書房を参照
- 85. 2-2-3.ホップフィールドネットワーク • P.70三段落目；ホップフィールドネットワークの 功績は大きい。認識されるパターンがユニット 間の結合強度の付置(パターン)によって決定 されるということは，記号の意味や概念を，内 包でもなく（事物そのもの，実体），外延でもな い（内包同士の組み合わせによって形成され る複合体），関係として把握できることを示し たからである。
- 86. 2-2-4.コホーネンネットワーク • 補遺）別名，自己組織化マップ，自己組織化 ネット，Self-Organization Mapping, SOM. • 出来ることは「分類」。複数の対象を適切に位 置づけることが可能。 • ペンフィールドの「ホムンクルス」のイメージ。 脳は外界からの情報をきれいに並べてマッピ ングしている。自己組織的に。
- 87. 2-2-4.コホーネンネットワーク • 補遺）これまでのN.N.とは逆に，該当するセ ルが周囲を変形させていく＝逆平均場 • 統計モデルとしても利用される。 – 複雑なデータを少ない次元にマッピング – 新しいデータのマッピング（プロファイリング） – 新しいニッチの発見（マーケティング）
- 88. 2-2-5.カオス・ネットワーク • 補遺）目的は不明 • ただ，現実世界はカオス的であり，カオス的な データを分析するにはカオスを許容するモデル を作っておこう，というところか。 • CAの話のように，どうすればカオスになるか，な らないでいられるかが相図として描かれる。 • P.72二段落目；個々のユニットが自己回帰的で ありながら，全体として自己組織化も達成すると いう，二重の振る舞いを許容する
- 89. 2-2-5.カオス・ネットワーク • カオス・ネットワークをはじめとする複雑自己 組織系が提唱した問題（P.74) 1. 部分と全体の相互関係（micro-macro dynamics) 2. 主観ー客観についての新たな枠組み 3. 直接的因果関係による説明不可能性 4. 自己組織性と自律性，及び，散逸構造 • 著者の中でもまとめ方が不十分だと思われ る。複雑系の研究全体からも，同様の印象 を受ける。
- 90. 第二章 ネットワーク・システム ３.社会関係ネットワーク
- 91. 2-3-1.「場」理論 • 補遺）集団力学の父，K.Lewin • 「社会科学における場の理論」（Lewin著） • 「場（Field）」＝力の及ぶ範囲 • 集団は、人間の影響力が及ぶ範囲のこと • トポロジー心理学：人間関係は連綿と繋がっている A AからBへ、力のかかる 向きはいくらでもある B 力の及ぶ範囲＝場 特に「生活空間Life Space」という 91
- 92. 2-3-1.「場」理論 • 補遺）場理論の考え方 • 特定の個人の特定の行動は、ある時点で、 生活空間の中に存在する心理的事実、（行動 に影響を与えるものや人の状態と条件）の総 体から説明される。 • 生活空間～グラフ表現～ネットワークの発想 • P.75 生活空間のネットワークの結節は認識 対象であり，紐帯は相互依存性である 92
- 93. 2-3-1.「場」理論 • P.75 レヴィンは個人の生活空間にとどまらず， 個人間＝集団の生活空間ネットワークにも言 及し，社会的場も個人的場と同様に考えてい ることに注目しなければならない。つまり，個 人の生活空間も集団の社会的場も同じ相互 依存ネットワークとして取り扱えるということで ある。 • 個人と社会を同一のネットワークにおける別の様相と とらえるアイディアの萌芽
- 94. 2-3-2.対人（認知）的均衡理論 • 補遺）認知均衡理論とよばれる一連の考え バランス状態 + + - - + - - + + + - - (a) (b) (c) (d) インバランス状態 + + - + + - - - - + + - (e) (f) (g) (h) 図1．バランス状態とインバランス状態
- 95. 2-3-2.対人（認知）均衡理論 • 補遺）バランス理論の系譜 – Heider(1946)のPOXモデル – Newcomb(1953)のABXモデル – Osgood and Tannenbaum(1957)のPSCモデル – Festinger(1957)の認知的不協和理論 • いずれもネットワークの観点から考えれば，平衡 状態に向けた推移規則の論理であるといえる • P.76最終行 しかし（中略），個人を主眼において いるため，ネットワーク全体のパターンを問題とし なかった。 95
- 96. 2-3-3 対人関係論とANOVA理論 • 対人関係論はゲーム理論で用いられる利得 行列を社会心理学的に考察したもの • 利得行列の例）囚人のジレンマゲーム プレイヤーA 協力（C） 裏切り（D） 8点 12点 協力（C） 8点 0点 プレイヤーB 0点 4点 裏切り（D） 12点 4点
- 97. 2-3-3 対人関係論とANOVA理論 2 -6 -2 -2 4 -4 0 0 ＝ + + 6 -2 2 2 4 -4 0 0 BRC=-2 MFC=4 MBC=0 8 12 8 0 0 4 12 4 BRC=-2 MFC=4 MBC=0 2 6 -2 2 4 4 0 0 ＝ + + -6 -2 -2 2 -4 -4 0 0
- 98. 2-3-3 対人関係論とANOVA理論 • ANOVA理論は原因帰属の理論である – 「Kくんが小杉の授業中寝ている」 • Kくんはほかのどの授業でも寝ている→人 • 小杉の授業を受けた人はすべて泣いている→事柄 • 部屋の温度など？→状況 – これを検証することによって，人は原因帰属する • 筆者は，ネットワークの観点から，この原因帰 属モデルと対人関係論を融合した，状況が推 移していくゲーム論が考えられる，という提案 をしている。
- 99. 第二章 ネットワーク・システム ４. ネットワークの論理
- 100. 2-4-1.グラフ理論と2-4-2.ネットワーク構造 • 補遺）２章に対するまとめの節。 • グラフ理論というネットワークの数学的基盤 理論の紹介など。 • ノード，パス，クリーク，構造同値などのキー ワードを押さえておこう。 • グラフ理論は「静的構造を扱っている」ので， 変化するグラフを扱えない，という欠点がある
- 101. 2-4-2.ネットワーク構造 • P.81 「ネットワーク」と呼べるためには,その 中に少なくともひとつ以上のループがなくては ならない。 – 自己回帰ループ；広がらない – １次元的連結；自己回帰ネットワークは続かない – 自己帰還；１次元セルオートマトン型 – 自己環流；ｎ次元セルオートマトン – 階層的自己環流；人工生命などで見られる
- 102. 2-4-3.ネットワークの機能 • P.82 第二段落；ネットワークが持っている特 徴は，その部分となるユニットにあるというよ りネットワークの全体的特徴であり，全体とし ての機能であるということが重要 データの 出力，あるいはネット 入力 ワークの状態変化 ネットワークの工学的利用 「パターン認識」「マッピング」 システムとしては閉じている
- 103. 2-4-4.自己というパターン • 一体何が複製されるのか？ – グライダーというパターンの複製 – 入力情報⇔出力情報という複製 • パターンとは観察者にとってのパターンで あって，ユニットにとってのパターンではない • システム概念はこのままでよいのか？ – グライダーには要素があり配置＝位置関係があ り，何度かの変換の後に元に戻る変換群をもつ ＝システムとはパターンのことではないか。
- 104. 2-4-4.自己というパターン • 補遺）パターンpattern – 【名】〔装飾の〕模様、文様、図案 – 〔自然や偶然にできる〕模様、繰り返す形 – 〔原型として使う〕ひな形、模型 – 〔物を作るときに使う〕鋳型、型紙、元版 – 〔1着の洋服を作る〕服地 – 〔手本とすべき優れた〕模範、見本 – 〔生地などの〕見本、サンプル – 〔思考や行動などの〕パターン、様式、決まったやり方
- 105. 2-4-4.自己というパターン • P.84 最終段落；ノイマンが考えたネットワーク はセル・オートマトン（ユニット）もシステムであ り，それからなる「セル・オートマタ（ネットワー ク）に出現するパターンもシステムである」 • ユニット＝１個人の生命，ネットワーク＝社会と 考えよ。 • ネットワーク上に生まれるパターン（あるやり方 の繰り返し）はシステムであり，それは自己修 復し，自己複製し，自己増殖する「生命」である
- 106. 第三章 複合システム
- 107. ３章 複合システム • 補遺）これまでのシステムが単一のシステムを 扱っていたのに対し，複数の合わさったシステム として全体を見る視点。この言葉にすでに，部分 は部分としてシステムであり，全体は全体として （別の）システムである，という階層構造が含ま れていることに注意する。 • 歴史的には，階層性にこだわったシステム観と いうのはなく，筆者独自の視点といえるが「なぜ 階層性が必要なのか」についての答え方には繊 細な注意を払ってみていく必要がある。
- 108. 3-1.人工生命 • 補遺）レイア，という言葉 • Layer(レイア)は層，という意味。レベル，フェイ ズ，とも近い。筆者は物理的なレイアと位相 的・心理的・抽象的なレイアとの区別をする • 人工生命の研究で，初めて物理レイアとパ ターンレイア（≒位相レイア）との関係性が考 えられるようになった • P.87にあるように，この限界は「生命のようで あるという感想」に依拠しているところ。
- 109. 3-1.人工生命 • 読んでおいてください – 3-1-1.人工生命とは – 3-1-2.自己増殖過程 – 3-1-3.GA（遺伝的アルゴリズム） – 3-1-4.適応地図と階層 – 3-1-5.NK問題；近傍と全体のサイズの問題
- 110. 3-1.人工生命 • 3-1-1.省略 • 3-1-2.GA(遺伝的アルゴリズム) – プログラムを遺伝子として書き換え（遺伝子バイ ト），様々な遺伝子を持つ個体が競争，交配し， 生き残った遺伝子が拡散する（自然淘汰）ような 世界をコンピュータ上でつくる – 最終的に生き残り，広まった種は，その環境に最 も適したプログラムになっている。
- 111. 3-1.人工生命 • 3-1-2.GA(遺伝的アルゴリズム) – GAは人工生命に自己組織関数の変更が外から 与えられることを示した。 – 外から与えられる＝自然淘汰と突然変異 • 3-1-4.省略 • 3-1-5.N/K問題 – 近傍数Kと全体のセルの数Nの比率を考える
- 112. 3-1.人工生命 • 3-1-5.N/K問題 – ライフゲームの近傍は8 – グライダーは25セル以上 の空間で飛ぶ ボルボックスは１個体が周囲５個体と接触し，１６個体 でユードラとなる • 3-1-6. 省略 • 本セクションはいずれも示唆的ではあるが，本質的な言 及ではない（それが人工生命研究の特徴と言えば特徴である）
- 113. 3-2.複雑系 • 補遺）複雑系とは • 20世紀末に流行した考え方で，基本は局所 的相互作用，並列分散処理による複雑な全 体像の現れ，についての科学的アプローチ。 • サンタフェ研究所には様々な分野の研究者 が集まっていた。ラングトンやウォルフラムも ここに滞在したことがある。 • 詳しくはM.ワルドロップ「複雑系」を参照。
- 114. 3-3.自己創出系 • 補遺）自己創出系（オートポイエーシス） • 自己組織→自己修復→自己複製 • ・・・自己って何？ • 自己を生み出すシステム,という意味で,正面 から生命・自己をとらえようとする考え方であ り，それだけに難解かつ抽象的な理論ではあ る。発端は，神経生理学者のマツラーナと ヴァレラ。
- 115. 3-3-1.オートポイエーシス • 補遺）オートポイエーシスとは • 次の四つの特徴を持つ「生命」を捉える新し いシステム論 1. 自律性 2. 個体性 3. 境界の自己設定 4. 入出力の不在 • 「なぜ自動車は生きていると言えないのか」
- 116. 3-3-1.オートポイエーシス • P.100 オートポイエーシスをベルタランフィ流 に書けば， 1. システムは作動プロセスであり，要素は作動に よって生成される 2. 要素間の関係は循環的である 3. システムの境界は自らが設定する 4. システム全体の目的関数はシステムを創出す ることである ということになる
- 117. 3-3-1.オートポイエーシス • 補遺）理解する際のポイント • オートポイエーシスはプロセスのシステムで ある，ということ。すなわち，物理的実体がな い。位相レベルのパターンがシステムである と考える。 • 言い換えれば，これまでのシステム論が構造 を主，機能を従としたのに対し，生命は機能 が主で構造が従，としたところが新しい。
- 118. 3-3-1.オートポイエーシス • 補遺）生命の最も身近な例，自己（自分）で考 えてみよう • P.100 個人というシステムは閉じており，内部 観察者である認識主体にとっては彼の認識 世界が全てであり，それ以外のものは観察で きないのである。 • このよく考えれば当たり前である切ない事実 （≒独我論）をどのように乗り越えるかを考え よう
- 119. 3-3-1.オートポイエーシス • 補遺）P.101 部分ー全体の階層構造とシステ ム間の関係 • 一段階下のシステムもオートポイエーシス， 高次のシステムもオートポイエーシスと考え れば良い(by河本） • 下位システムを個人，上位システムを社会と 考える→ルーマンの社会システム論
- 120. 3-3-1.オートポイエーシス • オートポイエーシスが新たに提起した問題 1. 要素を規定せずにシステム単体をどのようにし て分離するのか 2. システムは自らの境界をどのようにして決定す るのか 3. 要素間関係の質は誰が決定するのか 4. 部分ー全体の階層関係をどのように規定するの か →システムとは何か？
- 121. 3-3-2.社会システム論 • P.102.ルーマンは（中略）コミュニケーションに よるオートポイエーシスを「社会」だと規定した のである。 • 「個人」はシステムの要素（コミュニケーション というプロセス）を生み出す「環境」である，と いう考え方。 • 個人は別レベルのオートポイエーシスであり， 社会を考えるときに個人を同時に扱うことが できない。
- 123. 3-4.はじめに • オートポイエーシスは出発点 – 作動と境界が問題の全面に出てきた – 複合システムが明示的に扱われるようになった • しかしその問題点は – 全体の理論構造が完全ではない – 数学的既述がない – 問題の性質が混在している • これらに注意して読み解いていく
- 124. 3-4-1.閉システム性 • システムには「入力も出力もない」？！ • オートポイエーシスは「生命」をテーマにして いるのでこういう考え方になる。従来の工学 的システム論との相違に注意せよ。 • 下から2行目；オートポイエーシスは物理的実 体を問題にしているのではなく「作動」と「作動 プロセス」のみを問題としている。 • 実体の問題ではなく，実在の問題に変わって いることに注意しないと理解できない。
- 125. 3-4-1.閉システム性 • P.105,L7；我々は外的物理世界の情報を入力して いるのではなく，心的作動に固有の特徴的プロセ スによって内的な創出作動を行っているにすぎな い。 • その下の，「心」についてのとらえ方について，諸 君も一考してみよ。なぜ心理学を学ぶに当たって， 物理学を専攻しなかったのか？ • ネットワークシステムには元々入力も出力もなく， ただ個々のユニット状態しかない。→観察者問題
- 126. 3-4-1.閉システム性 • 観察者問題；システム内観察者にはシステム の外部は観察できない。システム外観察者に はシステム内部については観察し得ない。 • 観察者＝意識主体，認識主体≒私 • 私のことは私しかわからない。あなたのこと は，周りから見ていると因果的に推論できる が，本当のところは決してわからない。 • 「研究」というアプローチが可能なのか？→7 章に続く・・・
- 127. 3-4-2.再帰的作動 • オートポイエーシスでは，要素は作動によっ て再帰的に創出される • 蛙の目には何が見えているか＝運動のみ – 人間の目も微振動しながらものを見ている。プリ チャードの静止網膜像の研究参照。 • われわれもまた，動いているものしか見えな いし，それを見るための機構が備わっている • 心理学的には実体より実在の方が大事。
- 128. 3-4-2.再帰的作動 • その上で，実在する「要素」とは何であるかを考 えてみる必要がある。 – マツラーナは詳細について言及していない • 「心」を例に取れば，作動とは思考であり，要素 とは概念や表象だと言うことになる。 • そして継続的，循環的な思考によって概念や表 象が生まれるのだ，と解釈せざるを得ない。 • オートポイエーシスに沿って考えるとこうなる。 オートポイエーシス論に不備はないか。様々に 思考し検証してみよ。
- 129. 3-4-3.構造的カップリング • 補遺）構造的カップリングとは，オートポイエーシ スシステムの中でシステムと外界との関係に言 及したキーワードである。外界と接していること を「構造的にカップリングしている」と表現する。 • ただし，入出力がなく，境界を自己設定する中で， 外部環境とどのような関係があるのかについて は，「相互に浸透している」としか言及されていな い。 • オートポイエーシス論のなかで最もわかりにくい 概念のひとつ。
- 130. 3-4-3.構造的カップリング • 著者の解釈は，「互いが互いに依存し合うこ とによって，互いの一部を取り込んだ形でシ ステムを形成すること」である。 • システム＝個人，自己，私，心のことだと考え よ。システムが別のシステムと「互いに依存し 合うこと」を想起せよ。どのようにして自己が 成立しうるか。 • 自己を「実体」に勝手に限定しないように。
- 131. 3-4-3.構造的カップリング • 著者の解釈は，図3-11にあるカップリング。 • このように接していれば，矛盾なく解釈できる。 • 概念，表象といった要素の上を走る思考(作 動)からなるシステム，としての自己と他者 あなた 私
- 132. 3-4-3.構造的カップリング • P.108,下から2行目は階層問題 • 個人と個人の間では互いの境界を共有する ことでカップリングが可能であるが，個人と社 会(集団)の間でのカップリングは不可能。包 含関係にはなっても，互いの境界を接するこ とはないから。 • 自分自身とのカップリング，要素と全体のカッ プリングがどのようになされるかが，集団心 理学の根本問題である。
- 133. 3-4-4.境界問題 • 「オートポイエーシスは作動によって自らの境界 を設定する」，というパラドキシカルな定義 • 著者の解決策は – 「作動している」レベルと「システムが成立している」レ ベルが異なり，かつ – 「自己」を「自己」としているのは外観察者である と捉えること。 • 河本とルーマンの解決策と著者の反論も一読せ よ。マツラーナとヴァレラの解決策である構造的 カップリングについては既述。
- 134. 3-4-5.自己創出と自己創発 • 自己創出＝オートポイエーシス • 自己創発＝？？？ • 創発；複雑系のなかでみられる考え方。複雑 系は単純な要素が並列分散的に，局所的相 互作用をすることで，大局的なパターンを「創 発する」。 • 筆者は自己創発というこの言葉を，この節の 題にしながら文中で触れていない。
- 135. 3-4-5.自己創出と自己創発 • しかしながら，P.112の文章を読んでいくと， – 大局的に創発されたパターンができ，中でも – 繰り返し生まれる安定的なパターンが生き残る， ということを「自己創発」と呼んでいるようである。 • 補遺）複雑系，創発的に生まれるパターンと してのシステム＝自己，パターンを複製する ルール，を自己と社会，個人と集団の問題と して捉えることができる。
- 136. 第四章 システム論再考 1.システム論の原理
- 137. 4-1-1.用語 • ゆっくり読みながら用語をはっきり理解しよう • 適応，進化，発達といった箇所では，他の分 野での用法との差異を味わおう。
- 138. 4-1-2.ネットワーク原理とセル・オート マタ • P.117 「1ユニットをセルオートマトンと呼び， 単なる複数形ではなく1機能パターンをセル・ オートマタと呼ぶべき」 • パターンはシステムであり，それが一単位 • 電球と電光掲示板のように，部分と全体は相 が違うと考える • 「全体は部分の総和以上」というゲシュタルト 原理に対する著者の回答
- 139. 4-1-3.コネクショニズムと記号計算論 • P.118 ネットワーク原理とは 1. 要素ユニットの機能構造的均質性を仮定する 2. 要素間の関係はネットワークによって不可避的 に自己参照される 3. ネットワークの作動は閉システムを形成している 4. ネットワークの作動が全体パターンを創出する ことがある 5. ネットワークの目的はユニットの安定性ではなく， 全体パターン安定にある
- 140. 4-1-3.コネクショニズムと記号計算論 • コネクショニズム – 具体例；パーセプトロンやコグニトロン – 強調点；並列分散処理 – 哲学的視点；生得的な知識の原基がある • 記号論理系 – 具体例；意味ネット，エキスパートシステム – 強調点；記号計算 – 哲学的視点；経験によって帰納的に知識を重ねる ことができる
- 141. 4-1-3.コネクショニズムと記号計算論 • アプローチの違いによる限界と隠された共通 の問題点＝「パターンと記号」（図４－４） • コネクショニズムは記号を塊として考えない • 記号論理系は記号の創出を考えない • パターンと処理の位相・階層構造の視点を導 入することで両方の問題がひとつに結実する
- 142. 4-1-4.人工生命と進化 • 問題点の指摘がP.120下から２つ目の段落 • 「突然変異などの外的な変移は生物（界）の 一般的特徴なのかもしれないが，少なくともシ ステムの中心的特徴ではない」 • 注；突然変異などの外的錯乱はシステム固有 の特性ではなく，このような外乱がシステムに とって不可欠であるとすることはシステム論 の範疇を超えている。
- 143. 4-1-5.複合する階層的ネットワーク • ネットワークの動的な挙動が面白いのは「ある紐 帯が他の紐帯の関数である」とすることで，三種 類の円環構造を持つから。 • 人工生命はパターンを参照して自らのパターン を変化させる – 淘汰に生き残った遺伝子（生き残り方パターン）から 次の世代を作り出す • なぜ突然変異が生じ，なぜ適応しようとするのか という疑問をシステム論の範疇で回答する
- 144. 4-2-1．要素 • セル＝ユニット（物理レイア）／状態（パターン レイア）の二層構造に着目し，個人と社会に アプローチする • 個体や社会的行為は物理レイア • 個人やコミュニケーションはパターンレイア • 従来の社会心理学では明確に区別できてい なかったことが問題だったのである！
- 145. 4-2-1.要素 • P.125 社会心理学が取り扱うべき「個人」は 個体や行為主体なのではなく，様々な他者と の関係の総体なのであって，皮膚に囲まれた 個体はその物理的表現にしかすぎない • パターンレイアこそ心理学的事象であるとい う主張
- 146. 4-2-2．関係 • 「個人」という要素は「作動」という円環的関係に よって産出される • 「社会（集団，世間，etc)」もまた個人間の円環的 関係によってレベルの異なる作動によって生み 出されるもの • オートポイエーシスの議論を踏まえていることに 注意。 – オートポイエーシスはプロセスのシステム – オートポイエーシスの要素（プロセス）は作動（思考） によって再帰的に再生産される
- 147. 4-2-3.目的 • システムの「目的」を意図性と捉えないように – 誰の？という話になってしまいがちだから • システムは基本的に「安定」を目的とする – 定常安定だけではなく，周期解，局所安定，微視 的レベルでは不安定でも巨視的レベルでは安定 している散逸構造などの形があることがわかって いる – 相転移することで下位レベルでは安定を放棄して いるように見えることもある。（見える，だけ）
- 148. 4-2-3.目的 • 個人（下位，微視的），集団（上位，巨視的）と して読もう • 個人が安定を放棄し周囲の他者の平均場に 依存すれば，パターン・システムとしての集団 は安定均衡するかもしれない • もっと知りたいのは「個人」の目的関数であり， （中略）「社会」にも目的というものがあるのだ ろうか，という疑問である。
- 149. 4-2-4.境界 • 自己の境界をどのように設定するかを問うた のがオートポイエーシスの最大の貢献 • これまでは，システムとは何なのかを論じるこ となく，システム論が成立していた • 自己を創出するシステムとしてのオートポイ エーシス
- 150. 4-2-4.境界 • 物理レイアとパターンレイアは補完しあえる – ハードウェアでソフトウェアをシミュレーションする – ソフトウェアを実現するハードウェアを作れる • 自己の境界を知りうる3つの方法 – 自己の原型がある場合 • DNAによる自己の設計図 – 自分自身を自己として取り込む場合 • 複製によって同一性を作る場合 – 複数の他者によって決められる場合 • 他者の残余としての自己
- 151. 4-2-5.階層 • 個人（下位），社会（上位）という階層性 – 個人の心；思考プロセスのオートポイエーシス – 社会のはたらき；コミュニケーションのオートポイ エーシス • 個人と社会が階層関係を持っているのだとす れば，そこには同質の要素と同質の作動が 異なる実現型として働いていると考えなけれ ばならない。 – P.130のオートポイエーシスの矛盾が論拠
- 152. 4-2-6.定式化 • ここでいう定式化とは数学的現象主義的表現 をする（数式で表す）ということ • オートポイエーシス論は数式で書けない – ベルタランフィの一般システムは連立微分方程式 でかける – 散逸構造論も化学式の一般化から数式化も可能 – 自己，円環，階層，複合化を踏まえた数式化は 無理なのかも・・・
- 153. 4-3-1.部分－全体論 • 前述の「階層関係」に当たる問題意識 – 部分（下位レベル）が位相転換して全体（上位レ ベル）が成立する，と考えれば，従来の部分－全 体論の多くは理解できる – しかし，「全体と部分の同質性」「位相間相互作 用」を考える必要が出てきた，と筆者は言う – 全体から部分へ，という視点の変化
- 154. 4-3-2.安定 • 安定はシステムの目的であった • 複合システムの場合は，単一システムの安 定ではなく，複数の安定の存在を認めなけれ ばならない（単安定から複合安定へ） – あるシステムの安定が他のシステムの不安定を 招来する結果になることも – ほかシステムの消失や成長や創出を促すことに なったりする（ex.アポトーシス）
- 155. 4-3-3.システムと自己 • 動的平衡系（ベルタランフィのシステム）はシ ステムが変化しないこと＝安定であり，自己 制御系ともいえる • ネットワーク系は物理レイアの安定ではなく パターンレイアの安定を前提している。 • 自己制御系の自己や自己組織系の自己は 物理レイアの安定 • 自己修復・自己複製・自己創出系の自己は パターンレイアの安定を目的としたもの
- 156. 4-3-3.システムと自己 • ライフゲームやアダムループに見られる自己 の安定とは，自己と相同なパターンを再生産 することによる自己安定であった – 自己を知るための3つの方法の一つ – 生命系にみられる安定のしかた • 安定の考え方の展開 – 物理レイアの安定→→パターンの安定→パターン の再生産による安定→自己の変化規則の安定
- 158. 6-1.システム・ネットワークとは • システムがシステムとして意味を成すには， 複数なければならず，ネットワークを形成して いなければならない。 • そこでのシステムはオートポイエティックに産 出され，異なる位相と構造的にカップリングさ れている • 位相間相互作用は，システム全体の中で閉 じている
- 159. 6-1-1.システム・ネットワークとは 1. 複数システムからなるネットワークであること 2. 複数システムによって単位体システムが形成・ 消滅可能であること 3. システムは閉じていながら，他システムに開い ていること 4. システムの要素がシステム単位体となり得るこ と 5. システムは位相の異なる階層構造をもつこと 6. 位相階層間の相互作用があること 7. 位相階層毎に目的が異なること
- 160. 6-1-2.どこから観察するか（モード） • ソシオン理論では社会というネットワークの要 素である個人は，社会を畳み込んで成立する。 • 要素としての個人からの視点であれば，当の 個人にとって畳み込んだ社会関係ネットワー クの一部分だけが全てである。 • 社会からの視点であれば，個人は社会全体 の一部分でしかなく，しかも多くの場合不正 確で歪められている
- 161. 6-1-2.どこから観察するか（モード） • 問題は小集団である。この場合，我々は個人 と集団とを同時並行的に観察する必要があ る。 – 集団や組織はそれ自体でシステムであり，した がって個人は他者と同様に集団を認識すること ができる。 • どちらか一方は幻想になる
- 162. 6-1-3.何を観察するか（レイア） • ネットワークの物理的側面？ – 個人；脳のしくみ，神経回路網 – 社会；コミュニケーションの音声，身振り，視線量 • 物理レイアが作る比較的安定したパターン？ – 個人；表象，概念，自己，事件，思想 – 社会；集団，組織，制度，歴史 • パターンがつくり上げる振る舞いのしくみ？ – 個人；情緒，認知，行動，物語 – 社会；役割，勢力，リーダーシップ，規範
- 163. 6-1-3.何を観察するか（レイア） 複合システム・ネットワークを 内部－外部観察者という２つのモードから， 物理－パターンー機能構造という３つのレイアに 接近しなければならないのである
- 164. 了（未完）