読者です 読者をやめる 読者になる 読者になる

DNAコンピュータの哲学 The Philosophy of DNA Computing

去年の4月から7月にかけて、東大の教養学部後期過程の学部聴講生をやっていた。その頃「生体高分子科学」という授業を受けていた。内容はDNAコンピュータの原理を扱うもの。

 
世間では「コンピュータ」と言えば電子コンピュータか、せいぜい量子コンピュータが話題になるくらいが関の山だろうけれど、「DNAコンピュータ」というのがあって、タンパク質高分子を使って情報処理を行う。分子生物学情報科学が下敷きになって実現された。
 
これを学んでいて気になったことがあった。人間が頭で考えて解けない問題に「NP困難(※1)な問題」というのがある。単純に計算量が膨大になるために、人の頭では限られた時間内(※2)に処理しきれない問題というくらいに考えてもらえばいいだろう。
 
実はこの問題の一つを、タンパク質の高分子は解くことができている。繰り返すが主語は「タンパク質の高分子」である。「脳」ではない。
 
人間は日常的に間違いを犯すし、解ける問題だけでなく解けない問題も少なくない。
 
しかしその内側でタンパク質の高分子が日常的に、間違えることは限りなく0%に近い確率でNP困難な問題を解いている。今数学界では未解決の問題のひとつに「P≠NP問題」がある。もしP=NPでなおかつあらゆるNPクラスの問題が、タンパク質の高分子が解ける問題(くどいようだが主語は「タンパク質高分子」である)に帰着することが可能であれば、かなりの数の未解決な問題が解けるようになる。頭では解けなくても解ける問題は、今は電子コンピュータがその一部を担っている。フェルマーの最終定理の証明にコンピュータが使われ、チェスの対戦にコンピュータが使われるだけでなく、もっと人間にとって日常的で重要に思える問題の多くがコンピュータの計算によって解かれている。
 
人間が頭にこだわらなければ、この傾向はさらに今後も続くだろうし、拡大していくだろう。その市場のプレイヤーが電子コンピュータの独占(monopoly)状態からせめて量子コンピュータやDNAコンピュータも参加する寡占(oligopoly)の状態に移っていけば、なにかと面白いことになるだろうと思っている。
 
…さて話の筋を戻すと、頭では解けない問題を、タンパク質の高分子が解けるというのであれば、なぜ脳が生まれたのか、タンパク質高分子が脳の役割を担うべく進化を遂げた方が、生物は遥かに遠くまで行けたんじゃないか。私たちが今立っている地点よりもずっと先を、タンパク質の高分子を司令塔とする生命体(いや、ある意味ではそれはが定義した意味での「生物(life)」ですらないかもしれない、そんな存在ですらありうる)がものすごいスピードで走っていたかもしれない世界。そんな世界にならなかったのはなぜか。その方が生存のためには都合が良かったのではないか。
 
もちろんこれは「進化(evolution)」という言葉をどう定義するかということと深く関わる。それが計画的・合理的に、まるでそれ自体として意思をもち、主体的に進むものと考えるならタンパク質の高分子を司令塔とするようなタイプの進化が生じてもおかしくはなかった。いやむしろそちらの方が高い確率で起き得たとすら言える。
 
しかし実際にはそうはならなかった。なぜか。「起きるはずがない」と言えるほど小さい確率でしか起きないことが現実に起きたからか、それとも世界はそれとは異なる原理で進化が起きるようにできているからなのか。
もし後者だとすれば、進化というのは「偶然(coincidence/chance)」の産物であると考える立場が有利になるのかもしれない。つまり脳が司令塔になったのは「マグレ」だと。たまたま運がよかったからタンパク質高分子という「頭脳派」を押しのけて、ニューラルネットで構成される「秀才」の脳がトップに、というなんだかどこかで聞いたような筋書きだ。しかもその秀才くんは、自分の力を100%出し切っているわけでもない。「ゆとり」である。
 
そんなゆとり秀才を頭脳派がどう思っているかは、全くもって知る由もないが、ゆとり秀才がこの筋書きを現実で、たとえば企業トップや政治家の選出において目の当たりにしたときに快く思わないことあたりを思うにつけ、おそらくは彼の方も快く思っていないんじゃないかと、ゆとり秀才の側の自分は僭越ながら拝察している。
 
 
 
 
※1 NP困難
問題の複雑さを表す「クラス」において、「クラスNP」に分類されるタイプの問題で、有名な例では「巡回セールスマン問題」や「ナップザック問題」、学生に馴染み深いものでは「時間割の作成」なども「クラスNP」に分類される。一つ目の例をもとにすると、あるセールスマンが30の都市を巡回するとき、どの様な順序で各地を回れば最も効率的かを求めよ、という問題。これは可能な経路の数が膨大になるために、「ある限られた時間内」に正解を確実に出すことができない。その困難さを表すのが「NP困難」である。ちなみにある限られた時間内に解ける問題の場合は「クラスP」に分類される。
 
※2 限られた時間内
※1においてもある「限られた時間内」という表現を用いた。問題を解くためにかかる時間を多項式(Polynomial)」を使って表すことを考える。その場合に、ある問題を解くのに必要な所要時間がたかだか多項式で表せる長さの時間ならば「クラスP」(P:Polynomial)に、表せない時間ならばその問題を「クラスNP」(NP:Non-Polynomial)に分類する。