歴史におけるリサーチのセンス：バビロニア数学を学ぶことの重要性
Research taste in history: the importance of learning Babylonian math (resobscura.substack.com)
要約
AI時代において、歴史研究では型破りで創造的な「リサーチのセンス」がますます重要になると筆者は論じます。アラン・チャップマン博士との交流を通じて、一見無用に見える古代の知識（例：バビロニア数学）を深く探求することの価値を学び、それが現代の研究に不可欠な「異質な思考」を育む基盤となると述べています。
全文翻訳
歴史におけるリサーチのセンス：シュメール数学を学ぶことの重要性
「均一性ではなく多様性が、進歩の鍵となる可能性が高い。存在の天才は、一貫性よりも気まぐれである。我々の地層は、忘れ去られた歴史の壊れた骨を示す。」 — ベンジャミン・ブラッド（ウィリアム・ジェームズ、1911年引用）
AIによって再形成されつつある時代に、歴史教育や研究がどのように変化するかを時々尋ねられます。このテーマについて確実性を主張する人を私は信用しません。なぜなら、「AI」は非常に流動的なターゲットであり（そして人文科学へのその影響は十分に理解されていないため）、どのような見解も暫定的なものだからです。
しかし、AIシステムが収束する知的な経路と比較して、エキセントリックさや創造性といった特性が以前よりもはるかに重要になる時代に入りつつあるように思われます。言語モデルは、記憶、間隔反復、カスタマイズされたフィードバックを伴う教育法に長けています。また、「総当たり」のアーカイブ調査にも習熟してきています。しかし、それらは依然として中央値的な視点、つまり平均化された、陳腐な知的な平凡さに囚われており、それが最先端のモデルが人文科学分野で「リサーチのセンス」を欠いている理由を説明しているのだと思います。（クリエイティブライティングに関しては、異なる最先端モデルが奇妙に似たトーンと主題に収束する理由もこれにあると考えています）。
これが、AIシステムが収束する知的な経路と比較して、私の教師の中で最も予想外で、最も「分布外」だったのは誰かについて考えるきっかけとなりました。最初に思い浮かんだのは、20歳の時にオックスフォード大学の客員学生として過ごした約9ヶ月間だけ知っていた男性でした。しかし、今年初めに亡くなったアラン・チャップマン博士と過ごした時間は、私にとって本当に人生を変えるものでした。
そしてその理由は、彼が過去の精神の異質な世界にあまりにも没頭しており、まるでタイムトラベラーのようだったからです。
これから数年間、以下で論じるように、この異質な思考の世界から引き出す能力が、より重要で、より稀なものになると私は信じています。
あるレベルでは、アラン・チャップマンはステレオタイプでした。上記のスクリーンショット（彼の歴史プレゼンターとしての数回のテレビ出演の1つから）からもうかがえるように、チャップマンはオックスブリッジのドンのペルソナを受け入れていました。彼はベストを着て、ふわふわした髪をしており、人生の多くを雨に濡れた中世の四角い中庭を歩き回って過ごしました。
1970年代後半の彼の学生の一人によるこの追悼文は、私が2005年頃に出会った彼と一致します。
アランは真のエキセントリックで、親切で、フレンドリーで、常に科学の歴史、特に科学の基盤を常に形成する人間ドラマへの熱意を共有する準備ができていました。彼は常にビクトリア朝の紳士のような立派な赤みがかったもみあげをしており、ツイードの服とディアストーカー帽を身につけ、ワイヤーリムの眼鏡をかけていました。彼は常にベストのポケットに2つの懐中時計を入れていたのを覚えています。リストウォッチは彼の好みではなかったからです。一方の時計はGMTに設定され、もう一方はオックスフォードのローカル平均恒星時に設定されていたため、夏にはどちらも正確な現地時間を指しませんでした。
私の最初の指導面談がオックスフォード大学の歴史学部棟で行われたのを覚えています。しかし、彼はすぐに、代わりに地元のパブ、キングス・アームズで会うことを提案しました。私の記憶が正しければ、彼はいつも濃い紅茶を注文していました。アラン・チャップマンほど紅茶を楽しんだ人間には、私はこれまで出会ったことがありません。
［画像: The King's Arms: Iconic Pub In Oxford | DesignMyNight］
チャップマンが教員を務めていた、ウェダム・カレッジ近くのキングス・アームズ。
ある週、彼は私に、代わりにカンタベリー大主教と紅茶を飲む予定があるため、面会を延期しなければならないと説明しました（「昔からの知り合いなんだよ。君も理解してくれるといいんだけど」）。
イギリス社会に新参者だった私は、チャップマンがエヴリン・ウォーのような上流階級の人物だと Assume していました。しかし、ゆっくりと、彼は実際にはその逆であることに気づきました。彼はインタビューでこう述べています。
私は、勤勉で知的な愛情深い労働者階級の家庭の出身でしたが、大学に行くことは月に行くのと同じくらいでした…学術教育は視野に入っていませんでした。優秀な少年たちは電気技師になり、それほど優秀でない者は半熟練労働に就き、残りは工場、工場、または炭鉱に行きました。
彼はあらゆる種類の機械に魅了され、時計仕掛け、歯車装置、望遠鏡の専門家でした。しかし何よりも、彼は一見無用な知識から意味を抽出する専門家でした。
アランは私が科学史という分野に初めて触れたきっかけでした。彼は私が当惑するような方法で授業を始めました。彼は私がシュメール・バビロニア天文学、数学、そして「60進法」の数のシステムの基礎を学ぶことを主張しました。つまり、このようなものです。
アランは、なぜこれが彼にとってそれほど重要だったのかを私に完全には説明しませんでした。最初は、私はそれを深く不満に思いました。確かに、楔形文字で掛け算をすることに時間を無駄にすることは無用な知識だと自分に言い聞かせました。
それは結局、彼が私に学んでほしかったまさにそのことであることが明らかになりました。
忘れ去られた歴史の壊れた骨
私は60進法での掛け算を習得することはできませんでしたし、これからもできません。しかし、この難解な分野を学ぼうとした経験から得た教訓は、私の人生を変えました。
そこから得たメタ的な教訓は、次のようになります。
科学史は、無用なこと、異質な認識論、時代遅れの考えを、心と魂を込めて理解することに焦点を当てなければ、意味をなしません。
なぜ、非常に知的な人々がフロジストン説を信じていたのか？ どのようにして、シュメール人はゼロを使わずに計算していたのか？ ティコ・ブラーエの太陽系理論はどのように機能し、なぜ説得力があったのか？
科学、医学、技術の歴史を、単なる輝かしい発見の連続として教えるだけでは、それらの発見に実際に至った思考プロセスや、それらと共存し競争していた無数の他の誤った道筋を捉え損ねてしまいます。そして、それらの無数の誤った道筋を見逃せば、当時の行為者が下した選択を有効に分析するための原材料を見逃すことになります。
言い換えれば、無用な知識は全く無用ではありません。それは、歴史におけるリサーチのセンスを養うための基盤なのです。
アランは、均一性よりも多様性に、非自明なものに惹かれる心を持っていました。例えば、彼はアイザック・ニュートンの親しい協力者（そして時には激しい敵）であったロバート・フックの世界的な専門家の一人でした。フックは、建築から顕微鏡学まで、一ダースもの異なる分野に興味が散らばっていたため、おそらく最も影響力のある科学者でありながら、誰もが知っている名前ではないでしょう（彼は大麻の精神活性作用に関する最初の科学論文の著者でもありました）。
［画像: Robert Hooke (1635–1703) | Art UK］
フックの姿を再構築するためにチャップマンと共に作業したアーティスト、リタ・グリアーが2000年代に作成した複数の描写の1つ。フックの同時代の肖像画は現存していません。
チャップマンが語っていた、彼の難解な関心の範囲を示すために覚えている他の事柄をいくつか挙げます。
• アリストテレスの海洋生物学への愛
• 宇宙人は存在するのか？
• 中世の時計はどのように機能したのか？
• 中世イスラムのオートマタ
• ジョルダーノ・ブルーノと無限宇宙における悪の問題
「分布外」（期待される範囲内に収まらないという意味で）で考えることは、シリコンバレー的な意味での反論的であることとは異なります。チャップマンは反動主義者ではありませんでした。彼は単に反対するために反対したのではなく、論客でもイデオロギー論者でもありませんでした。
彼はただ、本当に、本当に好奇心旺盛だったのです。
リサーチのセンスと過去の異質な国
AIシステムの再帰的な自己改善の問題に関する最近の投稿で、ディーン・W・ボールは、リサーチのセンスは「客観的に測定するのが信じられないほど難しい」と述べています。これは、より多くのコンピューティング能力をスケールアップする問題ではないかもしれません。むしろ、タスクを含む明確に定義されたドメインで良好な結果を達成するAIシステムと、人間のような方法で独創的である同じシステムとの間には、質的な違いがあるのかもしれません。
「モデルはこれを（半ば指定されたことさえも）うまくできるか？」という問いと、「モデルは開かれた知的な探求において次に何をすべきかを知っているか？」という問いは、互いに異なっており、この区別は「AGIピルが足りない」として、あまりにも頻繁に無視されるべきではありません。現実には、この区別がどれほど重要かを知らず、モデルが開かれた知的な領域で「センス」を習得するのにどれくらいの時間がかかるかを知りません。
AIエージェントが人間の研究者の思考をますます導くようになるにつれて、それらのトレーニングインセンティブから生じる「認識論的な狭窄」に抵抗することが不可欠です。クリーンなコードを書くことや役立つ回答を提供することに最適化されたシステムは、有望かどうかの即時のフィードバックを提供できない歴史のような分野で新しいものを見つけるタスクを与えられた場合、実際には著しく役に立たないことが証明されるかもしれません。
そして、私たちを認識論的に平坦化するのはAIシステムだけでなく、アルゴリズムの影響と模倣のより大きな文化でもあります。だからこそ、2020年代には、チャップマンのような人々がこれまで以上に必要とされているのです。彼らは、過去の人類の文化から来る異質な世界観について話すだけでなく、それを体現することができる人々です。
シュメール数学を学ぼうとした私の試みを振り返ると—アランは紅茶を飲みながら、私が非常に迷惑に感じたプロセスを明らかに楽しんでいました—私は、そこから実用的な利益を全く得られなかったスキルであったことを容易に認めます。どのような就職の応募でもそれを要求されることはありません。私がThe Age of Intoxicationを研究する中で学んだ多くのドラッグに関する知識とは異なり、パーティーで披露するような楽しい事実でもありません。
しかし、彼がこの異質な知識システムの中で働いた熱狂的な方法は、私にとって常に意味のあるものでした。それは、私が知っていることだけでなく、私がどのように考えていたかを広げたため、私の心に留まりました。1
チャップマン以前は、他の数体系や他の宇宙論が存在することを聞かされていました。
しかし、それらの中に実際に住んでみるように求められたことはありませんでした。
それは全く異なる提案です。文字通り、心を広げるものです。
[［画像］]
今週のリンク
• アランの講義の一部（キリスト教と精神疾患の歴史から世俗化と啓蒙まで）。
• ロバート・フックの1689年の大麻に関する記述より：「それは人を夢の中に引き込むか、あるいは起きているように見えながら眠らせるかのようだが、最終的には深い眠りに入り、すべてを正す。」
• Talkieのために「ニューロンアトラス」を作成しました。これは、モデルの個々のニューロンを上下に「プッシュ」したときに発生する、より興味深い効果のいくつかをマッピングしたものです。例えば、特定のニューロンは、モデルに自分が小説の中に閉じ込められた架空のキャラクターまたは作家であると信じ込ませるようです。以下にいくつか例を挙げます。
[［画像］]
• AI安全研究者のジョシュア・フォンセカ・リベラ（私が上記の例で倣った人物）は、ここで12のモデルの完全なアトラスセットを作成しました。
私がTalkieのような歴史的な言語モデルを非常に興味深いと感じる理由の一つは、それらがより多様な認識空間（過去の精神の集約された概念空間）を探求する初期の試みであり、歴史家が特定の精神とその作品を研究することによってこの領域を探求してきた伝統的な方法を補完する（しかし置き換えるわけではない）方法であることです。