マイクロスループ

日常の予測行動ループが不確実性評価と意思決定スタイルを形成するメカニズム：予測符号化と強化学習の視点から

Tags: 予測符号化, 強化学習, 意思決定, 不確実性, 認知科学

はじめに：日常に遍在する「予測」という行動

私たちは日々の生活の中で、意識的、無意識的にかかわらず、絶えず予測を行っています。例えば、朝起きて今日の天気予報をチェックすること、通勤・通学ルートの混雑状況を推測すること、会議での議論の展開を予測すること、友人との会話で相手の反応を予測することなど、枚挙にいとまがありません。これらの予測は、その後の私たちの行動選択や心の状態に大きな影響を与えます。

本稿では、この日常的な「予測」という行動を一つの「行動ループ」として捉え、それが私たちの不確実性に対する評価や、様々な状況下での意思決定スタイルをいかに形成していくのかを、認知科学および計算論的神経科学における主要な理論である予測符号化（Predictive Coding）と強化学習（Reinforcement Learning）の視点から探求します。予測は単なる受動的な認知プロセスではなく、積極的に環境や自己に対して行われる「行動」であり、その反復的なループが私たちの思考パターンの根幹をなす可能性について考察を進めます。

理論的背景：脳における予測と学習のメカニズム

脳は、入ってくる感覚情報を受動的に処理するだけでなく、能動的に環境のモデルを構築し、未来の状態や感覚入力を予測していると考えられています。この考え方を代表するのが予測符号化理論です。

予測符号化理論によれば、脳は階層的な予測モデルを持っており、上位の領域が下位の領域に対して予測（トップダウン信号）を送ります。下位の領域は実際の感覚入力とこの予測を比較し、両者の差である予測エラーを計算します。この予測エラーは、予測モデルを更新するための重要な情報として、下位から上位へとフィードバック（ボトムアップ信号）されます。脳は絶えずこの予測エラーを最小化するように、自身のモデルを更新したり、あるいは予測に合うように能動的に環境に働きかけたり（これを能動的推論、Active Inferenceと呼びます）します。

一方、強化学習は、エージェントが環境と相互作用しながら、試行錯誤を通じて最適な行動方策を獲得する学習理論です。強化学習の枠組みでは、エージェントは現在の状態に基づいて行動を選択し、その結果として環境から報酬（あるいは罰）を受け取ります。この報酬信号やその予測の差（報酬予測エラー、Reward Prediction Error; RPE）が、価値関数や行動方策を更新するための学習信号として機能します。

日常の予測行動ループと不確実性・意思決定への影響

予測符号化と強化学習は、異なる文脈で発展してきた理論ですが、脳が環境モデルを構築し、それに基づいて行動を選択・学習するという点で共通点が多く、近年では統合的な理解が進んでいます。日常的な「予測」という行動は、これらの理論の観点から以下のように捉えることができます。

  1. 環境や状況のモデル構築: 日常の予測行動の繰り返しは、私たちの脳内に環境や状況の内部モデルを精緻化していきます。これは予測符号化における階層的モデル構築に相当します。特定の状況（例: 混雑した電車）における予測（例: 座席は空いていないだろう）と実際の観察（例: 案外空いている）との間の予測エラーが、モデルの更新を促します。この更新されたモデルが、次回の同様の状況における予測の精度を高めることになります。
  2. 不確実性の評価: 予測符号化の枠組みでは、予測エラーの大きさは環境の不確実性を示す信号としても機能します。予測エラーが大きい状況は、モデルの予測が外れやすい、すなわち不確実性が高いと評価されます。日常的に繰り返し予測を行い、予測エラーを経験することで、私たちは様々な状況における不確実性のレベルを学習し、評価するようになります。不確実性の高い状況では、より慎重な意思決定を行ったり、情報を追加で収集する行動をとったりする傾向が強まる可能性があります。
  3. 意思決定スタイルの形成: 強化学習の観点では、私たちの意思決定はしばしば、期待される報酬を最大化するような行動を選択することに基づいています。この「期待される報酬」は、私たちが特定の行動の結果として何が得られるかを予測することに深く依存します。日常的に特定の行動（例: 朝食に新しいシリアルを試す）に対して報酬予測（例: 美味しいだろう）を行い、実際の報酬（例: 本当に美味しかった、あるいは期待外れだった）との間の報酬予測エラーを経験することで、私たちは個々の行動や状況に対する価値評価を学習します。この価値評価の学習プロセスが、将来の意思決定におけるリスク選好、新規性追求、あるいは現状維持バイアスといった、個別の意思決定スタイルを形成していくと考えられます。例えば、過去に新しいことへの予測がしばしば良い報酬をもたらした経験は、新規性追求的な意思決定スタイルを強化する可能性があります。
  4. 情動と予測: 予測エラーや報酬予測エラーは、驚き、不安、喜びといった情動とも密接に関連しています。ネガティブな予測エラー（例: 悪い結果を予測していなかったのに起こった）や、ネガティブな報酬予測エラー（例: 良い報酬を期待していたのに得られなかった）は、不安や失望といった情動を引き起こしやすいと考えられます。日常的に経験する予測の成功と失敗、そしてそれに伴う情動的な反応が、特定の状況や行動に対する情動的な予測（例: この場所に行くといつも楽しい、あの人に会うと疲れる）を形成し、これもまた意思決定に影響を与えます。不安を伴う予測は、回避行動やリスク回避的な意思決定を促す可能性があります。

これらのメカニズムが、日常の小さな予測行動の繰り返しを通じて強化され、不確実性に対する評価の仕方や、様々な意思決定における個人の傾向（スタイル）として定着していくと考えられます。

研究事例と日常への示唆

予測符号化や強化学習に関する研究は、動物実験から人間の脳機能イメージング、計算モデリングまで多岐にわたります。例えば、機能的MRIを用いた研究では、予測エラー信号が特定の脳領域（例: 前帯状皮質、側頭頭頂接合部）の活動と関連することが示されています。また、報酬予測エラーはドーパミン系の神経活動と強く結びついていることが知られています。これらの神経基盤が、日常の予測とそれに続く学習、不確実性評価、そして意思決定のプロセスを支えていると考えられます。

日常への示唆としては、自身の予測行動を意識的に観察することが挙げられます。自分がどのような状況で、どのような予測を行い、それがどれくらいの精度で、どのような結果（予測エラーや報酬予測エラー）をもたらしているかを振り返ることは、自身の不確実性評価の癖や意思決定スタイルの傾向を理解する手がかりとなります。例えば、「いつも最悪の事態を予測してしまうが、実際はそうならないことが多い」といったパターンに気づくことで、過度な不安に基づいた意思決定を避けるための内省や行動調整が可能になるかもしれません。

また、新しい環境や未知の状況に積極的に触れることは、既存の予測モデルを更新し、不確実性に対する耐性を高める機会となります。予測エラーを経験し、そこから学習する過程自体が、適応的な意思決定能力の向上に繋がる可能性が示唆されます。

結論

日常の小さな予測行動のループは、単に未来を推測する行為に留まらず、予測符号化や強化学習といった脳の基本的な情報処理メカニズムを通じて、私たちの不確実性評価のスタイルや、様々な意思決定における傾向を深く形成しています。予測と予測エラー、そして報酬信号の繰り返しが、環境や状況に対する内部モデルを構築・更新し、価値判断を学習し、情動的な反応パターンを形成することで、私たちの認知構造と思考パターンに永続的な影響を与えているのです。

自身の予測行動とその結果を意識的に観察し、理解を深めることは、より適応的で合理的な意思決定を行うための第一歩となるでしょう。本稿で触れた予測符号化や強化学習といった理論は、この日常的な認知現象の複雑なメカニズムを解明するための強力なフレームワークを提供しています。今後のさらなる研究により、日常行動と高次認知機能の関連性について、より深い洞察が得られることが期待されます。

参考文献となりうる概念・理論