ブックレビュー：科学とは何なのか～科学哲学の世界｜白石直人
科学哲学は、哲学の中でも特に「科学とは何か」といった問題や、生物学などの個々の科学にまつわる哲学的問題を取り扱う分野である。哲学の中でもやや特別な分野なので、今回の記事では科学哲学に絞って、本を見ていきたいと思う。
科学とは何か
科学哲学の最初の一冊としては、A.F.チャルマーズ・著『改訂新版 科学論の展開——科学と呼ばれているのは何なのか？』（高田紀代志、佐野正博訳、恒星社厚生閣）は広範なトピックスをバランスよく取り扱う入門書であり、お薦めしたい本である。初版はやや古い（1976年出版）ので、本書の前半部分の構成もそれに伴って一昔前[1]に主流だった書き方になっているが、改訂新版で後半部分が大幅に拡充され、新しい話題も手広くカバーされた。そのため本書からは、少し古い視点と新しい視点をともに学ぶことができる。
本書前半は、帰納主義→反証主義（ポパー）→パラダイム論など、という（少し古めの）王道の流れに沿って、科学がどう理解されてきたのかが解説されている。帰納主義は、「これまでの多くの事例では性質Aが観測された」という事実に基づき、「次の事例でも性質Aが観測されるだろう」と帰納的に予測するものである。これは極めて自然なものである一方、帰納主義は「なぜ過去の観察事実から、まだ観察していない対象についての事実が得られるのか」という批判にさらされてきた。
ポパーは帰納主義を批判して「反証可能性」を軸とする反証主義を導入し、これを科学の特徴づけにしようとした。反証主義は、科学の理論を反証可能性に開かれた理論として特徴づけ、より反証の危険性にさらされる理論ほどよいものであると評価する。法則の検証は出来ない（未知の反例は見つかりうる）が反証は出来るという点で、演繹論理や確実性を好む立場にとって反証主義は魅力的だった。しかし、現実の科学の歴史は反証主義が語るようには動いていない。特に、ある理論が反証されても、常に補助仮説を導入する[2]ことでその仮説を延命させることができる。こうした補助仮説は科学において実際必要なものでもあるため、反証主義者が考えるような決定的な反証は行えない。ポパーを継承しつつ発展させたラカトシュは、科学を、基本原理である「堅固な核」とそのための補助的仮定である「保護帯」からなる研究プログラムとして把握しようとした。
クーンが広めた「パラダイム」という概念は、もはや分野をこえて様々な場所で見られるようになった。パラダイムとは、ある科学者集団が採用する一連の前提、ルール、技法などが作る枠組を指す。パラダイム内ではその枠組に適合した様々な問題が与えられ、科学者たちはそれをルールに従って解いていく。一方、あるパラダイムから別のパラダイムへと移り変わる過程も存在し、それをクーンは「科学革命」と呼んだ。クーンは、一方では異なるパラダイム間の断絶や対話の不可能性を強調する一方、自身は相対主義ではないと弁明したために、その曖昧さや不整合性が批判された。
本書後半では、より新しい科学哲学の議論が紹介されている。科学の営みを「各仮説が正しいと考えられる確率を変更していく過程」ととらえるベイズ主義アプローチは、すぐ後で紹介する内井『科学哲学入門』でメインとして用いられるほどの有力な立場である。「新しい実験主義」という立場は、クーンや相対主義者が主張する「実験の観察は、その実験家が信じる科学理論に依存している」という議論に抗して、理論には依存しない形で、実験はそれ自体で実験の信頼性（精度など）の検証やデータの蓄積を行えると主張する。実際の実験室での実験の営みをつぶさに見るならば、新しい実験主義の立場も至極もっともなものだといえるだろう。
伊勢田哲治・著『疑似科学と科学の哲学』（名古屋大学出版会）は、「科学と疑似科学の線引き問題」を切り口にした、科学哲学の入門書である。ここまでに見たような科学論は、「科学の目的とは何か」という形で科学と科学でないものの線引きにも関係してきているものが多い。「そもそもなぜあるものが科学か否かに我々は関心があるのか」「科学にいったい何を求めたいのか」という問題を前面に出すことで、科学哲学は哲学者のみが関心を持つマニアックな議論ではなく、幅広い読者が関心を寄せるものだということが伝わる本だと思う。
もう少し高度な科学哲学の入門書としては、内井惣七・著『科学哲学入門 科学の方法・科学の目的』（世界思想社）がある。本書ではベイズ主義的な視点が採用されており、科学的説明の意味や理論の検証過程などを「仮説に対する確率の変化」と捉える視点から記述がされている。仮説の支持・放棄を、全か無かではなく連続的な確率の変化として記述することは、実際の科学の営みと照らし合わせても妥当性の高いものである。
また、ポパーやクーンなどに対して、突っ込んだレベルで批判的な検討がなされているのも特徴的である。ポパーは「過去の観察から未来の予測を導く帰納主義は循環論法に陥る」と批判し、反証主義を提唱した。しかしこれに対し著者は、反証主義の要である「反証された仮説は放棄する」という基準についても、「過去に反証された仮説は、未来においても正しくない予言を与え続けるだろう」という形で、過去の観察と未来の振る舞いを結びつける必要がある、と指摘している。
また、クーンなどの科学哲学者がしばしば、科学における「仮説の形成・発見の過程」と「仮説の検証・正当化の過程」のうち、後者しか視野に入れていない点を著者は批判している。特に、（後者を念頭に置いた）狭い科学の定義を採用し、それに収まらない要素をすべて「科学の外」に置いてしまう議論は、容易に「科学は『科学以外の要素』で動かされてしまっている」という怪しい主張へと結びついてしまう。
生物学の哲学
ここまで見てきた「科学とは何か」のような抽象的問題を論じるタイプの科学哲学は、論点が一通り出尽くしたと考えられたためか、現在ではやや下火になっている。その代わり現在の科学哲学で活発に議論されているのは、「生物学の哲学」のような「個別科学の哲学」と呼ばれる分野である。個々の科学分野の具体的な内容を踏まえた議論をすることにより、哲学的興味の充足だけでなく当該科学分野の発展そのものにも哲学が貢献できる可能性があることも、個別科学の哲学の興隆には影響しているだろう。また、これまでの科学哲学が、もっぱら物理学を模範とする傾向があったことへの反省や反発もあると思われる。もちろん個別科学の哲学の一つとして物理学の哲学もある[3]のだが、この章と次の章では、個別科学の哲学としてよく取り上げられる「生物学の哲学」と「統計の哲学」をそれぞれ見ていきたいと思う。
エリオット・ソーバー・著『進化論の射程 生物学の哲学入門』（松本俊吉、網谷祐一、森元良太訳、丹治信春監修、春秋社）は、生物学の哲学の問題を考えるのに非常によい一冊である。多様な論点について深い考察がなされているので、著者ソーバーの議論に必ずしも同意できない面がある[4]にしても、自身の思考を深めていくためのよい導入になるだろう。
進化論はトートロジー[5]だ、という批判はしばしばなされる。「最適者生存」という切り出されたフレーズは、「生き残ること自体が最適の定義なのではないか」という形でトートロジーの香りを伴っている。しかし、進化論の一部にトートロジーの側面があるからといって、そのすべてがトートロジーであるわけではない。ダーウィン進化論の非自明な主張である「あらゆる生物は類縁関係にある」「生物多様性を促す主要因は自然選択である」は、明らかにトートロジーではない。進化の数理モデルがトートロジーだといわれることもある。確かに数理モデルの結論が観察とは独立に正しいというのはその通りだが、この意味ではあらゆる数学の結果もまたトートロジーということになってしまう。
関連する論点として、適応主義（生物の現在の性質を、その生物が進化の過程で何かに適応した結果として理解しようとする立場）は検証・反証を受け付けない、という批判がある。実際、進化生物学の研究では、生物が環境に適応していると仮定して生物の行動の予測を立てて、実際の生物の観察事実と比較する。そして予測と観察事実が合わない場合には、適応すべき環境に見落としや誤りがあるのではないかと考える。確かにこのアプローチでは、適応主義の考え方は直接には検証されない。しかしソーバーは、適応主義は研究プログラムであるとしてこれを擁護する。適応主義に基づいた生物学の探求が多くの場合に成功を収めるのならば、これは支持される。多くの失敗を重ねるのならば、それは悪い研究プログラムだとして放棄される。
適応主義について注意すべきは、そこで用いたモデルが完全に正しい予言を出さなかったとしても、適応主義が失敗だというわけではない点である。適応の観点から立てた予測が現実と一定の食い違いを見せた場合、研究者は「考慮していなかった適応すべき要素」や「見落としていた制約」があるのではないかと考えを進めることができる。これによってより良い知見に到達できたのならば、やはり適応主義は成功しているのである。
系統樹の推定は体系学の重要な問題である。しかし、現在の生物の情報から、どのように系統樹を復元すればよいだろうか。共通の形質を持つものを近縁として括っていく方法は有望そうである。しかし、トカゲ、クロコダイル、スズメの種としての近さを考える際に、「翼がある／ない」でトカゲとクロコダイルを近い系統にしてよいとは限らない。共通祖先が翼をもたないと考えられるのならば、先にトカゲがクロコダイル・スズメ共通祖先から分岐し、クロコダイルとスズメの分岐後にスズメが翼を獲得したと考えてもよいからである。分岐学的最節約法[6]はこの問題を適切に取り扱えるが、著者は、しばしば語られるのとは裏腹に、分岐学的最節約法は進化についての仮定を置くことで初めて成立する手法であることを強調している。
生物分類と系統樹を巡る問題については、キャロル・キサク・ヨーン・著『自然を名づける──なぜ生物分類では直感と科学が衝突するのか』（三中信宏、野中香方子訳、NTT出版）も面白い。本書では、人間が持つ直感の根深さと、それと自然の系統樹との鋭い対立を描き出している。
かつての分類学では、生物の形態の特徴に基づいて種やグループが分類されていた。この分類はかなり生得的かつ普遍的なものだと著者はいう。ニューギニアの先住民と分類学者とで、鳥の分類の仕方はほとんど一致していた。また、魚や虫というグループ分け、灌木と木の区別などは、ほとんどの民族集団で共通であった。こうした人類の普遍的な分類の志向を、著者は「環世界センス」と呼んでいる。
しかし、この人類の普遍的な志向に基づく分類は、系統樹に基づく分類とは必ずしも一致しない。収斂進化が生じた場合には、全く異なる系統樹の生物同士が、非常に似通った形態をとることがある。絶滅したフクロオオカミは、見た目に基づけばオオカミの仲間に分類したくなるが、系統樹に基づけばカンガルーなどに近い有袋類である。さらに、キノコやカビなどの菌類は植物よりも動物に近い存在であるといったことも、ゲノムの解析で明らかにされている。
上記のような内容なら、直感とは食い違う系統樹解析の結果であっても受け入れられるという人でも、「魚類は存在しない」と言われたら落ち着かない気分になるだろう。その意味はこういうことである。哺乳類などの魚ではない脊椎動物たちは、通常「魚類」と呼ばれる生物たちの中から抜け出す形で進化していった生物である。生物の「類」は共通祖先で特徴づけられるが、この事情があるため「魚類だけの共通祖先」というものは存在しない。魚類と呼びたい生物すべての共通祖先を選ぶと、それはウシやヒトの共通祖先でもあるので、ウシやヒトもまた魚類ということになってしまうのである。
統計の哲学
統計に関する哲学の議論を知りたいならば、エリオット・ソーバー・著『科学と証拠 統計の哲学 入門』（松王政浩訳、名古屋大学出版会）とゾルタン・ディエネス・著『科学としての心理学 科学的・統計的推測入門』（石井敬子、清河幸子訳、新曜社）の二冊がなかなかよい。前者の著者ソーバーは、すでに見たように生物学の哲学を専門とする人物である。後者は、タイトルだけ見ると心理学を志す人のみを対象にした本に見えるだろうが、中身は前半2章がポパー、クーン、ラカトシュといった古典的な科学哲学の概説、後半3章が頻度主義、ベイズ主義、尤度主義という3つの代表的な統計への立場を検討する内容である。著者は心理学者であり、本書は実際に研究の現場の統計データ解析で用いることを念頭に置いて書かれているため、心理学のみならず自然科学、社会科学で統計データを扱う人にとっても、本書は非常に実践的なものとして読めるだろう。
頻度主義は、確率を「ある事象の発生頻度（その事象が起きた回数／試行回数）」と解釈するものである。これは最も自然な統計解釈であり、ネイマンーピアソンの仮説検定もこの枠組に属する。ネイマンーピアソンの仮説検定では、（棄却したい）帰無仮説と対立仮説の二つの仮説[7]を比較する。この枠組では「本当は帰無仮説が真なのに、誤って帰無仮説を偽とみなして棄却すること（第一種過誤）」と「本当は帰無仮説が偽（対立仮説が真）なのに、誤って帰無仮説を真とみなして棄却しないこと（第二種過誤）」の二種類の誤りを考える必要がある。しばしば目にするp値は「帰無仮説が真の場合に、得られたデータ以上に極端なデータが得られる確率」を与えるもので、これは第一種過誤と結びつく。p値があらかじめ定めた有意水準（多くの場合0.05）以下の場合には、「有意な差が見られた」として帰無仮説を棄却する。
ディエネスは、p値についての様々な注意を挙げている。p値は「帰無仮説が正しい確率」ではない[8]。また、p値が大きな値となり有意な差が得られなかった場合に、帰無仮説が正しいのかは何もわからない。この場合には第二種過誤の大きさを評価する必要があるが、多くの研究ではこの側面は無視されているという。もし第二種過誤の大きさが0.5ならば、ある効果が実際には存在したとしても、半分の追試研究は「有意差なし」という報告を行うこととなる。さらに、p値は証拠の強さも意味しない。「帰無仮説が真ならデータが棄却域に入る確率は低い。データが棄却域に入った。よって帰無仮説は真である可能性は低い」という論証は一見もっともらしいが正しくない。これは「ある人がアメリカ人なら、その人が議員である確率は低い。この人は議員だ。よってこの人はアメリカ人である確率は低い」という推論が正しくないのと同じである。
ベイズ主義は、「主観確率の観測データによる更新」として統計を解釈する。事前確率と観測データから事後確率を得る手続きは、ベイズの定理という数学の定理によって保証される。ベイズ主義は、事前確率を導入する必要があり、この点は多くの批判にさらされている。ソーバーは、一般相対性理論の検証を記述しようとする際、「一般相対性理論が正しくなかった場合」というような否定形の仮説に確率を割り当てる方法がない点を指摘している。ディエネスは、一様分布のようなもっともらしい事前分布も、変数を非線形に変換する（例えば変数を逆数に取り直す）と、途端に非一様でとても正当化できないであろう事前分布になってしまうことを指摘している。
ディエネスは、実験のサンプルサイズや測定対象を事後的に変更する「停止規則問題」を強調している。例えば「ある実験で、被験者数が少なかったため有意な結果が得られなかった。そのため、さらに被験者を追加補充して実験を継続する」という行動や「予定より少ない人数の時点で十分有意な差が出たため、当初の予定を変更して途中で実験を打ち切る」という行動は、（ほとんどの研究で標準的に用いられている）ネイマンーピアソンの仮説検定としては、不正とみなされる手続きである[9]。また、当初有意水準をp<0.05にしていたところ、得られたp値が0.008だったからといって、「有意水準p<0.01」という報告を行うことも不正である。仮説検定では、決定規則はすべてデータ収集前に定められていなければいけない。これに対しベイズ主義の立場をとるならば、計画的比較と事後比較は区別する必要がないので、予定を変更して被験者を増やしても問題はない[10]。
尤度は、P（あるクラスのデータが得られる｜仮説が真）という条件付き確率のことである。複数の仮説の間で尤度を比較することで、そのデータがどの仮説を支持するかを評価することができる。事前・事後確率は持ち出さずに尤度だけに着目するのが尤度主義の立場であり、そのため尤度主義はベイズ主義から語る内容を削減したものだともいえる。語る内容を限定することは謙虚さともいえる一方で、その欠点ともなるものである。ソーバーは、尤度主義は複合仮説（「コインが表を出す確率は6割以上8割未満」のような、幅を持った仮説）を取り扱えない点を難点として指摘している。
統計的な証拠に対する問いとして、「１：証拠から何が分かるか」「２：何を信じるべきか」「３：何をすべきか」という3つの問題が挙げられる。尤度主義は１に、ベイズ主義は２に、頻度主義は３に関わると特徴づけられる。尤度は証拠が何を語るかを明確化する。各自の信念は、ベイズ主義にのっとって更新される必要がある。実際に何かを検証する手続きを構築する必要があるときには、頻度主義に基づく仮説検定を行う。ソーバーは、仮説検定における頻度主義の立場は「どういう検査を行うか」には関心を持つが「得られた検査結果をどう解釈するか」に関心を寄せていないと批判的にコメントしている。
興味深いことにソーバーは、モデル選択理論と赤池情報量基準を頻度主義の文脈に位置づけ、これを肯定的に評価している。モデル選択理論は、手持ちの（有限の）データに対し、どのようなモデルを適用すべきかを考える問題である。例えば得られた10個のデータを線形（y=ax+b）でフィットするか、それとも二次（y=ax^2+bx+c）でフィットするか、という問題はモデル選択の問題である。あまりに自由度が大きいモデルを用いると、手元のデータへのフィットの度合いは高まるが、過学習を起こして次に得られる未知のデータへの予測性能は下がってしまうことが少なくない。注意すべきは、線形フィットは二次フィットに包含される関係にあるので、ベイズ流に確率を割り当てると、定義により必ず二次フィットにより大きな確率が割り当てられるため、主観確率の比較は意味を失う点である。赤池情報量基準は、モデルの予測正確性（次の新しいデータをどのくらい良く予測できるか）をモデル同士で比較するための一つの方法を与える。
[1] 80年代以前の科学哲学発展史の理解の仕方に沿った書き方である。
[2] 例えば「ニュートンの万有引力の法則にしたがうと天王星はこのように運動するはずである」「しかし天王星の運動は予測からずれている」という観測結果は、万有引力の法則を否定するのではなく、「未知の惑星は存在しない」という隠れた補助仮説を否定する形で、万有引力の法則を生き延びさせることができた。そして実際、そのような形で海王星は発見された。
[3] 物理学の哲学として最もよく取り上げられるのは「量子力学の哲学」であろう。しかしこれが主眼とする量子力学の解釈問題は、物理学の対象であり実験検証できる「量子力学の体系」と、実験検証できない「解釈」とがきれいに分離され、哲学者はもっぱら後者のみを扱うという傾向がある。そのため量子力学の哲学は、良くも悪くも物理学としての量子力学には抵触しないように振る舞っており、物理学としての量子力学の発展には影響を及ぼしにくい関係にある。量子力学の解釈問題については、以前私がMondに書いた説明も参照いただきたい。
[4] 例えばソーバーは、自然選択が作用する単位を巡る問題で、自然選択はすべて遺伝子に対する選択として説明できるという立場を批判し、多様な階層で選択が働く集団選択を擁護している。しかし、ソーバーの擁護するタイプの集団選択説と遺伝子選択説（ハミルトンの包括適応度）とは等価な予言を持つことが証明されている。標準的な行動生態学の教科書であるニコラス・デイビス、ジョン・クレブス、スチュアート・ウェスト・著『デイビス・クレブス・ウェスト行動生態学 原著第4版』（野間口眞太郎、山岸哲、巌佐庸訳、共立出版）では、この等価性に触れたうえで、行動生態学の研究の実用の観点からは遺伝子選択の方が明らかに有用だと論じている。
[5] 「独身者は結婚していない」のような同義反復のことを「トートロジー」という。
[6] 発生する変異の回数が最小になるような分岐図を採用する方法。
[7] 例えば、あるトレーニングをすると100メートル走が速くなることを検証したい場合、「トレーニングをした人は、しなかった人と比べて100メートル走のタイムが0.5秒速くなる」が対立仮説、「トレーニングした人としなかった人とでタイムは変わらない」が帰無仮説である。
[8] p値はP（あるクラスのデータが得られる｜仮説が真）という条件付き確率の形をしており、仮説が真である確率＝P（仮説が真｜あるクラスのデータが得られる）ではない。
[9] ただし、途中打ち切りがあらかじめ計画されたものとして事前に組み入れられているのならば、正当な実験となりうる。しかしその場合、実験全体で有意水準0.05を実現したいならば、打ち切る際のデータから計算されるp値は0.05を大きく下回る値に設定する必要がある。
[10] もちろんこの場合には、仮説検定のような主張を行うことはできない。また、ベイズ主義だからといって、得られたデータを踏まえて後から仮説を調整し、仮説を調整した事実を伏せておくような振る舞いは認められない。
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