私たちの想像を超える生命の探求

地球外生命体が、私たちの知識をはるかに超えたものだとしたら、どうやって探せばいいでしょうか？TEDxUIUCでクリストフ・アダミが解説するのは、人工生命、つまり自己複製するコンピュータプログラムに関する研究を応用して、生命の徴候である「バイオマーカー」を見つける方法です。そしてバイオマーカーは、生命に対する私たちの先入観を超えたものなのです。

私の経歴は一風変わったものです

例えば私の同僚も 私のところへやって来て

「君の経歴は変わっているね」と

言ってくるくらいですから

それに 私には彼らの言いたいことが分かります

というのも 私は

理論核物理学者として
キャリアを始めたからです

私が考えていたのはクォークやグルーオン

重イオン衝突についてでした

まだ私がほんの14歳の頃のことです

というのは冗談ですがね

しかしその後

計算論的神経科学部の中に

自分の研究室を持ったのです

ただし神経科学については
何もしていませんでした

そしてその後は進化遺伝学と

システムズバイオロジーを研究していました

ただ今日皆さんには
別の話をします

皆さんにお話しするのは

生命について私が学んだことです

私は実はロケット科学者でした

厳密にはロケット科学者ではありませんでしたが

私が働いていたのは

温暖なカリフォルニアにある

ジェット推進研究所で

今住んでいる

寒い中西部とは大違いですが

とても刺激的な経験でした

ある日 NASAの部長が

私のオフィスにやって来て

腰を下ろしてこう言ったのです

「地球外生命体を探し出す方法を

教えてくれないか？」と

私は大変驚きました

なぜなら私の仕事は

量子計算の研究でしたから

でも いい答えを思いつきました

「見当もつきません」と

彼は こう言いました
「バイオシグネチャーだよ

バイオシグネチャーを探すんだ」

「それは一体何ですか？」と私が聞くと

彼はこう言いました

「生命の存在を示す

測定可能な現象のことだよ」

「本当ですか？

だって それって簡単なことでしょう？

私たちの周りには生命がありますよね

生命の定義を当てはめては？

最高裁の決定みたいに
絶対的な定義を」

そして少し考えてから
言い直しました

「いや 簡単じゃないかもしれませんね

だって 例えばこんなものを見て

『よし 間違いない これを生命と呼ぼう』

そう言ったとしても

こんなのもいますよ」

「わかってるさ それも生命だ」と
彼は言いました

もし皆さんの中で

生命とはいつか死ぬものである
と捉える人がいるなら

こいつには当てはまりません

本当に奇妙な生物だからです

この生物は 成長して成熟段階に入り

ベンジャミン・バトンのように
若返りの段階を経て

最後はまた小さな胚のようになるまで

どんどん若返ります

まるでヨーヨーが伸び縮みするように
成長と若返りを繰り返し

決して死ぬことがありません

だから これは生命ですが

私たちが考えるような

生命体とは異なりますよね

それからこんな物もあります

部長は「これはどんな生物だ？」と
驚いていました

分かる人はいますか？

実はこれは生物ではなく結晶です

また さらに小さなものを

よくよく観察した結果

この発見者は

一本の論文を書き上げ
「これはバクテリアだ」と言いました

ただし もう少し詳細に検討すれば

バクテリアにしては
小さすぎることが分かります

彼は生き物だと確信していましたが

納得しない人がほとんどでした

その後 ご存知の通り

NASAでも大きな発表があって

クリントン大統領が

火星隕石に生命が存在したという

素晴らしい発見について
記者会見を開きました

しかし 近頃はこれについて
異議が唱えられています

これらの写真からお気付きでしょうが

生命体であるかどうか区別するのは
簡単ではないのです

私に必要なのは

そんな区別をするための

生命の定義です

では生命の定義は可能でしょうか？

どう取り掛かればいいのでしょうか？

それはもちろん

分厚いブリタニカ百科辞典の
Lのページを開けば…

いえ そうではないですよね
じゃあグーグルで調べてみましょうか

そうしたらきっと何かしらの
答えが見つかるでしょう

しかし そこで得られるような

おなじみの事しか書いていないものは

役に立ちません

そこで このようなものを思いつくかもしれません

何か複雑で

たくさんの概念が書かれています

いったい誰がこんな

複雑で難解で意味のないものを

書いたのでしょうか？

あぁでも これは実は
本当に重要な概念を集めたものなのです

重要な単語をいくつか
抜き出して

説明しましょう

この定義は

アミノ酸とか 木の葉といった

耳慣れたものではなく

プロセスに基づく定義なのです

ここでもう一度先ほどの文章に戻ってみると

実はこれは
人工生命に関する私の著書の一節なのです

そもそもNASAの部長が

私のオフィスにやってきたのはこのためでした

というのも こういった概念に基づいて

生命体を作り出せるかもしれないと

部長は考えたからです

というわけで もし皆さんが

「一体 人工生命って何だ？」と
お思いなら

その研究の生い立ちを

駆け足で説明しましょう

事の始まりは 1990年

初めてコンピュータウィルスが

作られたときまで遡ります

当時を知らない若い方々には

このウィルスがどう感染したか
想像もつかないでしょう

感染経路はフロッピーディスクでした

コンピュータウィルス感染に関して
興味深いのは

次のような点です

感染の発生数をグラフにすると

このように先の尖った

インフルエンザの
発生数のようなグラフになります

実はこの原因となっているのは

ハッカーとOS開発者の間の

いたちごっこの開発競争です

その結果 ウィルスの

系統図のようなものができました

この系統図は

一般的なウィルスの系統図と
ほぼ一致するものです

ではこれは生命でしょうか？
いいえ そうではないでしょう

コンピュータウィルスは
自力では進化しないからです

ハッカーが進化させていますからね

しかしすぐに
このアイディアをより発展させた人がいました

サンタフェ研究所で働く
ある科学者が こう考えたのです

「この小さなウィルスたちを

コンピュータ内の人工の世界で

勝手に進化させたらどうだろう？」

その科学者が
スティーン・ラスムセンです

彼はこのシステムを設計しましたが
うまくいきませんでした

彼のウィルスたちは
絶えず殺し合っていたからです

しかし このシステムを見ていた
ある生態学者は

「自分ならこのシステムを
修正できる」と言って

ティエラシステムを作りあげました

これが私の本の中における最初の

本物の人工生命システムの１つです

ただ これらのプログラムは
複雑化しませんでした

このシステムを見て
少し研究した後で

私が登場したわけです

私はシステムを作ることにしました

複雑化することができる

あらゆる必要な性質を備え

より複雑な問題が
絶え間なく展開するようなシステムです

私はコードの書き方を知らないので
人の助けを借りました

私はカリフォルニア工科大学で

２人の学部生と一緒に研究をしていました

左がチャールズ・オフリアで
右がタイタス・ブラウンです

今では２人ともミシガン州立大学の

立派な教授です

ただ当時は立派なチームとは

言えないことは確かでした

私たち３人が一緒にいる写真が

残っておらず 一安心です

さて これはどんなシステムでしょう？

ここで詳しく説明することはできませんが

少し中身を説明しましょう

焦点を当てたいのは

このような集団の構造です

ここには約1万個のプログラムがあります

異なる系統のプログラムは
異なる色で区別されていて

それぞれが増殖するので
ご覧のとおり

集団が重なりあって成長します

どんなときも あるプログラムが

この世界で生き抜くのにより適した性質を

何らかの突然変異で身に付けた場合

そのプログラムは
他のプログラムを絶滅に追いやるでしょう

それではここで起こることをお見せしましょう

こういった実験は
私たちが自作した

プログラムを使って始めました

独自のものを何度も作りました

私たちの自信作です

このプログラムを
システムに入力すると

すぐに新種が
どんどん出てきます

ところで これは時間を短縮しています

1,000世代を
1秒にまとめたようなものです

このシステムはすぐに
こう反応します

「この馬鹿げたコードは何なんだ？

こんなもの あらゆる方法で

あっという間に改良できる」

新しい種の波が

他の種にとって代わっていきます

プログラムが最も重要で
シンプルなものを獲得するまで

このような活動がしばらく続きます

ここでは停滞状態がみられますが

システムは待機しているだけで

このように新種が生じると

それが拡大し

以前は新種だったものを飲み込み

それまで存在していた遺伝子を全て消し去り

より複雑性を増した
新しいプログラムが完成します

このプロセスは永遠に続くのです

このシステムは

生命と全く同じように

展開していることがわかります

一方でNASAの人々が
知りたがっていたことがあります

「このプログラムには

バイオシグネチャーはあるか？

この種の生命を捉えられるか？

仮に出来るとすれば

アミノ酸のような物質の有無に
惑わされることなく

地球外生命体を

発見できるかもしれない」

そこで私が提案したのは

普遍的なプロセスとしての生命に基づいて

バイオシグネチャーを構築することでした

「それなら 私が展開した

この概念を用いて

シンプルな生命のシステムが

どんなものかを捉えられるでしょう」

そこで私は思いついたのですが ―

まずはアイディアを
説明しなければなりませんね

私が思いついたのは

生命の存在そのものを
探知しようとするというよりは

生命が持つ「意味」を
捉えるということです

ではどのように「意味」を捉えるのか

手始めに100万匹の猿が書いた文章と

本に書いてある文章を

区別する方法を
探ることにしましょう

しかも書かれている言語を

読む必要がないようにしたいのです

すべて読むのは無理ですからね

アルファベットのようなものが
あることさえ分かればいいんです

そこでこのようなグラフが得られました

これは どれだけ頻繁に

アルファベットの26文字それぞれが

猿の文章に使われているかを示しています

ご覧の通り それぞれの文字は

概ね同じ回数使われています

ところが 今度は英語で書かれた文章から
同じグラフを作成してみると

このようになります

本当ですよ
英語の文章ではこんなに特徴が現れるのです

フランス語の文章であれば
グラフはやや異なります

イタリア語やドイツ語でもね

それぞれの言語には
特有の頻度のパターンがありますから

でも必ず 特徴が現れます

内容が政治であろうが科学であろうが

詩であろうが

数学的な文章であろうが

必ず 特徴があるのです

しかも 同じパターンの特徴がね

その文章が英語で書かれている限りは

私たちは文章の書き直しや
写し直しを繰り返すわけですから

同じパターンが現れます

ここに発想を得た私は

このアイディアを使ってみようと思ったのです

意味のある文章の中から

ランダムに書かれた文を探すためではなく

そこになんらかの「意味」が存在する
という事実を

たくさんの生体分子の中から
見つけ出すためにです

でもそのためにはまず

文章におけるアルファベットのような
構成要素を突き止める必要があります

さて そういった構成要素には
候補がたくさんあることが

分かってきました

アミノ酸が使えるかもしれないし

核酸やカルボン酸
脂肪酸が使えるかもしれません

実際 化学物質は実に多様で
私たちの体にはその多くが使われているので

アイディアを検証するために

まずはアミノ酸と
いくつかのカルボン酸を調べました

これがその結果です

このようなグラフが得られるのは

例えば彗星や星間空間 あるいは

実験室で作った
生物が入っていないことが確実な

原始スープの

アミノ酸の頻度分布を

調べた場合です

観察されるのはもっぱら
グリシンとアラニンであり

あとは その他のアミノ酸の
痕跡です

同じような特徴が現れるのは

地球に似た環境で

アミノ酸はあるけれど

生命のないところです

しかし地球上で

泥を掘ってみたとして

その泥を分光計にかけると

バクテリアだらけですし

地球上 どこで水を採取しても

水は生命に溢れていますから

同じ分析をしてみると

全く異なるグラフが得られます

もちろん グリシンやアラニンはありますが

その他に分子量の大きなアミノ酸があるのです

このアミノ酸が生成されるのは

それが生物に欠かせない物質だからです

タンパク質を構成する

20種類のアミノ酸を除く

他のアミノ酸は

全く現れません

つまり これも明確な特徴です

どんな堆積物を使おうが

それがバクテリアであろうが
植物であろうが動物であろうが

生命のあるところでは必ず

このような頻度分布が得られるのです

こちらの分布ではなくてね

そしてこれは
アミノ酸だけに言えることではありません

次に「アヴィディアン」の場合を

見てみましょう

アヴィディアンとは
コンピュータの中の生き物で

複製を繰り返し
複雑化していきます

これは生命が存在しない時の

分布を表しています

アヴィディアンは
28個ほどの命令群を持っています

そして 命令が他のものと
交換可能なシステムでは

その分布は
猿の文章の特徴に似たものになります

つまり これらの命令は

だいたい同じような頻度で現れるということです

しかし 先ほどのビデオのような環境で

複製をしていくと

分布はこのようになります

命令の中にはアヴィディアンにとって

非常に重要なものがあり

その命令が現れる頻度は高くなるのです

さらに一度しか使われない

命令すらあるのです

そういう命令は有害なものか

あるいは偶然よりも
低い確率で使われるべき命令で

この場合は頻度が低くなります

これは確かな特徴と言えるでしょうか？

そう言えるでしょう
なぜなら

文章の例やアミノ酸の例で見られたような

このようなタイプの分布は

環境をどういうふうに変えたとしても
その環境にあわせて

ある特徴を示すからです

次にお見せするのは私が行った実験ですが

まずグラフの説明からすると

上のグラフは

先ほどの頻度分布です

生命がない場合の分布なので

それぞれの命令が

同じ頻度で現れます

そして下のグラフは

その環境で突然変異の起こる確率です

普通ならば複製プログラムが機能して

世界を埋め尽くすまで

複製を続けるのでしょうが

突然変異が起きやすいように設定して

実験を始めると

すぐに変異をして死んでしまうのです

変異の確率が高すぎると

生命は生きていけないのですね

次に変異の確率をだんだん下げていって

生存が可能になる閾値に達すると

複製をして生き延びることが

できるようになりました

この間も この世界に生命体を

投入し続けます

結果はこのようになります

はじめは何も起きません

まだまだ変異率が高すぎます

ここで生存可能な閾値に達して

頻度分布も

大きく変化し そして 安定しました

次に私がしたことは

すこし意地悪ですが
また変異率を上げていったのです

もちろん
また生存閾値に到達して無反応になります

もう一度お見せしましょう
すばらしい分布ですからね

生存閾値に到達し 分布は

「生きている」状態になります

そしてまた生存閾値以上になると

変異率が高すぎるため

自己複製を行うことが出来なくなります

つまり遺伝情報をコピーして

子孫に伝える際に

エラーが多くなりすぎて

複製する能力が失われ

特徴のない分布となります

この実験から

いくつものことを学ぶことができますね

一つは

生命とは何かを抽象的に考えることが

できるようになれば ―

つまり 植物とか

アミノ酸とか

バクテリアについてではなく

プロセスの点から考えると

生命を地球上だけでなく

どこにでも存在しうるものとして

考えることができるということです

生命と関係しているのは

物理的な媒体に蓄えられた情報

ただそれだけなのですから

媒体となるのは

ビットだろうと 核酸だろうと

アルファベットになるものなら
何でもいいのです

そしてその情報が消滅していかないよう

私たちが考えるよりもずっと長い間

情報を蓄えておくための

何らかのプロセスが必要です

それが確保できれば

生命が出現します

つまり 私たちはまず

プロセスだけを考えれば

生命を定義することが出来ます

この時 地球上の生命のような

私たちが大切にしているものを

考える必要はありません

この発見は これまで私たちがしてきた

多くの科学的発見と同じように

「生命は特別な存在だ」という

私たちの考えを
覆しつつあると言えるでしょう

私たちはコンピュータの中に
生命を作ることができます

当然 限界はあります

でも 生命を作りだすために

必要なものはわかっています

そして それがわかれば
難しい問題は

なくなります

つまり

特定の媒体に依らない

普遍的なプロセスさえ
理解してしまえば

地球外へ飛び出し

調査をして

どんな化学物質のアルファベットが
存在するかを知り

その星の通常の化学的組成や

地質科学的性質を推測して

生命がいない場合の

分布を知ることができます

その分布から大きく隔たる場合 ―

例えば ある物質が

目立つとしましょう

それでもまだ

生命が存在するとは言えませんが

少なくとも

その化学物質を詳しく調べて
何に由来するのかを

確かめようとするでしょう

この試みが 目に見えない生命を

発見する可能性を

私たちに与えてくれるのです

今日はこれだけは覚えて帰ってください

他の惑星で生命は

どのように存在しているかを

考えてみれば 生命は

それほど神秘的でないと気付くでしょう

神秘的でないとわかれば

私たちが生命たる所以や
人間がそれほど

特別な存在ではないということを

考えやすくなるのではないでしょうか

これが私が伝えたかったことです

どうもありがとうございました

（拍手）