マイクロスループ

日常の予測と予測エラー修正行動ループが世界モデル構築と信念更新の思考パターンを形成するメカニズム：予測符号化とベイズ脳の視点から

Tags: 認知科学, 予測符号化, ベイズ脳, 信念更新, 世界モデル

導入：日常の予測とエラー修正が形作る思考パターン

私たちは日常生活において、無意識のうちに絶えず様々な予測を行っています。例えば、コップに手を伸ばす際には、その位置や重さ、硬さなどを予測します。会話をする際には、相手の発言内容や反応を予測します。これらの予測は、過去の経験や学習に基づいて形成された内的なモデル、すなわち「世界モデル」に依存しています。

しかし、予測が常に正しいとは限りません。予期せぬ出来事が発生したり、期待していた結果が得られなかったりすることは頻繁にあります。このような予測と現実との「ずれ」は「予測エラー」と呼ばれます。この予測エラーが発生した際に、私たちはそれを単なる「間違い」として処理するだけでなく、その情報を用いて世界モデルを修正し、将来の予測精度を高めようとします。

この「予測→予測エラーの発生→世界モデルの修正」という一連の行動・認知ループは、極めて基本的かつ反復的なプロセスです。本稿では、この日常的な予測と予測エラー修正のループが、私たちの世界モデルの構築、そしてより広範な信念更新の思考パターンをどのように形成しているのかを、認知科学、特に予測符号化理論やベイズ脳仮説といった学術的な視点から深く探求します。この探求を通じて、私たちがどのように環境に適応し、学習を進め、複雑な情報世界の中で意思決定を行っているのかについての理解を深めることを目指します。

理論的背景：予測符号化とベイズ脳仮説

日常的な予測と予測エラー修正のメカニズムを理解する上で、予測符号化理論（Predictive Coding Theory）とベイズ脳仮説（Bayesian Brain Hypothesis）は極めて重要な枠組みを提供します。これらの理論は、脳の情報処理が受動的な感覚入力の受信に留まらず、能動的な予測とエラーの処理に基づいているという共通の視点を持っています。

予測符号化理論

予測符号化理論は、脳が環境からの感覚入力を効率的に処理するためのメカニズムとして提唱されています。この理論の中心的な考え方は、脳が絶えず感覚入力の予測を生成し、実際の感覚入力との「ずれ」、すなわち予測エラーのみを上位の脳領域に伝達するというものです。

具体的には、脳の各階層（例えば視覚野の下位階層から上位階層へ）は、それぞれが保持する世界モデルに基づいて、下位階層からの入力に対する予測を生成します。この予測は、下位階層にフィードバックされます。下位階層では、受け取った予測と実際の感覚入力を比較し、その差分である予測エラーを計算します。この予測エラー信号が、再び上位階層にフォワード伝達されます。上位階層は、受け取った予測エラーを利用して、自身の世界モデルを更新し、より正確な予測を生成できるように学習します。

このシステムでは、予測が正確であればあるほど予測エラーは小さくなり、上位階層に伝達される情報量も少なくなります。これにより、脳は冗長な情報を排除し、効率的に環境をモデル化し、予測を最適化することが可能となります。予測エラーは、単なるノイズではなく、学習や注意を向けるべき重要な情報源として機能します。

ベイズ脳仮説

ベイズ脳仮説は、脳の情報処理がベイズ推論の原理に基づいていると考える枠組みです。ベイズ推論とは、既存の知識や信念（事前確率）と新しい証拠（尤度）を組み合わせて、より確からしい信念（事後確率）を更新する統計的な手法です。

この仮説によれば、脳は過去の経験に基づいて世界の状態に関する確率的な信念（事前確率）を形成しています。そして、感覚入力などの新しい証拠が得られると、それが既存の信念とどれだけ整合的か（尤度）を評価し、ベイズの定理に従って信念を更新します。

$P(\text{世界の状態} | \text{感覚入力}) \propto P(\text{感覚入力} | \text{世界の状態}) \times P(\text{世界の状態})$

ここで、$P(\text{世界の状態} | \text{感覚入力})$は更新された信念（事後確率）、$P(\text{感覚入力} | \text{世界の状態})$は尤度、$P(\text{世界の状態})$は既存の信念（事前確率）を表します。

ベイズ脳仮説と予測符号化理論は密接に関連しています。予測符号化における予測エラーは、ベイズ推論における尤度情報、すなわち「新しい証拠が既存の予測とどれだけずれているか」を示唆する信号と見なすことができます。脳は予測エラーの大きさに応じて、既存の信念（事前確率）の確かさ（精度や確信度）も考慮しながら、信念を合理的に更新していると考えられます。予測エラーが大きい場合、それは既存の信念が現実と合致していない可能性が高いことを示唆するため、信念は大きく修正される傾向にあります。逆に、予測エラーが小さい場合や、既存の信念の確信度が高い場合は、信念の更新は控えめになります。

これらの理論は、脳が単に外部情報を「受信」するだけでなく、能動的に「予測」し、予測と現実の「ずれ」を利用して自身の内部モデル（世界モデル、信念）を継続的に更新しているという、ダイナミックな情報処理の姿を描き出しています。

研究事例と示唆

予測符号化やベイズ脳仮説に関連する研究は、様々な分野で行われています。

신경生理学的研究

聴覚野で観察されるミスマッチ陰性電位（Mismatch Negativity; MMN）は、予測符号化理論を支持する古典的な神経生理学的証拠としてよく引用されます。MMNは、規則的な音の繰り返しの中に、わずかに異なる音（逸脱音）が呈示された際に、呈示後比較的早期（約150-250ms）に誘発される事象関連電位（ERP）です。脳は規則的な音のパターンから次に続く音を予測しており、逸脱音はこの予測に反するため、予測エラーが発生し、MMNとして観測されると考えられています。MMNの大きさは予測からの逸脱度合いに比例することが示されており、これは予測エラー信号の強度を反映していると解釈されます。視覚や体性感覚においても同様の予測エラー信号が観測されています。

精神疾患との関連

予測符号化理論の枠組みは、統合失調症や自閉スペクトラム症、不安障害といった精神疾患の理解にも応用されています。例えば、統合失調症における幻覚や妄想は、過剰な予測エラー信号の伝達や、予測に対する感覚入力の重みづけの異常として説明されることがあります。自己による運動予測と実際の感覚入力とのずれ（自己による運動予測エラー）が適切に処理されないことが、自分の声が他人の声のように聞こえるなどの幻聴に関与している可能性が指摘されています。一方、自閉スペクトラム症の一部では、感覚入力に対する予測の精度が低く、予測エラーが抑制されにくい、あるいは予測よりも感覚入力自体に過度に重みをおく傾向があるという仮説があります。これにより、環境からの微細な情報に過敏に反応したり、予測可能性の低い状況に強いストレスを感じたりする特性が説明される可能性があります。これらの研究は、日常的な予測と予測エラーの処理プロセスが、精神的な健康や知覚体験に深く関わっていることを示唆しています。

行動・認知研究

行動経済学や意思決定研究では、期待（予測）と結果の乖離が、その後の学習や行動選択にどのように影響するかが研究されています。例えば、報酬予測エラーは、強化学習の基本的なメカニズムと考えられています。期待していたよりも大きな報酬が得られた場合（正の報酬予測エラー）、その行動は強化されやすくなります。逆に、期待していたよりも小さな報酬しか得られなかった場合（負の報酬予測エラー）、その行動は抑制されやすくなります。このような予測エラーに基づく学習は、私たちの日常的な意思決定や習慣形成の基盤となっています。

また、認知バイアスの中には、予測エラー処理の特性に関連するものがあります。例えば、確認バイアスは、既存の信念を裏付ける情報に注意を向けやすく、反証する情報を軽視または歪曲する傾向です。これは、既存の信念（事前確率）の確信度が高すぎるために、信念に反する予測エラー信号を適切に処理・利用できない結果として生じる可能性が考えられます。信念固着も同様に、一度形成された信念が、それに反する新たな証拠に直面しても容易に変わらない現象であり、これは予測エラーに対する更新率の低さや、特定の情報源への過度な重みづけに関連していると解釈できます。

日常とのつながり：行動ループと思考パターンの形成

これらの理論や研究は、日常的な「予測→予測エラー→修正」という行動・認知ループが、私たちの思考パターン、特に世界モデルの構築と信念更新のあり方を深く規定していることを示唆しています。

朝起きてカーテンを開けるとき、「外は晴れているだろう」と予測します。もし雨が降っていたら、予測エラーが発生します。このエラーは、「今日の天気は予測と違った」という情報として世界モデルに取り込まれ、今後の天気予報のチェック行動や服装選択の思考パターンに影響を与えます。さらに、この予測エラーの発生が繰り返されれば、「天気予報は当てにならない」という信念が形成される可能性もあります。

新しいスキルを習得する際も同様です。例えば、楽器の演奏では、特定の指の動きで特定の音が出ることを予測して実行します。しかし、音がずれたり、楽譜通りに演奏できなかったりといった予測エラーが発生します。このエラー信号をフィードバックとして受け取り、指の動きや力の入れ具合といった行動を微妙に修正します。この反復的な予測と修正のループが、正確な演奏に必要な身体的なスキル（行動）と、特定の動作が特定の音響結果をもたらすという世界モデル（認知）を構築していきます。

私たちが他者とコミュニケーションを取る際も、相手の意図や感情、次に言うことを予測しながら話を進めます。相手の反応が予測と異なれば、予測エラーが生じます。このエラーを解釈し、自分の発言内容やコミュニケーションスタイルを修正することで、より円滑な対人関係を築くスキルを学習していきます。予測エラーに対する感受性や、それをどのように解釈して行動や信念の修正に結びつけるかといった個人の傾向は、他者に対する信頼度や共感性といった社会的認知パターンにも影響を与えると考えられます。

これらの事例からわかるように、日常的な予測と予測エラーの修正という小さな行動・認知ループは、単にその瞬間の行動調整に関わるだけでなく、より高次の認知構造、すなわち私たちが世界をどのように理解し、何を信じ、どのように振る舞うべきかという思考パターンを継続的に形成・更新しているのです。このプロセスにおける予測エラーの「質」（例：ポジティブかネガティブか）や「量」（例：エラーの大きさや頻度）、そしてそれに対する個人の反応傾向（例：エラーを学習の機会と捉えるか、回避すべき失敗と捉えるか）が、個々の思考スタイルの多様性を生み出す要因の一つと考えられます。

結論：予測エラーは学習と適応の羅針盤

本稿では、日常的に繰り返される「予測→予測エラーの発生→世界モデル/信念の修正」という行動・認知ループが、私たちの内的な世界モデルを構築し、信念を更新する上で中心的な役割を担っていることを、予測符号化理論やベイズ脳仮説の視点から考察しました。予測エラーは、脳が環境からの情報を効率的に処理し、内部モデルを現実に合わせて継続的に更新するための重要な信号であり、学習と適応の推進力となります。

この日常的なループを理解することは、単に認知機能のメカニズムを知ることに留まりません。予測エラーに対する個人の反応傾向や処理スタイルの違いが、学習効率、意思決定、リスク許容度、さらには精神的な健康状態にまで影響を及ぼす可能性を示唆しています。例えば、予測エラーを過度に脅威として捉える傾向は不安を高めるかもしれませんし、逆に予測エラーを無視する傾向は現実からの乖離を招くかもしれません。

今後の探求としては、特定の状況における予測エラー処理の計算論的モデルの構築、発達に伴う予測・予測エラー処理能力の変化、そして予測エラー処理の効率性を改善するための介入方法論の開発などが考えられます。また、個人の予測エラーに対する応答特性を定量的に評価し、それが認知バイアスや精神疾患のリスクとどのように関連するのかを詳細に調べることも重要な方向性と言えるでしょう。

日常の何気ない予測と、それが外れたときの小さな「ずれ」に対する私たちの反応。その微細な行動・認知ループの中に、私たちが世界を理解し、自身を形成していく上での根源的なメカニズムが隠されているのです。この探求は、「マイクロスループ」というレンズを通して、人間という存在の複雑性と適応能力を深く理解するための重要な一歩となるでしょう。

参考文献（例）