カオス理論

カオス理論とは何か？
ようするに、
「あまりに複雑になっちゃうと、未来を予測できません」
ということだ。

たとえば、「明日の天気」とか「ヒラヒラと落ちる木の葉の動き」とかの自然現象について、カオス理論では、「複雑だから絶対に未来を予測できません」と述べている。

普通は「ええ〜？そんなことないでしょ」と思うかもしれない。

「どんな自然現象でも、結局は、単純で機械的な物理法則からできているんだから、どんなに複雑になっても、『がんばれば』ちゃんと未来を予測できるんじゃないの？」

と考えるのが人情だ。

でも、カオス理論は、「がんばっても無理！」と言う。

まずは、複雑なシステム（複雑系）について理解しよう。
単純な機械をたくさん組み合わせて、どんどん複雑にしていくと、一体どうなるのか？
そのシステムは、
「初期値をちょっと変えただけで、まったく違った結果を生み出す」
という性質を持つようになる。（初期値鋭敏性）

たとえば、ここに、「完璧な天気予報システム」があったとする。
つまり、風の動きから、気圧、温度など、天気に関係するあらゆる現象を完璧に計算するコンピュータがあったとする想定だ。
その計算式は、本当に完璧なもので、自然の物理現象を完全に再現したコンピュータなのだから、このコンピュータで計算した天気予報は１００％当たるに決まっている。

でもだ。
どんなに完全に物理現象を再現したコンピュータでも、原理的には計算するためには必ず最初に初期値を入れてやらないとならない。
たとえば、「ある時刻の東京の気温が30 ℃である」などだ。
そういう初期状態を決めてやらないと、何も計算できない。

そこで、実際に気温を測って、初期値として入れてみる。
30℃とか。
そうしたら、コンピュータは完璧な計算をして、「１週間後の東京は晴れ」だという結果になった。じゃあ、今度は、ちょっとだけ、初期値を変えてみる。
30.000000001℃とか。
そんな微妙な違いなんて、どうでもいいと思うかもしれない。でも、それで計算すると、今度は「１週間後の東京は雨」という結果になってしまうのだ。

ちょっとでも、初期値を変えると、まったく違った結果が出てしまう。
それが初期値鋭敏性だ！
よく、たとえ話として、
「リオデジャネイロで蝶が羽ばたくと、数週間後にテキサスで竜巻が起こる」
などと言われるが、まさに蝶の羽ばたきぐらいの条件の違いで、まったく違った結果がでるのだ。


じゃあ、「初期値を完璧にしてやれば、正確な予測ができるのでしょう」と言われると、まったくそのとおりなのだが、その前に
「人間の観測は必ず誤差を含み、決して正確にはできない」
という事情が出てくる。

そう、人間は、完璧な観測ができないのだ。人間は、「目の前の棒が何メートルなのか」すら言うことができない。だって、棒を拡大して、どんどん正確に測っていっても、
「2.030432083840293820482038420830（以下まだまだ続く)......メートル」
と無限に観測が続くことになり、どんなにがんばって測ろうとも、原理的に「オッケー！完璧に測りました！」という終わりはないのだ。

その「完璧に測れない、ほんのちょっとした誤差」によって、１週間後の東京が「晴れ」になったり、「雨」になったりと……そのシステム（複雑系）の結果が変わってしまうのである。

だから、
「どんな完璧な天気予報システムを持っていても、やっぱり未来は予測できません」
という結論になるのである。

「人間は、たとえ物理現象を完全に解明したとしても、初期値を完全に観測できないので、決して未来を予測できません」

このカオス理論の結論は、

「今、研究している現象について、どんどん法則性を解明していけば、いつかは、この現象を完全に予測できるようになるはずだ」

と思っていた、当時の科学者たちに大きな衝撃を与えた。