シミュレーションのツリー · シミュレートできるようになったもの

夢 (記録以前。1953年から測定 · 心の中)

心が世界を作るさまについて、記録に残る最も古い記述は、ブリハドアーラニヤカ・ウパニシャッド(4.3.9–10、紀元前7〜6世紀ごろ。研究者の見方は紀元前900〜600年ごろとさらに幅があります)にあります。眠りの中で、自己は世界じゅうから材料を集め、自分自身の光で夢を作ります。そこには戦車も馬も道もありませんが、自己がそれらを自分のために作ります。「彼が作り手だから」です。アセリンスキーとクライトマン(1953)は、急速眼球運動の時期に眠っている人を起こしました。27回のうち20回で詳しい夢の報告が得られたのに対し、目が動いていないときは23回のうち4回でした。レボンスオ(2000)は、夢を見ることは、脅威を見つける練習をする、世界のシミュレーションだと論じました。この仮説は、いまも議論されています。

出典:Aserinsky and Kleitman, ‘Regularly occurring periods of eye motility, and concomitant phenomena, during sleep’, Science 118 (1953) 273–274; Revonsuo, Behavioral and Brain Sciences 23 (2000) 877–901

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子どものごっこ遊び (記録以前。1945年に記述 · 心の中)

ピアジェの象徴遊びの研究(1945)は、子どもが、作り出された場面の中で、ある物や動作を別のものの代わりとして扱うさまを記述しました。リラードら(2013)は、ごっこ遊びが発達に何をもたらすかについての証拠を検討しました。結果は一様ではなく、ごっこ遊びがどれか1つの技能に不可欠だと示すには足りませんでした。

つながった先:グラスタウン

出典:Lillard et al., ‘The impact of pretend play on children’s development: a review of the evidence’, Psychological Bulletin 139(1) (2013) 1–34

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ギリシア悲劇 (紀元前534年ごろ(伝承による) · 人が動かす)

伝統的な年代で紀元前534年、テスピスはディオニュシア大祭で最初の悲劇コンクールに優勝したと言われます。また、自分として語るのではなく、登場人物を演じた最初の俳優だったとも言われます。観客のために虚構を上演し、演者がその中で生きることは、作られた世界の、人間が動かす形です。

出典によって、この年代または主張は確定していません。

出典:Aristotle, Poetics 1449a (tragedy from the dithyramb; Aeschylus adds the second actor); Brill’s New Pauly, ‘Thespis’ (Parian Marble ep. 43 records him as tragedy’s first inventor)

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グラスタウン (1826–1831 · 心の中)

1826年6月5日、父親はブランウェル・ブロンテに12体の木製の兵隊を与えました。ブロンテ家の子どもたちは、そこからグラスタウン連邦を考え出し、1827年12月からその歴史を書きました。のちに、スピンオフの世界であるアングリアとゴンダルに分かれました。研究者は、こうした長く続く作り出された世界を、パラコズムと呼びます。

土台にしているもの:子どものごっこ遊び

出典:Glass Town, Wikipedia (citing Christine Alexander’s edition of the juvenilia)

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もうひとつの歴史 (1836年(最初の小説)。リウィウスは紀元前25年ごろ · 心の中)

リウィウス(『ローマ建国以来の歴史』IX.17–19)はすでに、アレクサンドロス大王が西へ向かったら、ローマはどうなっていたかを問うていました。ルイ・ジョフロワの『ナポレオンと世界征服』(1836)は、1812年にロシアで勝ったナポレオンを描いた、変えられた歴史にもとづく最初の小説です。ナサニエル・ホーソーンの「P氏の書簡」(1845)は、英語で書かれた最初の完全な改変歴史とふつう呼ばれます。どれも、1つの変えられた出来事から、世界をまるごと読者の頭の中で先へ進めています。

つながった先:『高い城の男』; 方法としての反事実の歴史

出典:Wikipedia, ‘Alternate history’

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世界より先にあった言語 (1915年以降 · 心の中)

J・R・R・トールキンは、1915年3月、ノートに最初の人工エルフ語クウェンヤを書きはじめました。中つ国は、自分の言語が生きられる世界を与えるために、主に作ったのだと彼は語りました。言語から外へ向かって作られた、最初の作り出された世界です。その歴史、民族、地図は、50年にわたって練り上げられました。

つながった先:設定世界

出典:Tolkien Gateway, ‘Qenya Lexicon’

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リンク・トレーナー (1929–1934 · 類推モデル)

エドウィン・リンクは1929年4月に特許を出願し、1931年9月に認められました。操縦装置に応じて模擬コックピットを動かす空気圧式の訓練機で、パイロットは地上で飛行の練習ができました。初期の買い手は主に遊園地でした。アメリカ陸軍は1934年に6台を購入しました。第二次世界大戦の終わりまでに、陸軍に6,271台、海軍に1,045台が渡りました。

出典:Guinness World Records, ‘First flight simulator’

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『高い城の男』 (1962年10月 · 心の中)

フィリップ・K・ディックの小説は、枢軸国が勝った後に、ドイツと日本に分割されたアメリカを描きます。1963年にヒューゴー賞を受けました。ディックは、南部連合が勝つウォード・ムーアの『ジュビリーを持ってこい』(1953)を出発点に挙げました。小説の中では、禁書となった本が、連合国の勝利を想像しています。つまり、1つの反事実の世界が、別の反事実の世界を含んでいます。

土台にしているもの:もうひとつの歴史

つながった先:反事実の世界

出典:Wikipedia, ‘The Man in the High Castle’

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ダンジョンズ&ドラゴンズ (1974 · 人が動かす)

ガイギャックスとアーネソンのボックスセットは、1974年にTactical Studies Rulesから出版され、印刷された最初のロールプレイングゲームとされています。プレイヤーは、審判役が管理する世界の中で、登場人物として語ります。卓上の戦争ゲームと、登場人物を演じることを結びつけました。ダンジョンと審判という仕組みは、のちのテキストやコンピューターのアドベンチャーが従った型です。

土台にしているもの:クリーグスシュピール

つながった先:コロッサル・ケイブ・アドベンチャー(Colossal Cave Adventure)

出典:Dungeons & Dragons (1974), Wikipedia

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コロッサル・ケイブ・アドベンチャー(Colossal Cave Adventure) (1975–1976 · コンピューター)

ウィル・クロウザーは、DEC PDP-10でテキストのゲームを書きました。プレイヤーはコマンドを入力し、洞窟の部屋や物の描写を読みます。ドン・ウッズが1976年に大幅に拡張しました。広く遊ばれた最初のアドベンチャーゲームです。描写された世界を、1人で探検できる場所にしました。

土台にしているもの:電子計算機; ダンジョンズ&ドラゴンズ

つながった先:MUD1

出典:ラフ・コスター、オンライン世界の「簡単な歴史」

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MUD1 (1978–1980 · コンピューター)

ロイ・トラブショーは、1978年にエセックス大学のDEC PDP-10でMUDを作りはじめ、リチャード・バートルが加わりました。複数のプレイヤーが、同時に1つのテキストの世界を共有できました。名前は、ゾークの変種であるDungeonにちなみます。作られた世界を持続させ、しかも社会的なものにしました。

土台にしているもの:コロッサル・ケイブ・アドベンチャー(Colossal Cave Adventure)

つながった先:何百万人もの住人がいる設定世界; Second Life

出典:Richard Bartle, ‘Early MUD history’

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クリンゴン語 (1985年。研究所は1992年 · 人が動かす)

マーク・オクランドは、スタートレックのために、使える言語としてクリンゴン語を作りました。1985年に『クリンゴン語辞典』として出版され、1992年にはローレンス・ショーンがクリンゴン語研究所を創設しました。流暢な話者の推定はずっと少なく、1996年には約12人、2009年には20〜30人でした。それでも、この言語には文法があり、文学があり、翻訳された戯曲があります。

つながった先:クリンゴン語で育てられた子ども; 設定世界

出典:Wikipedia, ‘Klingon language’

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方法としての反事実の歴史 (1991–1997 · 構想 · 人が動かす)

ジェフリー・ホーソーンの『Plausible Worlds』(1991)、テトロックとベルキンの『Counterfactual Thought Experiments in World Politics』(1996)、ニーアル・ファーガソン編の『Virtual History』(1997)は、「もしも」を歴史学と政治学に持ち込みました。そして、どんな変えられた過去なら妥当かの基準を加えました。リチャード・エヴァンズの『Altered Pasts』(2014)は、こうした歴史は必ず、書き手が現在から持ち込んだ信念を帯びると論じています。

土台にしているもの:もうひとつの歴史

つながった先:反事実の世界

出典:Tetlock and Belkin (eds.), Counterfactual Thought Experiments in World Politics, Princeton University Press (1996)

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シヴィライゼーション (1991年。2025年までに7300万本 · コンピューター)

『シド・マイヤーズ シヴィライゼーション』(1991)では、プレイヤーが最初の都市から宇宙飛行まで文明を運営するので、どのゲームも、起こらなかった歴史になります。第7作が2025年2月に発売されたとき、シリーズの販売数は7300万本を超えていました。これは小売店への出荷数で、必ずしもプレイヤーが買った数ではありません。結果を決めていない第二次世界大戦を扱う『ハーツ・オブ・アイアン』のようなグランド・ストラテジー・ゲームも、数百万本売れます。

つながった先:反事実の世界

出典:2K press release, ‘Sid Meier’s Civilization VII now available worldwide’ (February 2025)

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クリンゴン語で育てられた子ども (c. 1996–1999 · 停滞 · 人が動かす)

言語学者のダーモンド・スピアーズは、幼い息子アレックに、最初の約3年間、クリンゴン語だけで話しかけました。男の子の母親は英語を話しました。スピアーズは、子どもが作られた言語を母語として身につけるかどうかを見てみたいと考えていました。アレックは、いくらかは理解し、少しは言葉も話しましたが、その言語で答えることはめったにありませんでした。

停滞した理由:停滞したのは、言語だけでは世界にならないからです。その男の子には、クリンゴン語を話す人が1人しかおらず、話す子どもはおらず、クリンゴン語の物語も学校もありませんでした。3歳ごろからクリンゴン語を無視しはじめ、スピアーズはやめてしまい、13歳になるころには、アレックは一言も話せなくなっていました。作られた言語の母語話者を育てるには、子どもを取り巻く文化がまるごと必要になります。

土台にしているもの:クリンゴン語

つながった先:設定世界

出典:HuffPost UK, reporting Wired (1999)

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Rome Reborn (1996年以降 · コンピューター)

Rome Reborn(ローマ再生)は、1996年にUCLAで、バーナード・フリッシャーのもとで始まりました。紀元後320年のローマの町全体をモデル化しています。バージョン1.0は2007年に完成し、バージョン3.0(2018)は、ヘッドセットで歩いて回れるように作り直されました。これは再構成された世界です。すべての建物が、考古学的な証拠があるところではそれに、ないところでは推論に、もとづいています。

つながった先:証拠か推測か。ロンドン憲章

出典:Wikipedia, ‘Rome Reborn’

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Second Life (2003年。ピークは2009年 · コンピューター)

リンデンラボのSecond Life(2003)は、土地、経済、通貨を備え、住人たちが作り上げた世界です。2009年の初めには、同時接続が約88,200人でピークになりました。2010年の終わりまでに、約2100万のアカウントが登録されていました。人々が、ゲームではなく、もうひとつの暮らしの場所として扱った、最初の大規模な世界です。

土台にしているもの:MUD1

つながった先:ヘッドセットの中の社会的な世界

出典:Engadget, ‘Linden Lab says Second Life is huge, shows numbers’ (22 September 2009)

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何百万人もの住人がいる設定世界 (2004年。2010年に1200万人の加入者 · コンピューター)

World of Warcraft(2004)は、独自の種族、歴史、戦争をもつ1つの作られた世界の中に、何百万人もの人を入れました。その源流は、MUDのテキストの世界にあります。2010年10月、ブリザードは、加入者が1200万人を超えたと発表しました。これが、このゲームが最後に大きく発表した数字になりました。プレイヤーは何年もそこで過ごしますが、中にいるプレイヤー以外の人々は、台本どおりです。

土台にしているもの:MUD1

つながった先:設定世界

出典:Activision Blizzardのプレスリリース、2010年10月7日

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証拠か推測か。ロンドン憲章 (2009年(「バーチャル考古学」という語は1990年) · 構想 · 人が動かす)

ポール・ライリーは、1990年に「バーチャル考古学」という語を作りました。ロンドン憲章(2009)は、1つの規則を定めました。視覚化は、どの部分が現存するものを示し、どの部分が証拠にもとづく復元で、どの部分が仮説なのかを、見る人に伝えなければなりません。再構成された世界の中での誠実さについて、最初の基準です。

土台にしているもの:Rome Reborn

つながった先:再構成された世界

出典:Wikipedia, ‘Virtual archaeology’

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GameNGen (2024 · コンピューター)

ヴァレフスキーらは、エージェントがDOOMを遊ぶ様子の録画で、拡散モデルを訓練しました。従来のゲームエンジンなしに、過去のフレームとプレイヤーの操作から次のフレームを作り、TPU1基で毎秒約20フレームを出します。人間の評価者が、本物のゲームの短いクリップとシミュレートされたものを見分けられる確率は、偶然よりわずかに高い程度でした。

土台にしているもの:学習した代理モデル

つながった先:Genie 3; リアルタイムのフォトリアリズム

出典:Valevski, Leviathan, Arar and Fruchter, ‘Diffusion Models Are Real-Time Game Engines’, arXiv 2408.14837 (2024); ICLR 2025

アドレス:/trees/simulations?n=w-gamengen

Genie 3 (2025 · コンピューター)

DeepMindは2025年8月5日にGenie 3を発表しました。動き回れる環境を、720p、毎秒24フレームでリアルタイムに生成する世界モデルです。世界は数分間ほぼ一貫して保たれ、視覚的な記憶は約1分前までさかのぼりました。公開されたのは限定的な研究プレビューだけで、対象は少数の研究者とクリエイターでした。

土台にしているもの:GameNGen; 学習した代理モデル

つながった先:祖先シミュレーション; リアルタイムのフォトリアリズム; 再構成された世界; 設定世界

出典:Google DeepMind, ‘Genie 3: A new frontier for world models’, 5 August 2025

アドレス:/trees/simulations?n=w-genie3

ヘッドセットの中の社会的な世界 (2026年2月 · コンピューター)

VRChatは、2026年2月のコンサートで、同時に158,192人がオンラインという記録を出しました。ふつうの週末のピークは約120,000人です。Robloxは、2025年の第3四半期に、1日あたりの利用者が1億5150万人だったと報告しました。ほとんどは、ヘッドセットではなく、画面で遊んでいます。これが、毎日の一部を、作られた世界の中で暮らす人々の、最大の集団です。

土台にしているもの:Second Life

つながった先:日常のなかの没入型の世界

出典:Road to VR, ‘VRChat key stats’ (2026)

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リアルタイムのフォトリアリズム (2029–2034 · 予測)

ホーム:テクノロジーツリー。

業界の関係者は、写真とそっくりに見える映像のリアルタイム生成を予測してきました。2024年には、ある大手ベンダーが5〜10年という幅を示しました。同じ到達点について2013年に出された10年という予測は、2023年に期限を迎えましたが、達成されたという主張はありません。

土台にしているもの:Genie 3; GameNGen

つながった先:フルイマーシブVR

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フルイマーシブVR (2029–2030s · 予測)

ホーム:テクノロジーツリー。

神経系の水準のVRについて、年を公表している未来学者は、名前の挙がった1人だけです。彼は、脳内のナノボットを使って、2020年代の終わりから2030年代と見ています。この到達点について、専門家への調査も、独立した予測も見つかりませんでした。そのようなシステムは、まだ実証されていません。

土台にしているもの:リアルタイムのフォトリアリズム; 全脳エミュレーション

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日常のなかの没入型の世界 (2026–2040 · 予測)

これは、人々の大きな割合が、1日の一部を没入型の世界の中で過ごすようになるという予測です。Gartnerの予測の期限は、2026年に来ました。VRChatの記録は同時に約158,000人で、Robloxの1日あたりの利用者は約1億5100万人ですが、ほとんどは平面の画面で遊んでいます。これは、予測された「全人口の4分の1」には遠く及びません。2022年に624人の専門家に聞いた調査では、2040年までに5億人に達するかについて、54対46に分かれました。

土台にしているもの:ヘッドセットの中の社会的な世界

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再構成された世界 (undated · 試算)

これは、失われた文明、つまり私たちのものか別の種のものを、残されたものから再構成し、中で暮らせるように動かすものです。証拠が世界全体をおおうことはありません。だから、再構成はすべて、一部が記録で、一部が推論であり、遠い昔に滅んだ地球外の文明なら、ほとんどが推論になります。ロンドン憲章の規則は、どちらなのかを訪れた人に伝えることです。それが、この分野全体の倫理になります。

土台にしているもの:証拠か推測か。ロンドン憲章; DNAから顔を再現する; 遺伝子編集された「ダイアウルフ」; Genie 3

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反事実の世界 (undated · 試算)

これは、私たち自身の歴史を、枢軸国の勝利やモンゴルによるヨーロッパ征服のような、変えられた出来事から先へ動かしたものです。小説は1836年から、読者の頭の中でこれをやってきました。ストラテジーゲームは、何百万本もの規模でやってきました。試算の対象になる次の一歩は、そこにシミュレートされた人々を入れて動かすことです。そうなると、思考実験が、住人のいる世界になります。

土台にしているもの:『高い城の男』; 方法としての反事実の歴史; シヴィライゼーション; シミュレートされた人間社会

アドレス:/trees/simulations?n=p-counterfactual

設定世界 (undated · 試算)

これは、すべてが設定でできた現実で、オークやエルフ、あるいはスタートレックのクリンゴン人が出てきます。その言語、歴史、宗教は、中から見れば真実として扱われます。人はそこで生まれ、育つこともできます。その世界のフィクションの中に、人間という奇妙な想像上の種族が登場することさえありえます。

土台にしているもの:世界より先にあった言語; クリンゴン語; クリンゴン語で育てられた子ども; 何百万人もの住人がいる設定世界; Genie 3

アドレス:/trees/simulations?n=p-invented

祖先シミュレーション (undated · 予測)

ボストロム(2003)は時期を示しておらず、この議論は時期に左右されないと述べています。人類の精神史のすべてをシミュレートするには、約10³³〜10³⁶回の演算が必要だと見積もっています。惑星ほどの質量をもつコンピューターなら、その能力の1秒足らずでまかなえます。

土台にしているもの:全脳エミュレーション; Genie 3; World3

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アンティキティラ島の機械 (紀元前2世紀ごろ · 類推モデル)

アンティキティラ沖の難破船から、歯車仕掛けの青銅の装置が引き揚げられました。太陽、月、惑星の動きを示し、バビロニアの周期を使って日食を予測しました。月の歯車は、ヒッパルコスのものとされる理論を金属で形にしています。フリースらの研究チーム(2021)は、前面の惑星表示のモデルを提案しました。

出典:Freeth et al., ‘Decoding the ancient Greek astronomical calculator known as the Antikythera Mechanism’, Nature 444 (2006) 587–591

アドレス:/trees/simulations?n=p-antikythera

ケルビンの潮汐予測機 (1872 · 類推モデル)

ケルビンは、この機械を英国科学振興協会のためにエドワード・ロバーツと設計し、アレクサンダー・レージが製作しました。10の調和的な潮汐成分を機械的に足し合わせて、ある港の潮位を描きました。1870年代から1960年代までに、30台を超える同種の機械が作られました。約90年間、系の調和的な構造を体現した機械が、その系の未来を予測していました。

出典:Science Museum Group, ‘William Thomson’s Tide Predicting Machine, 1872’

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リチャードソンの手計算の予報 (1922 · 人が動かす)

ルイス・フライ・リチャードソンは、1910年のある朝の天気の変化を、手計算で求めました。大気の差分方程式を使いました。計算用紙を作り、2つの柱について新しい分布を求めるのに、6週間近くかかったと書いています。そして、実際の天気に追いつくために、約64,000人の人間の計算手が足並みをそろえて働く大広間を思い描きました。並列コンピューターの、初期の姿です。

土台にしているもの:数値積分

つながった先:最初のコンピューター予報

出典:Lynch, ‘Richardson’s Forecast-factory: the $64,000 Question’, Meteorological Magazine / Weather

アドレス:/trees/simulations?n=p-richardson

ホルムバーグの電球銀河 (1941 · 類推モデル)

ホルムバーグは、電球を使い、1つの銀河につき37個を割り当て、光電池で明るさを測って重力の代わりにしました。どちらも距離の2乗に反比例して弱まります。電球を少しずつ動かして、相互作用する2つの円盤銀河をモデル化しました。この実験は、デジタルコンピューターで確かめられるようになる約30年前に、潮汐尾と橋状の構造を生み出しました。

出典:Holmberg’s analog computer (University of Oulu repository); Erik Holmberg, Uppsala University history pages

アドレス:/trees/simulations?n=p-holmberg

最初のコンピューター予報 (1950 · コンピューター)

チャーニー、フィヨルトフト、フォン・ノイマンは、ENIAC上で順圧渦度方程式を解きました。限られた地域を、約600 km間隔の19×16の格子で覆い、24時間予報を4回出しました。1回の予報に約24時間の計算がかかり、その大半はカードを手で扱う作業でした。つまり、この機械は天気より速くはありませんでした。

土台にしているもの:電子計算機; 差分法; リチャードソンの手計算の予報

つながった先:フィリップスの循環の計算; 学習した天気予報

出典:Charney, Fjortoft and von Neumann, ‘Numerical Integration of the Barotropic Vorticity Equation’, Tellus 2 (1950) 237–254

アドレス:/trees/simulations?n=p-eniac

フィリップスの循環の計算 (1955–1956 · コンピューター)

フィリップスは、高等研究所の機械で、大気の大循環の数値シミュレーションを、モデルの上で約1か月分行いました。対流圏の月ごと、季節ごとの現実的なパターンを示しました。最初のナピア・ショー記念賞を受けました。最初に成功した気候モデルと言われることが多いです。

土台にしているもの:最初のコンピューター予報; 差分法

つながった先:海洋と大気の結合モデル; 全球雲解像モデル

出典:Phillips, ‘The general circulation of the atmosphere: a numerical experiment’, Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society 82 (1956) 123–164; Norman A. Phillips, Wikipedia

アドレス:/trees/simulations?n=p-phillips

N体の星団 (1960 · コンピューター)

フォン・ヘルナーは、4個から16個の星の重力による運動を、コンピューターで積分しました。時間刻みは、最も近い2つの星で決めました。1963年には、25個にまで広げました。記録に残る最初のN体積分です。ここから、銀河団を経て、宇宙のシミュレーションへと、1本の流れがつながっています。

土台にしているもの:電子計算機; 数値積分

つながった先:ミレニアム・シミュレーション

出典:von Hoerner, ‘Die numerische Integration des n-Koerper-Problemes fuer Sternhaufen. I’, Zeitschrift fuer Astrophysik 50 (1960) 184–214

アドレス:/trees/simulations?n=p-vonhoerner

ローレンツのカオス的対流 (1961–1963 · コンピューター)

ローレンツは、Royal McBee LGP-30の上で、12変数の天気モデルを動かしました。丸めた出力値から再開すると、結果は最初の実行から離れていきました。1963年には、解が不安定で、ほとんど非周期的になる対流のモデルを発表しました。これは、決定論的なシミュレーションが、限られた時間を過ぎると予測できなくなりうることを示しました。それが、どんな予報でも、どこまで先に届くかの限界になります。

土台にしているもの:電子計算機; 数値積分

出典:Lorenz, ‘Deterministic nonperiodic flow’, Journal of the Atmospheric Sciences 20 (1963) 130–141

アドレス:/trees/simulations?n=p-lorenz

海洋と大気の結合モデル (1969 · コンピューター)

地球流体力学研究所のマナベとブライアンは、大気モデルと海洋モデルを結合しました。海は大気とほぼ同じだけの熱を運ぶという理由から、理想化した海と大陸の帯を使いました。最初の海洋・大気結合の気候モデルとされています。

土台にしているもの:フィリップスの循環の計算; 差分法

つながった先:全球雲解像モデル

出典:Manabe and Bryan, ‘Climate Calculations with a Combined Ocean-Atmosphere Model’, Journal of the Atmospheric Sciences 26 (1969) 786–789

アドレス:/trees/simulations?n=p-manabebryan

ミレニアム・シミュレーション (2005 · コンピューター)

シュプリンゲルらは、宇宙の立方体の領域で構造が成長するのに合わせて、100億個を超える暗黒物質の粒子を追いました。この計算を、銀河とクエーサーの形成モデルと組み合わせて、シミュレートした大規模構造と観測された大規模構造を比べました。初期宇宙のバリオンの特徴が、ゆがんだ形で、低い赤方偏移の銀河の分布に現れることを示しました。

土台にしているもの:N体の星団; 電子計算機

出典:Springel et al., ‘Simulating the joint evolution of quasars, galaxies and their large-scale distribution’, Nature 435 (2005) 629–636

アドレス:/trees/simulations?n=p-millennium

全球雲解像モデル (2007 · コンピューター)

三浦らは、地球シミュレータで、マッデン・ジュリアン振動の1つの事象をシミュレートしました。この全球モデルは、雲を近似するのではなく、直接解像します。事象がゆっくり東へ進む動きを再現しました。この手法は、のちに全球嵐解像モデリングと呼ばれるようになったものです。

土台にしているもの:フィリップスの循環の計算; 海洋と大気の結合モデル

つながった先:Destination Earthのツイン; 地球全体のデジタルツイン

出典:Miura, Satoh, Nasuno, Noda and Oouchi, ‘A Madden-Julian Oscillation Event Realistically Simulated by a Global Cloud-Resolving Model’, Science 318 (2007) 1763–1765

アドレス:/trees/simulations?n=p-miura

学習した天気予報 (2023 · コンピューター)

GraphCastは、再解析データで訓練されたニューラルネットワークです。今後10日間の何百もの気象変数を、0.25度の解像度で、1分足らずで予測します。1,380の検証対象の90%で、欧州中期予報センターの現業の決定論的システムより正確でした。大気の方程式を1ステップずつ積分する代わりに、ある状態から次の状態への、学習した対応を使っています。

土台にしているもの:学習した代理モデル; 最初のコンピューター予報

つながった先:Destination Earthのツイン

出典:Lam et al., ‘Learning skillful medium-range global weather forecasting’, Science 382 (2023) 1416–1421

アドレス:/trees/simulations?n=p-graphcast

Destination Earthのツイン (2024 · コンピューター)

ECMWFは、気候変動への適応と、天気が引き起こす極端現象をテーマに、最初の2つのDestination Earthデジタルツインを作りました。プログラムの第2期は2024年6月10日に始まりました。プログラムは、2030年までに地球システムのデジタルレプリカを作ることを目標に掲げています。

土台にしているもの:全球雲解像モデル; 学習した天気予報; 電子計算機

つながった先:地球全体のデジタルツイン

出典:ECMWF, ‘Destination Earth system launched’, 10 June 2024

アドレス:/trees/simulations?n=p-destine

地球全体のデジタルツイン (2030年(プログラム自身が掲げた目標で、独立した予測ではない) · 予測)

Destination Earthプログラムは、2030年までに地球システムのデジタルレプリカを作るという目標を掲げています。最初の2つのツインは、2024年に稼働しました。ほかに見つかった資料は、キロメートル規模の気候モデルについてのレビューだけです。それは、総力を挙げた取り組みの必要を論じていますが、年は示していません。

土台にしているもの:Destination Earthのツイン; 全球雲解像モデル

アドレス:/trees/simulations?n=f-earthtwin

予行演習としてのローマ式教練 (紀元後75年ごろ · 人が動かす)

ヨセフスは『ユダヤ戦記』に、ローマの兵士は一人残らず毎日、戦時のように訓練されていると書きました。この習慣を、訓練は血を流さない戦いであり、戦いは血を流す訓練である、とまとめています。本番と同じ部隊と教練で戦いを予行演習することは、戦争をシミュレートする、記録に残る初期の形です。

出典:Josephus, The Jewish War 3.5.1 (Whiston translation, sections 3.70–3.75)

アドレス:/trees/simulations?n=soc-josephus

チャトランガ、軍隊のゲーム (紀元後6〜7世紀 · 人が動かす)

チャトランガは、軍隊の4つの部分、つまり歩兵、騎兵、象、戦車を意味します。インドで8×8の盤の上で遊ばれました。この名前がサンスクリット語の文献に最初に出てくるのは、7世紀に書かれたバーナのハルシャチャリタです。このゲームはチェスの祖先で、紀元後600年ごろにチャトランジとしてペルシアに伝わりました。軍隊とその地形を、少数の駒とルールにまで縮めています。人間が動かす、戦争の初期のモデルです。

つながった先:ヘルヴィヒのチェス式戦争ゲーム

出典:Encyclopaedia Britannica, ‘chess’ (history section); see also Murray, A History of Chess (Oxford, 1913)

アドレス:/trees/simulations?n=soc-chaturanga

ヘルヴィヒのチェス式戦争ゲーム (1780 · 人が動かす)

1780年、ブラウンシュヴァイクのカロリーヌム学院の数学教授ヨハン・ヘルヴィヒは、チェスをもとにした戦術ゲームを発表しました。2人以上が、山、沼、水のある約49×33マスの盤で遊びました。目的は、王を取ることではなく、敵の要塞を奪うことでした。ライスヴィッツのクリーグスシュピールより前にあった、チェスをもとにしたドイツの戦争ゲームのうち、最も古いものです。

土台にしているもの:チャトランガ、軍隊のゲーム

つながった先:クリーグスシュピール

出典:Hellwig, Versuch eines aufs Schachspiel gebaueten taktischen Spiels (Leipzig: Crusius, 1780), as described in Peterson, Playing at the World (Unreason Press, 2012) p. 213

アドレス:/trees/simulations?n=soc-hellwig

クリーグスシュピール (1812–1824 · 人が動かす)

1811年、プロイセンの王子たちに、湿った砂と模型でできた地形卓が披露されました。それは1812年に国王に献上されました。1824年には、若いほうのライスヴィッツが、地形図を使い、戦闘の効果を数値で表すルールを発表しました。クリーグスシュピールは、軍が訓練と研究のための本格的な道具として採用した、最初の戦争ゲームの仕組みとされています。

土台にしているもの:ヘルヴィヒのチェス式戦争ゲーム

つながった先:ダンジョンズ&ドラゴンズ

出典:Kriegsspiel, Wikipedia; Georg von Reisswitz, Wikipedia

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フィリップスの水力経済モデル (1949 · 類推モデル)

ビル・フィリップスは、水力式のアナログコンピューターMONIACを作りました。水槽と管を流れる水が、イギリス経済における所得と支出の流れを表しました。1949年11月29日、ロンドン・スクール・オブ・エコノミクスで披露しました。少なくとも12台が作られ、最初の1台は1992年まで動いていました。

つながった先:World3

出典:Computing History, ‘Professor Bill Phillips unveils MONIAC at the LSE’

アドレス:/trees/simulations?n=soc-moniac

The People Machine (1959–1960 · コンピューター)

Simulmaticsは、イシエル・デ・ソラ・プールがロバート・エイベルソンとともに率いました。アメリカの有権者を480のタイプと、52の争点のまとまりに分け、過去の世論調査から作りました。そして、それぞれのタイプが選挙戦の選択にどう反応するかをシミュレートしました。最初は民主党全国委員会のために、のちにケネディ陣営のために働きました。レポアは、この陣営向けの報告書を3通と数え、その影響ははっきりしないと述べています。

土台にしているもの:電子計算機

つながった先:シリコン標本

出典:Lepore, ‘Which category have they put you in?' (on Simulmatics), New York Review of Books, 8 October 2020

アドレス:/trees/simulations?n=soc-simulmatics

シェリングの分離モデル (1969–1971 · 人が動かす)

シェリングのモデルでは、2種類のエージェントが、近隣のうち自分と同じ種類の割合が一定より少ないと引っ越します。これは、住宅の強い分離が、ほんのわずかな好みだけから生まれうることを示しました。彼はこれを、チェッカー盤の上でコインを使って手作業で進めたので、人間が動かすシミュレーションでした。のちに、エージェントベースモデルの標準的な最初の例になりました。

出典:Schelling, ‘Dynamic Models of Segregation’, Journal of Mathematical Sociology 1 (1971) 143–186

アドレス:/trees/simulations?n=soc-schelling

World3 (1971–1972 · コンピューター)

メドウズらは、フォレスターのWorld2モデルを土台にして、World3を作りました。人口、農業、工業、資源、汚染を、フィードバックのループとして結びつけています。その標準的な計算では、行き過ぎのあとに崩壊が来ました。1972年に『成長の限界』として出版され、人間の社会全体のシミュレーションを、一般の読者の前に示しました。

土台にしているもの:電子計算機; フィリップスの水力経済モデル

つながった先:祖先シミュレーション

出典:World3, Wikipedia; Meadows, Meadows, Randers and Behrens, The Limits to Growth (1972)

アドレス:/trees/simulations?n=soc-world3

ほかの心をシミュレートする (1978–1986 · 構想 · 心の中)

1978年、プレマックとウッドラフは、チンパンジーに心の理論があるかを問いました。1986年には、ゴードンとヒールが、別々に、人は他人を自分の中でシミュレートして予測するのだと論じました。他人の状況に、自分の意思決定の過程を当てはめてみるのです。この説明では、他人を理解することは、その人の心的シミュレーションだということになります。

土台にしているもの:クレイクの頭の中のモデル

出典:Gordon, ‘Folk Psychology as Simulation’, Mind and Language 1 (1986) 158–171; Heal, ‘Replication and Functionalism’ (1986)

アドレス:/trees/simulations?n=soc-gordon

人工株式市場 (1994 · コンピューター)

パーマー、アーサー、ホランド、ルバロン、テイラーは、1つの株の市場をシミュレートしました。適応するトレーダーのプログラムがそれぞれ異なる戦略をもち、スペシャリストが価格を決めたので、価格はトレーダー同士のやりとりから生まれました。このモデルは、必ずしも均衡に落ち着くわけではありませんでした。バブル、暴落、高止まりする取引量を示すこともありました。

土台にしているもの:エージェントベースモデル

出典:Palmer, Arthur, Holland, LeBaron and Tayler, ‘Artificial economic life: a simple model of a stockmarket’, Physica D 75 (1994) 264–274

アドレス:/trees/simulations?n=soc-santafe

シュガースケープ (1996 · コンピューター)

エプスタインとアクステルは、代謝や視力の異なるエージェントを、砂糖の格子の上に置きました。集団の形成、文化の伝達、戦闘、交易は、どれも単純な局所ルールから生まれました。2人の著書は、この方法を、社会を下から育てることだと説明しています。

土台にしているもの:エージェントベースモデル

つながった先:人工アナサジ

出典:Epstein and Axtell, Growing Artificial Societies: Social Science from the Bottom Up, Brookings Institution Press / MIT Press (1996)

アドレス:/trees/simulations?n=soc-sugarscape

人工アナサジ (2002 · コンピューター)

アクステルらは、ロングハウス渓谷のケイエンタ・アナサジをモデル化し、農耕や定住の場所をエージェントに選ばせました。モデルは、紀元前1800年ごろから紀元後1300年ごろまでの社会の人口の増減と、変わっていく集落の分布を再現しました。主なずれは、1300年に実際の人々が去ったとき、モデル上の渓谷にはまだ多くの人を養う力があったことです。

土台にしているもの:シュガースケープ; エージェントベースモデル

つながった先:シミュレートされた人間社会

出典:Axtell, Epstein, Dean, Gumerman et al., ‘Population growth and collapse in a multiagent model of the Kayenta Anasazi in Long House Valley’, PNAS 99 (suppl. 3) (2002) 7275–7279

アドレス:/trees/simulations?n=soc-anasazi

シリコン標本 (2022–2023 · コンピューター)

アーガイルらは、実際の調査回答者数千人の社会的・人口統計的な背景を言語モデルに与えました。アメリカの政治については、その出力が特定の集団の代わりになりうることがわかりました。彼らはこの性質をアルゴリズム的忠実性と呼びます。そして、この「シリコン標本」を、人間を対象とする費用のかかる研究に入る前の仮説の検討に使うことを提案しました。

土台にしているもの:学習した代理モデル; The People Machine

つながった先:シミュレートされた人間社会

出典:Argyle et al., ‘Out of One, Many: Using Language Models to Simulate Human Samples’, Political Analysis (2023), doi 10.1017/pan.2023.2

アドレス:/trees/simulations?n=soc-argyle

エージェントの文明 (2024年10月 · コンピューター)

AlteraのProject Sidは、Minecraftの中で10から1,000を超える言語モデルのエージェントを同時に動かしました。報告によると、エージェントは専門的な役割を担い、集団のルールを変え、文化を受け渡しました。著者は、この結果を予備的なものだとしています。ゲームの世界に暮らすソフトウェアの人々による社会を試みた研究としては、公表されている中で最大です。

土台にしているもの:ジェネレーティブ・エージェント

つながった先:台本どおりの住人

出典:Altera, ‘Project Sid: many-agent simulations toward AI civilization’, arXiv:2411.00114 (2024)

アドレス:/trees/simulations?n=soc-sid

シミュレートされた人間社会 (年つきの予測はありません。掲げた目標のみ · 予測)

生成エージェントによるシミュレーションを進める有力なグループは、80億人をシミュレートするという目標を掲げています。時期は示していません。これまでに公表された実行ははるかに小さく、2023年の論文では25のエージェント、2024年の続報では1,052人でした。

土台にしているもの:ジェネレーティブ・エージェント; シリコン標本; 人工アナサジ

つながった先:反事実の世界

出典によって、この年代または主張は確定していません。

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クレイクの頭の中のモデル (1943 · 構想 · 心の中)

ケネス・クレイクは『説明の本質』で、生物は外の世界と、自分がとりうる行動の縮小モデルを持っていると提案しました。そのおかげで、行動する前にいくつもの案を試せます。彼はこれを、船の設計を水槽の模型で試すことになぞらえました。そうなると、神経系は、このツリーが使う意味でのシミュレーターになります。

つながった先:海馬のリプレイ; 未来を思い描く; ほかの心をシミュレートする

出典:Craik, The Nature of Explanation, Cambridge University Press (1943), p. 61 (as quoted in Williams 2018)

アドレス:/trees/simulations?n=min-craik

手計算のホジキン–ハクスリー (1952 · 人が動かす)

ハクスリーは、ケンブリッジのコンピューターが使えなかったため、手回し式の機械式計算機で、ヤリイカの巨大軸索についてのホジキン–ハクスリー方程式を積分しました。1つの活動電位が伝わる計算に、約3週間かかりました。結果は、神経インパルスの形と速さに一致しました。のちのニューロンのシミュレーションは、このモデルの上に築かれました。

土台にしているもの:数値積分; 微分方程式

つながった先:心臓細胞モデル; シミュレートされたニューロンのネットワーク; 新皮質の微小回路; OpenWorm; ヒューマン・ブレイン・プロジェクト

出典:Physiological Society, ‘Hodgkin and Huxley’s modelling of the action potential’

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シミュレートされたニューロンのネットワーク (1954–1956 · コンピューター)

ファーリーとクラークは、1954年にMITのデジタルコンピューター上で、自己組織化するネットワークをシミュレートしました。1956年には、ロチェスター、ホランド、ハイブト、ダダが、IBM 704でニューロンのネットワークをシミュレートし、ヘッブの細胞集成体理論を検証しました。細胞集成体は、組織化されていないネットワークから形成されましたが、理論が求める動き方をするところまではまだいきませんでした。

土台にしているもの:電子計算機; 手計算のホジキン–ハクスリー

つながった先:新皮質の微小回路; ヒューマン・ブレイン・プロジェクト

出典:Rochester, Holland, Haibt and Duda, ‘Tests on a Cell Assembly Theory of the Action of the Brain, Using a Large Digital Computer’, IRE Transactions on Information Theory 2(3) (1956) 80–93; Farley and Clark, IRE Trans. PGIT-4 (1954) 76–84

アドレス:/trees/simulations?n=min-rochester

ELIZA (1965–1966 · コンピューター)

ワイゼンバウムのELIZAは、MITのタイムシェアリング・システムの上で動きました。入力された文を、キーワードと分解ルールで照合し、再構成ルールで入力を組み立て直して答えました。意味のモデルをもたない、会話の片方の役を務める台本どおりの代役でした。人の代わりに対話に加わるプログラムの、始まりにあたります。

土台にしているもの:電子計算機

つながった先:ジェネレーティブ・エージェント

出典:Weizenbaum, ‘ELIZA: A Computer Program for the Study of Natural Language Communication between Man and Machine’, Communications of the ACM 9(1) (1966) 36–45

アドレス:/trees/simulations?n=min-eliza

海馬のリプレイ (1994 · 心の中)

ウィルソンとマクノートンは、ラットの海馬の場所細胞の集団を記録しました。課題の最中に、ある場所で同時に発火した細胞は、そのあとの睡眠中に、より多く同時に発火しました。脳が、以前の経験をオフラインで再生することを示す、広く引用される実証です。すでに起きた出来事の、心的なシミュレーションです。

土台にしているもの:クレイクの頭の中のモデル

つながった先:未来を思い描く

出典:Wilson and McNaughton, ‘Reactivation of hippocampal ensemble memories during sleep’, Science 265(5172) (1994) 676–679

アドレス:/trees/simulations?n=min-replay

哲学的ゾンビ (1996 · 構想 · 心の中)

デイヴィッド・チャーマーズは、1996年の『意識する心』でゾンビ論証を示しました。物理的にも行動のうえでも人とまったく同じなのに、経験がまったくない存在がありえます。これは想像できます。もし想像できるなら、シミュレートされた人が、中に誰もいないまま、私たちの誰かとまったく同じようにふるまうこともありえます。

つながった先:影の人々; 意識のある住人

出典:Stanford Encyclopedia of Philosophy, ‘Zombies’

アドレス:/trees/simulations?n=min-zombie

影の人々 (2003 · 構想 · 心の中)

ボストロムのシミュレーション論証は、人類の歴史をすべて完全に動かすのに10³³〜10³⁶回の演算が必要だと見積もっています。また、一部の心だけを完全にシミュレートすれば、必要な計算量を減らせると述べています。「そうすると、残りの人類はゾンビ、つまり『影の人々』になる」。シミュレートされた世界に2種類の住人がともに存在しうるという、最初の主張です。

土台にしているもの:哲学的ゾンビ

つながった先:台本どおりの住人

出典:Nick Bostrom, ‘Are You Living in a Computer Simulation?’, Philosophical Quarterly 53 (2003)

アドレス:/trees/simulations?n=min-shadow

未来を思い描く (2007 · 心の中)

シャクターとアディスは、エピソード記憶が存在する理由のひとつは、想像上の未来の出来事を組み立てるためだと提案しました。過去の経験の断片を柔軟に組み合わせて、起こりうる未来のシミュレーションにするのです。この見方では、ふだん思い出すことも、計画を立てることも、脳が組み立てるシミュレーションの一種だということになります。

土台にしているもの:海馬のリプレイ; クレイクの頭の中のモデル

出典:Schacter and Addis, ‘The cognitive neuroscience of constructive memory: remembering the past and imagining the future’, Phil. Trans. R. Soc. B 362 (2007) 773–786

アドレス:/trees/simulations?n=min-episodic

ヒューマン・ブレイン・プロジェクト (2009–2023 · 停滞 · コンピューター)

2009年、マークラムは、10年以内にヒトの脳をシミュレートすると約束しました。欧州のヒューマン・ブレイン・プロジェクトがこれに続きました。2014年7月には、800人を超える科学者が、ボトムアップの手法に異議を唱える公開書簡を出しました。調停のための見直しを経て、プロジェクトは脳の完全なシミュレーションをやめ、神経科学のための計算ツールに軸足を移しました。EBRAINSは、その後継のプラットフォームです。

停滞した理由:このプロジェクトは、脳全体のシミュレーションを達成しませんでした。神経科学のためのツールを中心に、組み替えられました。

土台にしているもの:手計算のホジキン–ハクスリー; シミュレートされたニューロンのネットワーク

出典:Scientific American, ‘Scientists Tried to Re-create an Entire Human Brain in a Computer. What Happened?'

アドレス:/trees/simulations?n=min-hbp

OpenWorm (2011年以降 · 構想 · コンピューター)

OpenWormは、神経系が302個のニューロンからなる線虫、シー・エレガンスをシミュレートする、オープンな共同プロジェクトです。ニューロンと筋肉から出発して、体の動きまでを扱います。サルマら(2018)は、そのサブプロジェクトと成果を部分的なものと述べています。行動する線虫の完全なシミュレーションを報告したものはありません。

土台にしているもの:手計算のホジキン–ハクスリー

つながった先:全脳エミュレーション

出典によって、この年代または主張は確定していません。

出典:Sarma et al., ‘OpenWorm: overview and recent advances in integrative biological simulation of Caenorhabditis elegans’, Phil. Trans. R. Soc. B 373 (2018) 20170382

アドレス:/trees/simulations?n=min-openworm

新皮質の微小回路 (2015 · コンピューター)

マークラムらは、幼若なラットの体性感覚皮質の約0.29立方ミリメートルを再構築し、シミュレートしました。約31,000個のニューロンと、3700万個のシナプスがありました。シミュレーションは、パラメーターを調整しなくても、さまざまな実験を再現しました。これは、脳全体ではなく、皮質の小さな一片を、デジタルで細かく再構築したものです。

土台にしているもの:手計算のホジキン–ハクスリー; シミュレートされたニューロンのネットワーク

つながった先:全脳エミュレーション

出典:Markram et al., ‘Reconstruction and simulation of neocortical microcircuitry’, Cell 163(2) (2015) 456–492

アドレス:/trees/simulations?n=min-markram

ジェネレーティブ・エージェント (2023–2024 · コンピューター)

パークらは、25の言語モデルのエージェントを、シムズのような町に入れました。それぞれに記憶、内省、計画があり、どの部分もエージェントの行動をより本物らしくしました。2024年の続報では、1,052人への2時間のインタビューからエージェントを作りました。参加者の調査回答との一致率は、同じ人が2週間後に自分自身の回答と一致する率のおよそ85%でした。こうしたエージェントは、ELIZAが会話の片方の役を務めたように、個々の人の代わりを務めます。

土台にしているもの:学習した代理モデル; ELIZA

つながった先:シミュレートされた人間社会; エージェントの文明

出典:Park et al., ‘Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior’, UIST 2023; Park et al., ‘Generative Agent Simulations of 1,000 People’, arXiv 2411.10109 (2024)

アドレス:/trees/simulations?n=min-park

台本どおりの住人 (undated · 試算)

これは、中に誰もいなくても、住人が説得力をもってふるまう世界です。ボストロムの「影の人々」にあたります。必要な計算量ははるかに少なく、傷つく者もいません。ただ、その世界は劇場に近く、訪れた人は、話している相手がどちらの種類なのか、確かめようがありません。

土台にしているもの:影の人々; エージェントの文明

アドレス:/trees/simulations?n=p-scripted

全脳エミュレーション (2050–2075 · 橋渡し)

テクノロジーツリーと合成的になっていくにもあります。

2008年のFHIのロードマップは、電気生理学の水準のモデルで足りるなら、エミュレーションは今世紀なかばより前に可能だと判断しました。より細かい水準は、あとになります。2014年のモンテカルロ・モデルは、実現するとしたら、中央値は2064年としています。Metaculusのコミュニティの中央値は約2073年です。

土台にしているもの:新皮質の微小回路; OpenWorm

つながった先:祖先シミュレーション; フルイマーシブVR; マインドアップロード; 意識のある住人

アドレス:/trees/simulations?n=f-wbe

マインドアップロード (2060s–2100+ · 予測)

合成的になっていくにもあります。

アップロードは、エミュレーションの次の段階です。特定の人の脳をスキャンして動かします。予測する人たちは、これを全脳エミュレーションのあとに置きます。公表されている年は、2060年代から約1世紀先までで、近い将来のAIの視野の先にあるという人もいます。

土台にしているもの:全脳エミュレーション

アドレス:/trees/simulations?n=f-upload

意識のある住人 (undated · 試算)

これは、住人が自分自身の経験をもつ世界です。1人動かすごとに、1つの心を丸ごと動かすだけの計算能力が要ります。どの住人も道徳的に数えられ、暗い世界は本物の苦しみになります。ここは、シミュレートされた世界が、物語ではなく社会になる分岐です。

土台にしているもの:全脳エミュレーション; 哲学的ゾンビ

アドレス:/trees/simulations?n=p-conscious

デュ・クードレの出産用マネキン (1756 · 類推モデル)

アンジェリク・デュ・クードレの「機械」は、布、革、詰め物で作った、女性の下半身の等身大の模型でした。ひもが産道の伸びを表しました。彼女はこれで、助産師に正常分娩、逆子、難産を教えました。外科学校は1756年12月1日にこれを認め、フランス中で教えられました。

出典:UCLA Center for the Study of Women, summary of research on eighteenth-century French midwifery

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チューリングの反応拡散 (1952 · コンピューター)

チューリングは、反応して広がる2つの化学物質が、一様な状態を斑点、縞、波に変えうることを示しました。数値の一部には、マンチェスター大学のコンピューターを使いました。生物の形がどのように始まるかを示すコンピューター・モデルで、発生の分子生物学より先に現れました。

土台にしているもの:電子計算機; 差分法

出典:Turing, ‘The Chemical Basis of Morphogenesis’, Philosophical Transactions of the Royal Society B 237 (1952) 37–72

アドレス:/trees/simulations?n=life-turing

IASマシンの上での進化 (1953 · コンピューター)

1953年3月、ニルス・バリチェリは、高等研究所のコンピューターを乱数でいっぱいにしました。そして、増殖し、突然変異し、共生的な集団をつくる数値の「生物」を追いました。人工の宇宙で進化が起こりうるかを試したかったのです。進化に関する、記録に残る最初のコンピューター実験です。最初に公表された報告は、1954年のイタリア語の論文です。

土台にしているもの:電子計算機; セルオートマトン

出典:George Dyson, ‘An Artificially Created Universe’, Institute for Advanced Study; Barricelli, Acta Biotheoretica 16 (1962) 69–98

アドレス:/trees/simulations?n=life-barricelli

心臓細胞モデル (1960 · コンピューター)

ノーブルは、ホジキン–ハクスリー方程式を応用して、心臓のプルキンエ線維の活動電位とペースメーカー電位を、コンピューター上で再現しました。ヤリイカの軸索のために作られた膜のモデルを、別の組織向けに調整し直せることを示しました。これが、心臓の計算モデルへの第一歩でした。

土台にしているもの:電子計算機; 手計算のホジキン–ハクスリー

出典:Noble, ‘Cardiac Action and Pacemaker Potentials based on the Hodgkin–Huxley Equations’, Nature 188 (1960) 495–497

アドレス:/trees/simulations?n=life-noble

手で遊ぶライフ (1960年代後半〜1970年 · 人が動かす)

コンウェイらは、候補になる誕生と死のルールを、碁盤の上で手作業で試しました。そして、マーティン・ガードナーが1970年10月にScientific Americanで紹介したルールに落ち着きました。その後、読者はライフをコンピューターだけでなく、方眼紙の上でも手で動かしました。これでセルオートマトンは、生き物のような成長のモデルであるだけでなく、娯楽にもなりました。

土台にしているもの:セルオートマトン

出典:Conway’s Game of Life, Wikipedia (history section); Gardner, Scientific American, October 1970

アドレス:/trees/simulations?n=life-life

タンパク質の動力学 (1977 · コンピューター)

マッカモン、ジュラン、カープラスは、小さなタンパク質であるウシ膵臓トリプシンインヒビターをシミュレートしました。経験的なエネルギー関数のもとで、その原子の運動方程式を解きました。すると、タンパク質の内部が液体のようにふるまい、局所的な動きが拡散することがわかりました。これにより、折りたたまれたタンパク質は硬い、というそれまでの見方が改められました。

土台にしているもの:分子動力学

つながった先:全細胞モデル; 学習で得たタンパク質の構造

出典:McCammon, Gelin and Karplus, ‘Dynamics of folded proteins’, Nature 267 (1977) 585–590

アドレス:/trees/simulations?n=life-protein

ネアンデルタール人のゲノム (2010年5月 · コンピューター)

グリーンらは、3人の個体から得た、40億塩基を超えるネアンデルタール人のゲノム草案を発表しました(Science 328, 710–722)。そして、ネアンデルタール人が、アフリカ以外に住む人々の祖先と交雑していたことを見つけました。絶滅した人類集団を、そのDNAから読めるようにしました。

つながった先:DNAから顔を再現する; 遺伝子編集された「ダイアウルフ」

出典:Green et al., ‘A draft sequence of the Neandertal genome’, Science 328 (2010)

アドレス:/trees/simulations?n=life-neandertal

全細胞モデル (2012–2022 · コンピューター)

カーらは、28のサブモデルを組み合わせて、525個の遺伝子をもつ細菌、マイコプラズマ・ゲニタリウムのモデルを作りました。そして、その予測を、観察された多くの細胞の挙動と比べました。マクリンらは、同様の大腸菌のモデルを作りました(2020)。ソーンバーグらは、493個の遺伝子をもつ最小の細胞JCVI-syn3Aの、空間的な動力学モデルを作りました(2022)。著者たちは最初の版を初稿と呼んでおり、真核細胞を扱ったものはまだありません。

土台にしているもの:タンパク質の動力学; 数値積分

つながった先:ヒトの全細胞モデル

出典:Karr et al., ‘A Whole-Cell Computational Model Predicts Phenotype from Genotype’, Cell 150 (2012) 389–401; Macklin et al., Science 369 (2020) eaav3751; Thornburg et al., Cell 185 (2022) 345–360

アドレス:/trees/simulations?n=life-wholecell

DNAから顔を再現する (2019 · コンピューター)

ゴクマン、カーメルらは、DNAメチル化のパターンを使って、デニソワ人の解剖学的な特徴を予測しました。デニソワ人は、指の骨1本と数本の歯だけで知られる人類集団です。研究チームは、どの化石にも残っていない頭部と顔を描きました(Cell、2019)。ゲノムだけから、ある人々の身体を組み立て直したことになります。

土台にしているもの:ネアンデルタール人のゲノム

つながった先:再構成された世界

出典:Gokhman et al., ‘Reconstructing Denisovan anatomy using DNA methylation maps’, Cell (2019)

アドレス:/trees/simulations?n=life-denisovan

学習で得たタンパク質の構造 (2020–2021 · コンピューター)

AlphaFoldは、既知の構造で訓練されたニューラルネットワークです。CASP14の評価(2020年。Jumperら、Nature、2021)では、ほとんどの場合、実験とほぼ同じ精度でタンパク質の構造を予測しました。折りたたまれた結果を直接予測するもので、折りたたみ過程そのものはシミュレートしません。つまり、タンパク質のモデルであって、タンパク質のシミュレーションではありません。

土台にしているもの:学習した代理モデル; タンパク質の動力学

つながった先:ヒトの全細胞モデル

出典:Jumper et al., ‘Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold’, Nature 596 (2021) 583–589

アドレス:/trees/simulations?n=life-alphafold

遺伝子編集された「ダイアウルフ」 (2024〜2025年に誕生。2025年4月に発表 · 類推モデル)

Colossal Biosciencesは、14個の遺伝子に約20か所の編集を加えた3頭のハイイロオオカミを発表しました。その15か所は、ダイアウルフのDNAにもとづくものでした。同社はこれを、よみがえったダイアウルフとして示しました。IUCNのイヌ科専門家グループは、これはダイアウルフではなく、ダイアウルフを復活させる一歩でもないと述べました。再構成としては、証拠の部分と置き換えの部分が混ざっています。ロンドン憲章が画像について示した誠実さの問題が、今度は生きた動物で起きています。

土台にしているもの:ネアンデルタール人のゲノム

つながった先:再構成された世界

出典:Wikipedia, ‘Colossal Biosciences dire wolf project’

アドレス:/trees/simulations?n=life-direwolf

ヒトの全細胞モデル (年つきの予測はない · 予測)

2018年、シゲティらは、ヒトの全細胞モデルが実現可能になりつつあると論じました。ヒト全細胞モデリング・プロジェクトを提案しましたが、年は示しませんでした。最初の細菌のモデルは、作るのに10人年以上かかったと、彼らは指摘しています。

土台にしているもの:全細胞モデル; 学習で得たタンパク質の構造

出典によって、この年代または主張は確定していません。

アドレス:/trees/simulations?n=f-humancell

フックの吊り鎖 (1675 · 類推モデル)

1675年、フックはアナグラムを発表しました。解かれたのは彼の死後でした。それは、柔軟な線が垂れ下がるのと同じように、逆さにすれば硬いアーチが立つ、と述べていました。つまり、吊るした鎖の模型は、重力そのものを使って、荷重のかかったアーチをシミュレートします。ガウディは、1888年から1890年にかけて、コロニア・グエル教会の地下聖堂の設計に吊り模型を使いました。

出典:懸垂曲線(フックのアナグラムに関するヘイマンの研究を含む)、Wikipedia

アドレス:/trees/simulations?n=mat-hooke

フルードの曳航水槽 (1871–1872 · 類推モデル)

ウィリアム・フルードは、海軍省の費用でできた水槽で、船の縮尺模型を曳きました。縮尺の法則を使って、実物大の船体の抵抗を予測しました。ある資料は、最初の試験を、1872年3月3日、軍艦グレイハウンドの模型で行ったとしています。模型がシミュレーションで、縮尺の法則が、それを読み取るための規則でした。

出典:Royal Institution of Naval Architects, ‘William Froude: the father of hydrodynamics’

アドレス:/trees/simulations?n=mat-froude

手計算による爆縮 (1944 · 人が動かす)

1944年3月、フランケル、ネルソン、ファインマンは、爆縮の計算を手作業で行いました。人間の計算手が、途中の結果を索引カードで次の人に渡し、その間、IBMのパンチカード機はまだロスアラモスへ向かう途中でした。この試みは、決まったルールに従う人の連なりが、機械の代わりになりうることを示しました。その後、パンチカードによる作業が、爆縮の流体力学を大規模に計算しました。

出典:Trinity by the Numbers: The Computing Effort that Made Trinity Possible (arXiv 2103.06211)

アドレス:/trees/simulations?n=mat-losalamos

剛体球流体 (1953–1957 · コンピューター)

1953年、MANIACはモンテカルロ法で剛体円板の状態方程式を求めました。1957年には、アルダーとウェインライトが剛体球を時間に沿って追い、流体と固体の間の転移を見つけました。2つの方法は、はじめは食い違いました。ウッドとジェイコブソンが1957年にモンテカルロ法の計算をやり直すと、よく一致しました。あるシミュレーションが別のシミュレーションを検証した、初期の例です。

土台にしているもの:メトロポリス法

出典:Alder and Wainwright, J. Chem. Phys. 27 (1957) 1208; Wood and Jacobson, J. Chem. Phys. 27 (1957) 1207

アドレス:/trees/simulations?n=mat-hard

格子ゲージ・モンテカルロ (1979–1980 · コンピューター)

クロイツは、メトロポリス式のモンテカルロ法を、時空の格子上のゲージ場に適用しました。1979年のPhysical Review Lettersで、クォークのない単純化された強い力の理論であるSU(2)から始め、1980年にはより完全な論文が続きました。クォークを含む完全なQCDからハドロンの性質を計算するのは、その後のことです。

土台にしているもの:メトロポリス法

出典:Creutz, ‘Confinement and the Critical Dimensionality of Space-Time’, Phys. Rev. Lett. 43 (1979) 553; ‘Monte Carlo study of quantized SU(2) gauge theory’, Phys. Rev. D 21 (1980) 2308

アドレス:/trees/simulations?n=mat-lqcd

ファインマンの量子シミュレーター (1981–1982 · 構想 · コンピューター)

ファインマンは、古典コンピューターでは量子物理を効率よくシミュレートできないと論じました。必要な作業量が、系の大きさとともに指数関数的に増えるからです。そして、量子的な部品でできたコンピューターなら、あらゆる物理系をシミュレートできるだろうと推測しました。この論文が、量子シミュレーションという分野の出発点になりました。

土台にしているもの:電子計算機; メトロポリス法

つながった先:冷却原子の量子シミュレーター; 量子化学シミュレーション

出典:Feynman, ‘Simulating Physics with Computers’, International Journal of Theoretical Physics 21 (1982) 467

アドレス:/trees/simulations?n=mat-feynman

第一原理分子動力学 (1985 · コンピューター)

カーとパリネロは、密度汎関数理論からその場で求めた力にしたがって、原子を動かしました。これで、原子間の力を表すあてはめたモデルが要らなくなりました。液体、欠陥、化学反応を、調整したポテンシャルからではなく、量子力学からシミュレートできるようになりました。

土台にしているもの:分子動力学

つながった先:量子化学シミュレーション

出典:Car and Parrinello, ‘Unified Approach for Molecular Dynamics and Density-Functional Theory’, Phys. Rev. Lett. 55 (1985) 2471

アドレス:/trees/simulations?n=mat-abinitio

冷却原子の量子シミュレーター (2002 · 類推モデル)

グライナーらは、ボース・アインシュタイン凝縮体を光格子に入れました。格子を深くしていくと、超流動体からモット絶縁体への量子相転移が見られました。この種の系は、相互作用する粒子のモデルを物理的に作ったものなので、そのモデルそのものになることで計算します。のちの研究では、こうした格子をアナログ量子シミュレーターとして扱っています。

土台にしているもの:ファインマンの量子シミュレーター

つながった先:量子化学シミュレーション

出典:Greiner, Mandel, Esslinger, Haensch and Bloch, ‘Quantum phase transition from a superfluid to a Mott insulator in a gas of ultracold atoms’, Nature 415 (2002) 39–44

アドレス:/trees/simulations?n=mat-qanalog

量子化学シミュレーション (年つきの予測はありません。資源の見積もりのみ(2021年の見積もりで、物理量子ビット約400万個、4日未満) · 予測)

公表された研究は、耐故障性のある量子コンピューターで、ニトロゲナーゼの鉄モリブデン補因子をシミュレートするのに必要な資源の見積もりを示しています。そのような機械がいつできるかについては、年を示していません。あるのは必要な計算量の見積もりだけで、それは2016年から2021年の間に、何桁も減りました。

土台にしているもの:ファインマンの量子シミュレーター; 第一原理分子動力学; 冷却原子の量子シミュレーター

出典によって、この年代または主張は確定していません。

アドレス:/trees/simulations?n=f-quantum

微分方程式 (1684–1687)

ライプニッツは1684年に微積分を発表しました。1687年、ニュートンの『プリンキピア』は、物体の運動を、変化の速さと力を結びつける法則として書きました。このツリーにある動的なシミュレーションはどれも、こうした方程式を紙の上では解けないときに解くための方法です。

つながった先:数値積分; 微分解析機; 差分法; 手計算のホジキン–ハクスリー

出典:Newton, Philosophiae Naturalis Principia Mathematica (1687)

アドレス:/trees/simulations?n=m-calculus

数値積分 (1768–1901)

オイラーは、微分方程式を1ステップずつ先へ進めるルールを、『積分計算教程』(1768〜70年)で示しました。ルンゲ(1895)とクッタ(1901)は、そのステップ計算を、実用に足る精度にまで高めました。手計算でも機械でも、ツリーにあるほぼすべてのシミュレーションは、これで1つの瞬間から次の瞬間へ進みます。

土台にしているもの:微分方程式

つながった先:電子計算機; 分子動力学; 全細胞モデル; 手計算のホジキン–ハクスリー; リチャードソンの手計算の予報; ローレンツのカオス的対流; N体の星団

出典:Runge, ‘Ueber die numerische Aufloesung von Differentialgleichungen’, Mathematische Annalen 46 (1895) 167–178

アドレス:/trees/simulations?n=m-numint

差分法 (1928)

クーラント、フリードリクス、レヴィは、偏微分方程式を格子上の方程式に置き換えました。また、時間を進める計算が安定する条件も示しました。天気、海洋、流体、波のシミュレーションは、すべてこの技法に支えられています。リチャードソンは、安定性の結果が知られる前の1922年に、すでに手計算でこれを使っていました。

土台にしているもの:微分方程式

つながった先:チューリングの反応拡散; 最初のコンピューター予報; フィリップスの循環の計算; 海洋と大気の結合モデル

出典:Courant, Friedrichs and Lewy, ‘Ueber die partiellen Differenzengleichungen der mathematischen Physik’, Mathematische Annalen 100 (1928) 32–74

アドレス:/trees/simulations?n=m-fd

微分解析機 (1931)

MITのブッシュの微分解析機は、回転する軸と円板式の積分器で微分方程式を解きました。部品の動きが方程式の項と同じようにふるまうので、機械そのものがシミュレーションをしていました。同型の機械は、イギリス、アメリカ、カナダ、ノルウェー、日本で作られ、マンチェスターのハートリーによるものもありました。

土台にしているもの:微分方程式

つながった先:電子計算機

出典:Bush, ‘The Differential Analyzer: A New Machine for Solving Differential Equations’, Journal of the Franklin Institute 212 (1931) 447–488

アドレス:/trees/simulations?n=m-diffan

電子計算機 (1945–1946)

エッカートとモークリーは、砲撃表の再計算を速めるためにENIACを作りました。1946年までに完成し、ブリタニカはこれを最初の汎用電子計算機と呼んでいます。中性子の拡散や天気を含む、最初の大規模な数値シミュレーションは、これか、同じ世代の機械で動かされました。

土台にしているもの:数値積分; 微分解析機

つながった先:モンテカルロ法; メトロポリス法; 分子動力学; セルオートマトン; エージェントベースモデル; ニューラルネットワーク; ファインマンの量子シミュレーター; IASマシンの上での進化; チューリングの反応拡散; 心臓細胞モデル; シミュレートされたニューロンのネットワーク; ELIZA; The People Machine; World3; 最初のコンピューター予報; ローレンツのカオス的対流; N体の星団; ミレニアム・シミュレーション; Destination Earthのツイン; コロッサル・ケイブ・アドベンチャー(Colossal Cave Adventure)

出典:Encyclopaedia Britannica, ‘John Mauchly’ (ENIAC)

アドレス:/trees/simulations?n=m-computer

モンテカルロ法 (1946–1949)

ウラムは、1946年、ソリティアで勝つ確率を考えているときにこの方法を思いついました。フォン・ノイマンは、1947年3月に、これが電子計算機に向いていることに気づき、メトロポリスとウラムが1949年に発表しました。正確にはできない計算を、多数のランダムな試行に置き換えます。これによって、中性子輸送と、のちには統計力学が、シミュレーションの対象になりました。

土台にしているもの:電子計算機

つながった先:メトロポリス法

出典:Eckhardt, ‘Stan Ulam, John von Neumann, and the Monte Carlo Method’, Los Alamos Science 15 (1987) 131–141

アドレス:/trees/simulations?n=m-montecarlo

セルオートマトン (1940s–1960s)

1940年代、ウラムとフォン・ノイマンはセルオートマトンを考え出しました。単純なセルの格子を、局所的なルールで更新していくものです。フォン・ノイマンはこれを使って、機械が原理的には自分自身を複製できることを示しました。格子の上の局所的なルールは、成長、パターン、自己組織化の標準的な最小モデルになりました。

土台にしているもの:電子計算機

つながった先:エージェントベースモデル; IASマシンの上での進化; 手で遊ぶライフ

出典:Berto and Tagliabue, ‘Cellular Automata’, Stanford Encyclopedia of Philosophy

アドレス:/trees/simulations?n=m-ca

メトロポリス法 (1953)

メトロポリス、ローゼンブルース夫妻、テラー夫妻は、相互作用する粒子の平衡状態をサンプリングしました。ボルツマン重みを使ってランダムな動きを受け入れるか棄却するかを決め、2次元の剛体円板についてMANIACで動かしました。この方法は、いまでは物理学、統計学、生物学のシミュレーション全般を支えています。

土台にしているもの:モンテカルロ法; 電子計算機

つながった先:剛体球流体; 格子ゲージ・モンテカルロ; ファインマンの量子シミュレーター

出典:Metropolis, Rosenbluth, Rosenbluth, Teller and Teller, ‘Equation of State Calculations by Fast Computing Machines’, J. Chem. Phys. 21 (1953) 1087

アドレス:/trees/simulations?n=m-mcmc

分子動力学 (1957–1959)

アルダーとウェインライトは、リバモアの高速電子計算機を使い、数百個の剛体球について古典的な運動方程式を積分しました。そして、流体と固体の間の転移を示す証拠を見つけました。モンテカルロ法は配置をサンプリングします。これに対して、この方法は粒子を時間に沿って追うので、流れ、拡散、緩和まで調べられるようになりました。

土台にしているもの:電子計算機; 数値積分

つながった先:学習した代理モデル; 第一原理分子動力学; タンパク質の動力学

出典:Alder and Wainwright, ‘Phase Transition for a Hard Sphere System’, J. Chem. Phys. 27 (1957) 1208

アドレス:/trees/simulations?n=m-md

エージェントベースモデル (1971–1996)

シェリングの1971年の住宅モデルは、各エージェントに局所的なルールを与え、パターンが現れるにまかせました。レイノルズのボイド(1987)と、エプスタインとアクステルのシュガースケープ(1996)は、さまざまなエージェントを多数使い、コンピューターの上で同じことをしました。この手法は、部分の決定から全体を組み立てます。群衆、市場、社会がシミュレーションの対象になったのは、この手法のおかげです。

土台にしているもの:電子計算機; セルオートマトン

つながった先:人工株式市場; シュガースケープ; 人工アナサジ

出典:Epstein and Axtell, Growing Artificial Societies: Social Science from the Bottom Up, Brookings Institution Press / MIT Press (1996)

アドレス:/trees/simulations?n=m-abm

ニューラルネットワーク (1986)

ラメルハート、ヒントン、ウィリアムズは、誤差逆伝播法を説明しました。ネットワークの出力と望ましい出力の差が小さくなるように、結合の重みを調整するもので、隠れユニットが独自の特徴を形づくれるようにします。これによって、ニューラルネットワークは、訓練できる関数近似器になりました。どの区分でも最上位にある、学習したシミュレーターの土台です。

土台にしているもの:電子計算機

つながった先:学習した代理モデル

出典:Rumelhart, Hinton and Williams, ‘Learning representations by back-propagating errors’, Nature 323 (1986) 533–536

アドレス:/trees/simulations?n=m-neural

学習した代理モデル (2007)

ベーラーとパリネロは、密度汎関数法で得たエネルギーでニューラルネットワークを訓練しました。すると、ケイ素のポテンシャルエネルギー面を、元になった量子計算より数桁速く記述できました。高価なシミュレーションを学習した近似で置き換えるというこの一歩が、のちにタンパク質の構造、天気、対話型の世界にまで届きました。

土台にしているもの:ニューラルネットワーク; 分子動力学

つながった先:学習で得たタンパク質の構造; ジェネレーティブ・エージェント; シリコン標本; 学習した天気予報; GameNGen; Genie 3

出典:Behler and Parrinello, ‘Generalized neural-network representation of high-dimensional potential-energy surfaces’, Phys. Rev. Lett. 98 (2007) 146401

アドレス:/trees/simulations?n=m-learned