ITスペシャリストが語る芸術

-The Kay Notes-
SE、プログラマー、AI開発者、教育研究家、潜在意識活用研究者、引きこもり支援講師Kayのブログ。

熱力学の第二法則

当ブログは、第一期ライブドア奨学生ブログです。
◇お知らせ
[2019/12/28]AI&教育問題専用ブログ、メディアの風を公開しました。
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常に若く、新しくあるためには

この宇宙は、「乱雑さが増す」ように出来ている。
緑色の葉っぱが、赤くなり、そして、茶色くなり、ついには、ボロボロになるようにだ。
赤ん坊の時はプルプルの肌が、子供の時はまだすべすべしていても、十代も半ば過ぎると硬い部分も現れ、中年過ぎるとざらざらになってくる。
美容や栄養管理で、その速さを多少遅くすることが出来ても、やがては老いさらばえる。
それが現実だ。
熱いものは冷たくなり、記憶は薄れ、太陽だっていつかは燃え尽きる。

もし、乱雑さが減少する宇宙があったら面白い。
醒めたコーヒーが、どんどん熱くなり、沸騰して蒸発する。
頭の中に情報がどんどん入って来て、必死に忘れないと、記憶が増え過ぎて大変なことになる。
そんな世界が存在するかもしれない。

永遠に若くあるためには、乱雑さを増大させないようにしなければならないが、科学的にはそれは不可能だ。
(熱力学の第二法則やエントロピー増大の法則に反する)
絶対零度の世界であれば、分子は運動しないので、乱雑さも増大しないが、温度がある限り、乱雑さは増大する。
まして、若返ることは出来ない。
たとえ絶対零度の世界であっても、乱雑さの増大は止められても、乱雑さを逆転させ、秩序ある状態に戻すことは出来ない。

ただ、乱雑さを減少させ、秩序を取り戻す可能性がなくはない。
昔から、悪魔に魂を売って若返ることが出来るという話がある。
まあ、そんなことをしなくても、実際に若返っているように見える人がいる。
あるいは、意識的に自己暗示をかけて若返ったということもある。
そんな時、何が起こっているのだろう?
ごく大雑把に言えば、分子が結び付いていたのが、バラバラになることで乱雑さが増す。
ならば、バラバラになった分子に、もう一度、結びついてもらえば良い。
分子は原子から、そして、原子は、陽子や電子等の素粒子から出来ているが、素粒子は人間の意識とコミュニケーションするものであるという説がある。
もしそうであれば、心の力で、乱雑さを減少、あるいは、停止、さらには、乱雑さを逆転させて秩序を向上させることが出来れば、若返ったり、新しくなったりすることが出来る。

漫画・アニメの『美少女戦士セーラームーン』の中で、土萠ほたるという少女は、意思の力で他人の怪我を治すことが出来、アニメの『エル・カザド』で、エリスという名の少女も、怪我を治したり、意思の力で物体の熱を上げる(分子運動を増大させているのだろう)ことが出来る。
これらは、意思の力で、素粒子に影響を与えて、分子を動かしているのだろう。
アニメ『キャシャーン sins』で、キャシャーンやジンというロボット、あるいは、ロボット犬フレンダ―は、身体が古くならず新しいままで、特にキャシャーンは、傷付いても自然に修復されてしまう。
これも、分子に乱雑さが増大せず、さらには、乱雑さを逆転させて秩序を取り戻すことで実現出来る。
また、ルナという少女の血には、乱雑さを逆転させる力があり、壊れたロボットに血を与えると、勝手に治ってしまう。
まるで夢のような世界であるが、こういった発想は、必ずしも、妄想ではなく、建設的な空想なのであるかもしれない。

『ヒマラヤ聖者の生活探求』の1巻にこんな話がある。
建てられてから数千年も経っている古い廟(寺や神社のようなもの)があるが、それが、建設されたばかりのようにまっさらである。
壊れても、自然に元に戻ってしまうのだそうだ。
さらに、病気の人や、怪我をした人が、その中に入れば、たちまち癒されてしまう。
なぜ、そうなったのかというと、その廟の中では「生命、愛、平和」という言葉以外は使われないのだという。
これらの言葉の波動が、素粒子に影響を与え、分子を秩序ある方向に動かすのであると思われる。
それなら、我々も、「生命、愛、平和」という言葉を頻繁に言うか思うかすれば良いだろうし、他にも、常に、肯定的な言葉を使うべきかもしれない。








この世の全ては「秩序」で語れる

WIRED(ワイアード)という、アメリカの優れたIT雑誌があり、その創刊者のケヴィン・ケリーは高い見識と深い洞察力のある人で、沢山の世界的な著書があり、TEDでも何度も講演している。
そのケリーが2016年に出した『インターネットの先に来るもの』という本の中でケリーは、
「60年もかかったが、私は最近になってやっとある啓示を得た」
と書いている。
その内容が大変素晴らしいと思ったのに、私は、その内容をすっかり忘れていて思い出せなかった。
何が書いてあったのだろう?
思い出せないほど難しいことか?
そうではなかった。
とてもシンプルなことだった。
では、なぜ私が覚えていなかったのかというと、その「啓示」の事例が長過ぎるのだが、いちいち良い内容なので、「啓示」だけを覚えておく訳にいかなくなり、結果、全部忘れたのだ(笑)。
そこで、その「啓示」だけ書いてみる。
2通りの書き方をしているが、最初の書き方は、やや難しい。
「どんなものも例外なく、そのままの形を維持するためには、付加的なエネルギーや秩序が必要だということだ」
解るけど、ややこしい。
そこで、2つ目の書き方を見る。
「存在するということは、主にメンテナンスをするということなのだ」
こちらはシンプルで良い。
しかし、いずれも、これらの言葉だけで真意を理解出来ないので、ケリーは、そのことについての実際の話をするのだが、それが、難しくはないが、気取り過ぎに思える。
そして、ケリーが「啓示」と言うほど重要なことでも、実感し難い世の中になっていることに気付く。

今の・・・と言うより、随分前からだが、自動車は、オーナーがほとんど手をかける必要がない。
法定点検の時に、ちゃんと点検を受ければ、ずっと良い状態で乗れる。
しかし、点検を受けずにいたら故障が起こる可能性が高くなる。
この点検が、ケリーの啓示の中にある、「付加的なエネルギーや秩序」であり、「メンテナンス」なのだ。
だが、テレビやスマートフォンとなると、買ってから、買い替えるまで、自分でメンテナンスをしたことがなく、メンテナンスサービスを受けることも滅多にない。
とはいえ、本当は、時間と共に劣化しているのだから、故障の可能性は実際には、高くなり続けている。

なぜ、機械が時間と共に故障する可能性が高まるかというと、この世界は、秩序から無秩序に向かう世界だからだ。
これを、熱力学の第二法則とか、エントロピーの法則として覚えている人もいると思うが、ウィキペディアを見ると、これらを馬鹿馬鹿しいほど難しい言葉で説明している。
まあ、「秩序」って言葉を使う時点で一般的でないかもしれない。
そこで、人間の身体と年齢の関係で、ちょっと説明する。
若い間は、多少食べ過ぎたり、あまり運動をしなくても、すらりとしたスタイルを維持し易く、体力も衰えない。
これを、身体の秩序を維持する能力が高く、メンテナンスがあまり必要ないと言う。
しかし、年齢と共に、太り易くなり、放っておくと腹が出るし、体力も落ちる。
つまり、年齢と共に、身体の秩序を維持する能力が低下するので、秩序を維持するために、メンテナンスが必要になる。
要するに、食の節制や、運動をしないと、身体がどんどん悪くなるのだ。

もっと簡単な例で言えば、熱いコーヒーを入れても、それが醒めてくるのは、熱という秩序が無秩序になっていくからだ。
テスト前に頭に詰め込んだことを、時と共に忘れていくのも、記憶の無秩序化である。
そして、こんなことがこの世の全てに当てはまることを、ケリーは「強く実感した」ということなのだ。
そんなことに60年もかかったのだが、これは、あまりに重要なことだ。

秩序ある人間の部屋は片付いている。
だから、部屋が散らかった人間は能力が低く、大したことは出来ない。
会社でも、机の上や引き出しの中が整っていない人間は、絶対に仕事が出来ない。
部長や課長の机が散らかっていたら、その部や課は会社のお荷物であると言って差し支えない。
こんなふうに、ケリーの啓示は、あらゆることに適用出来る。

上でも述べたが、人間の身体は、時間と共に秩序を失うので、40歳になっても20歳の身体をしている人は、秩序を与えるために、かなりのメンテナンスをしている。
そんな人は有能だ。
芸能界でいえば、東山紀之さんやGACKTさんがそうだろう。
特に女性芸能人で目立ってしまうが、年齢と共に容貌が衰えることを「劣化する」とか悪い言い方をするが、何が劣化するのかというと、正しくは「秩序」なのである。
メンテナンスすることで、秩序の崩壊速度を抑えることは出来ても、止めることは出来ない。
まして、逆転させる・・・つまり、若返ることは、神でもなければ不可能だ。

この世界が、秩序が低下する世界であることを知っておけば、いろいろ有利なのである。
つまり、正しい努力とは、秩序を向上させることであることが分かる。
この世の全ては秩序で語れる。
そして、秩序を向上させるものは、生命力と神であることが分かる。
本日は、ここまで。
今後、どんどん分かり易く話そうと思う。
これほど重要なことはない。
尚、アニメで、秩序(エントロピーの法則)をうまく表現しているのは『キャシャーン sins』だ。








プロフィール
名前:Kay(ケイ)
・SE、プログラマー
・初音ミクさんのファン
◆AI&教育blog:メディアの風
◆著書『楽しいAI体験から始める機械学習』(技術評論社)


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