予測する心（The Predictive Mind）の主要テーマ
「予測脳理論」（The Predictive Mind）
「ベイズ推論」
知覚階層（perceptual hierarchy）
予測誤差
意識と自己
1. 意識 (Consciousness)
2. 自己 (Self)
The Predictive Mindに関するFAQ
導入
クイズ
1. クイズ解答キー
論文形式の問い
用語集

予測する心（The Predictive Mind）の主要テーマ

Jakob Hohwy著「The Predictive Mind」のの主要なテーマ、最も重要なアイデア、および事実をレビューします。この書籍は、脳が世界を予測する装置であるという立場から、自己、意識、自由意志を再解釈するという新しい神経科学の理論を探求しています。

1. 脳は予測誤差を最小化する洗練された仮説検証メカニズムである

本書の中心的なアイデアは、脳が絶えず感覚入力の予測誤差を最小化することに関与している「洗練された仮説検証メカニズム」であるというものです。

「脳は洗練された仮説検証メカニズムであり、世界から受け取る感覚入力の予測誤差を最小化することに常に関与しているという理論です。」 (序論)

このメカニズムは、知覚、行動、そしてその間のすべての心的活動を説明することを意図しています。

重要な事実とアイデア:

知覚は因果推論である: 知覚は、脳が感覚入力の原因を突き止める因果推論の問題として定式化されます。世界からの感覚入力（結果）に基づいて、脳は隠された原因（世界の出来事や対象）を推論します。
「世界の対象やプロセスは感覚入力の原因です。知覚の問題は、その結果、つまり脳がアクセスできるすべての感覚データを用いて、原因を突き止める問題です。」 (1. 因果推論としての知覚)
知覚の制約: 世界の原因と結果の間には一対一の関係がないため、脳は信頼できる因果推論を行うために追加の制約を必要とします。この制約は、単なるバイアスではなく、規範的な観点から理解されるべきです。
ベイズ推論: この問題に対する解決策として、確からしさの理論であるベイズ認識論が提案されています。脳は「無意識のうちに知覚的推論」を行うとされ、ベイズの定理を用いて感覚入力の原因を推論します。
「まさにそのような解決策の輪郭が今、現れ始めています。それは確率論、つまりベイズ認識論に基づいており、それは私たちの証拠を考慮して、私たちが何を推論すべきかについて何かを教えてくれるので規範的です。」 (1. 知覚とベイズの定理)
ベイズの定理は、仮説の事後確率（P(h|e)）を、証拠が与えられた場合の仮説の尤度（P(e|h)）と、仮説の事前確率（P(h)）に基づいて更新する方法を示します。
「私たちは（高い）仮説を条件とした場合の証拠の尤度を、（微々たる）事前確率で掛け合わせます。私たちが興味があるのは、手元にある証拠e（すなわち、攻撃など）を考慮して、陰謀論hを信じるべきかどうか、つまり、「P(h|e)？」と問い、そして「P(e|h)P(h)」と答えることです。」 (ベイズの定理について)
両眼視野闘争の例: 両眼視野闘争は、脳が純粋に刺激駆動型でボトムアップの特徴検出ではないことを示す強力な例として挙げられます。同じ物理的刺激にもかかわらず知覚が交代することは、知覚システムに推論力が帰属される必要があることを示唆しています。脳は、ありえない「顔と家の寄せ集め」という仮説よりも、単一の対象（顔または家）であるという仮説を選択します。
「闘争中、世界の物理的な刺激は同じままであるにもかかわらず、知覚は交代します。したがって、刺激自体が知覚を駆動するものではありません。ここで知覚システムに何らかの推論力を帰属させないことは非常に困難です。」 (1. 知覚的推論と両眼視野闘争)
神経擬人主義の回避: 脳が「推論」し、「信じ」たり「決定」したりすると言うことは、神経擬人主義のリスクを伴いますが、これはコンピュータが計算するという主張と同様に、機能的役割とその実現という観点から理解されるべきだと主張されています。
「脳を構成するニューロンがベイズの定理を知らないからといって、脳が確率的推論に従事していないと主張すべきではありません。むしろ私たちが主張すべきなのは、コンピュータがどのように計算に従事するかを理解するためには、ハードウェアがコンピュータプログラムで設定された機能的役割をどのように実現できるかを理解する必要があるということです。」 (1. ニューロンはどのようにしてベイズを知るのか？)

2. 知覚は階層的であり、一人称視点を構築する

知覚は単なる対象の認識や分類ではなく、豊かな知覚内容を構築し、常に「一人称視点から」であると説明されています。

「それは、知覚を単なる分類やラベリングから区別するものであり、すなわち、知覚は常に一人称視点からであるということです。私たちが車を見るだけでなく、それを私たちの視点から車として見るのです。」 (1. 推論から現象学へ)

重要な事実とアイデア:

因果的規則性の階層: 世界にはさまざまな時間スケールで因果的な規則性が存在し、脳はこの階層的な構造を模倣しています。速い規則性（輪郭、陰影）は皮質の早期段階で処理され、遅い規則性（持続する対象の認識）はより高次の領域で処理されます。
「規則性は、数十ミリ秒から数百年、秒、分、そして数週間、数ヶ月、数年にわたって安定している規則性やルールに至るまで、さまざまな時間スケールで発生します。」 (1. 因果的規則性の階層)
変動性と不変性:変動的な知覚: 速い規則性は、目の動きや頭の動きによって変化する即時的で絶え間なく変化する一人称視点を捉えます。
不変的な知覚: 遅い規則性は、具体的な感覚サンプリングの方法にあまり敏感でない世界の状況に焦点を当て、対象を認識する能力を可能にします。
「変動的知覚と不変的知覚の違いは、ここで定義したように、程度の問題として考えるのが最もよく、終点はやや曖昧です。知覚がますます遅い規則性に依存するようになるにつれて、それはますます不変になります。」 (1. 知覚的な変動性と不変性)
階層レベル間のメッセージパッシング: 知覚階層の異なるレベル間では、広範なトップダウン（期待）およびボトムアップ（感覚信号）のメッセージパッシングが行われます。これにより、より高いレベルでの事前知識が下位レベルの処理を形成し、下位レベルの情報が上位レベルの仮説選択を助けます。
「より遅い時間スケールの規則性を考慮したトップダウンの期待があり、より速い時間スケールの処理は、何らかの形で、より高いレベルのプロセスを導くことができるボトムアップ方式でメッセージを送ります。」 (1. 階層レベル間のメッセージパッシング)
事前確率の説明: 「事前確率はどこから来るのか？」という問題に対し、予測する心の理論は、事前確率が階層のより高いレベルから伝達される期待（経験的ベイズ）として説明されます。このプロセスは「らせん」のように進行し、トップダウンの事前確率が知覚的推論を導き、知覚的推論が事前確率を形成するという循環を避けます。

3. この理論の統一的な説明力と還元主義的側面

この理論は、心の多くの側面を単一の原理、すなわち予測誤差の最小化の下に統一することを約束します。

「この理論は、私たちが何者であるか、そして私たちの心的生活の側面が世界にどのように適合するかを根本的に再概念化するだけでなく、これらのテーマを一つの考えの下に統一することを約束する。すなわち、私たちは世界のモデルに基づいて生成された仮説と、世界から来る感覚的伝達との間の誤差を最小化するのである。」 (序論)

重要な事実とアイデア:

統一されたメカニズム: 脳全体で繰り返される単一タイプのメカニズムがすべてを管理し、知覚、行動、注意を生み出し、これらの現象の不可解な側面を説明します。
統計的説明と還元主義的見解: メカニズムの説明は統計的ですが、それは単なる因果的な神経メカニズムであり、心の還元主義的、唯物論的見解と適合します。
「メカニズムの説明は統計的であるが、それは単なる因果的な神経メカニズムであり、したがってこの理論は、心の還元的、唯物論的見解とよく適合する。」 (序論)
学際的ルーツ: この理論は、イブン・アル・ハイサム、カント、ヘルマン・フォン・ヘルムホルツといった歴史的哲学者や科学者の洞察に根ざしており、計算神経科学、機械学習、ベイズ的アプローチの現代的な発展と融合しています。
広範な適用範囲: 本書は知覚に焦点を当てていますが、思考、イメージ、言語、社会的認知、意思決定、感情、内省、自己といったより高次の認知現象にも拡張される可能性を秘めています。

4. 知覚と世界の関係の再概念化

予測する心の理論は、私たちの知覚と世界との関係を根本的に再概念化します。

「私たちの世界との知覚的関係は、感覚入力が提供するものによって強固に導かれる。しかし、その関係は間接的であり、やや当惑させるような脆弱性によって特徴づけられる。脳への感覚入力は知覚を直接形成しない。感覚入力は、脳が発する問いかけへのフィードバックとして、より良く、そしてより不可解に特徴づけられる。」 (序論)

重要な事実とアイデア:

知覚の能動性: 知覚は、一般に考えられているよりも、世界を理解することに能動的です。私たちの期待が知覚と統合を駆動しますが、世界は期待に限界を設けます。
心の脆弱性: 知覚は、小さな逸脱が精神障害につながる可能性があるほど、豊かな統計的プロセスの最適化に依存しています。
知覚、行動、注意の統合: これら3つは、世界を正しく理解するために慎重にバランスが取られなければならない「全く同じことを行うための3つの異なる方法」にすぎません。
意識、自己、私的な心的世界: 意識的知覚の統一性、自己の性質、および私的な心的世界に関する知識は、進行中の感覚入力に関する予測を最適化しようとする試みに根ざしています。
存在論的示唆: 私たちの知覚状態の内容は、最終的に「私たちが何をするか、何を考えるかではなく、私たちが何者であるかに根ざしている」と示唆されています。私たちは「因果的に構造化された世界の歯車にすぎず、情報の流れの中の渦である」。

結論

「The Predictive Mind」は、脳を単なる受動的な情報受容体ではなく、世界を積極的に予測し、感覚入力を生成する仮説と現実との誤差を最小化する能動的なシステムとして捉える、統一された野心的な理論を提示しています。このフレームワークは、知覚のメカニズム、意識、自己、精神疾患、および知覚と世界の間の根本的な関係に対する私たちの理解を再構築する可能性を秘めています。その根底にある数学的厳密性と、哲学的・経験的問題への適用可能性の両方から、この理論は神経科学と認知科学の未来を形作る上で重要な役割を果たすことが期待されます。

「予測脳理論」（The Predictive Mind）

「予測脳理論」（The Predictive Mind）は、脳が世界を予測する装置であるという立場から、自己、意識、自由意志を再解釈しようとする新しい理論です。この理論の核心は、脳が洗練された仮説検証メカニズムであり、世界から受け取る感覚入力の予測誤差を最小化することに常に関与しているという考え方です。

この理論の主な特徴と概念は以下の通りです。

脳の機能の統一的説明
- 予測脳理論は、知覚と行動、そしてその間のすべての心的活動を説明することを意図しています。
- 知覚、行動、注意は、本質的に同じことを行うための3つの異なる方法にすぎないと考えられています。
- このメカニズムは、標準的な統計ツール（特にベイズ推論）を用いて誤差を最小化し、知覚、行動、注意を生み出し、これらの現象の不可解な側面を説明します。
知覚の性質
- 知覚は、一般に考えられているよりも、世界を理解することに積極的であるとされます。
- 脳への感覚入力は知覚を直接形成せず、むしろ脳が発する問いかけへのフィードバックとして特徴づけられます。
- 知覚は、世界の事態の原因を突き止める因果推論の問題として捉えられます。これは、日常的な因果推論や科学的な因果推論と多くの点で類似しています。
ベイズ推論の役割
- 脳は、感覚入力の原因を推論するためにベイズの定理を使用すると考えられています。
- ベイズ推論では、仮説の「尤度」（証拠が仮説にどれだけ適合するか）と「事前確率」（証拠を考慮する前の仮説の独立した妥当性）の積を考慮することで、証拠に基づいて仮説の確率を更新します。最も高い「事後確率」を持つ仮説が最良の推論とされます。
- このアプローチは、無意識のうちに行われる「無意識の知覚的推論」としてヘルマン・フォン・ヘルムホルツによって提唱された考えに遡ります。
知覚的推論の必要性を示す例：両眼視野闘争
- 両眼視野闘争は、各目に異なる画像が提示された際に、知覚が一方の画像からもう一方の画像へと交代する現象です。
- この現象は、物理的な刺激が同じままであるにもかかわらず知覚が交代するため、知覚が純粋に刺激駆動型でボトムアップの特徴検出であるという考えに圧力をかけます。
- 予測脳理論は、脳が顔と家の混合物という非常に低い事前確率の仮説を受け入れず、顔または家のいずれかの仮説を選択することで、この現象を説明します。これは、入力される感覚信号の大部分を効果的に抑制することを伴います。
- 事前確率が操作されると、その仮説が闘争で優勢になるという経験的証拠も示されています。
階層的構造とメッセージパッシング
- 世界は様々な時間スケールと詳細レベルで因果的な規則性を持っています。
- 脳は、この因果的、階層的構造の重要性に包括的に応答し、皮質階層に相互接続された階層を要約します。
- 階層の下位レベルでは速い時間スケールの規則性（例：輪郭、陰影）が処理され、上位レベルに進むにつれて時間スケールが増加し、より抽象的な規則性（例：対象の恒常性）が処理されます。
- 階層レベル間では、トップダウンの期待（より高いレベルの遅い規則性からの予測）とボトムアップのメッセージ（より速い時間スケールの感覚信号）が広範囲に伝達され、知覚的推論に影響を与えます。この相互作用は、知覚が「一人称視点」を持つことを説明するのに役立ちます。
哲学的な意味合い
- この理論は、心が予測の中に生じ、予測によって形作られるという全体像を提供します。
- 心の還元的、唯物論的見解とよく適合すると考えられています。
- 脳が「推論」したり「信じたり」すると言うことに対する「神経擬人主義」の懸念については、コンピュータが計算に従事するのと同様に、ニューロンがベイズの定理の機能的役割をどのように実現するかを理解することで対処できると説明されています。
理論の発展と背景
- この理論の現代的な形式的機構はごく最近開発されたものですが、その中心的な考えは千年以上前にイブン・アル・ハイサムによって予期され、カントの思想にも明確な要素があります。
- ヘルマン・フォン・ヘルムホルツは、脳が仮説検証者であるという考えを初めて明確に捉えました。
- カール・フリストンをはじめとする多くの研究者が、この理論に大きなインスピレーションを与え、貢献しています。また、より一般的な概念として「自由エネルギー最小化」にも通じるとされています。

予測脳理論は、認知プロセスを概念的・機能的に分析するトップダウンのアプローチと、生物学的に触発されたニューラルネットワークを構築するボトムアップのアプローチの間に位置し、両者を組み合わせる魅力的なパッケージを提供するとされています。

「ベイズ推論」

ベイズ推論は、神経科学において確立されつつある新しい理論の核心をなす考え方であり、脳が世界を予測する装置であるという立場から知覚、行動、注意、そして心の他の側面を再解釈します。これは、与えられた証拠に基づいて信念を更新する方法を示す確率論の強力な定理であり、合理性のパラダイムと見なされています。

ベイズ推論の主要な要素と知覚への応用

ベイズ推論は、特に脳がどのように知覚という偉業を達成するかという問題に取り組む際に重要です。

因果推論としての知覚: 知覚の問題は、感覚入力という「結果」から、その「原因」である世界の状態を突き止める問題であり、これは脳にとっての因果推論の問題と見なされます。世界では、異なる原因が同じ結果を引き起こしたり、同じ原因が異なる結果を引き起こしたりするため、脳が信頼できる因果推論を行うには追加の制約が必要です。
尤度 (Likelihood): ある仮説が与えられた場合に、観察された感覚入力がどれほど確からしいかを示す確率です。例えば、「キツツキが壁をつついている」という仮説の下で、家で聞こえる「コツコツという音」が発生する確率を評価します。
事前確率 (Prior probability): 現在観察している効果とは無関係に、特定の仮説がそもそもどれほど確からしいかを示す主観的な推定です。例えば、「遠くの数学者がゴルトバッハ予想について熟考している」という仮説や、「夜の間に家が宇宙に打ち上げられた」という仮説が、コツコツという音の原因として非常にありそうにないのは、その事前確率が極めて低いためです。
事後確率 (Posterior probability): 観察された証拠を考慮して更新された、仮説の確率です。ベイズの定理は、尤度と事前確率を組み合わせて、最も高い事後確率を持つ仮説が最良の推論であることを教えてくれます。

脳におけるベイズ推論の無意識性

ベイズ推論は高度に合理的で科学的なスタイルに見えるかもしれませんが、知覚は無意識で楽に行われます。この懸念に対して、ソースは「神経擬人主義」に陥ることなく、脳がどのようにベイズ推論に従事しているかを説明します。

実装（Implementation）と実現（Realization）: コンピュータのハードウェアがプログラムの概念を「知って」いなくても計算に従事するのと同様に、脳を構成するニューロンがベイズの定理を「知って」いなくても、脳は確率的推論に従事することができます。脳の処理は、情報理論が確率論の観点から定式化されているため、ある記述レベルでベイズの定理をスムーズに関与させることができます。
ヘルムホルツの貢献: ヘルマン・フォン・ヘルムホルツは、知覚が事前の学習に基づく無意識の知覚的推論によって行われるという考えを初めて捉え、これは現代の仮説検証する脳に関する形式的・経験的探求の核となっています。彼は、私たちが感覚に観察された効果から、その原因についての考えに至ると述べました。

知覚の現象学と階層的推論

ベイズ推論の概念は、知覚経験の豊かさを構築するためにも応用されます。

両眼視野闘争の例: 左右の目に異なる画像が提示されたときに、知覚が二つの画像の混ざり合いではなく、一方から他方へと交代する現象（両眼視野闘争）は、知覚が純粋に刺激駆動型ではないことを示唆し、知覚システムに何らかの推論力が帰属されるべきであることを強く示しています。ベイズ的な観点から見ると、脳は「顔と家が同じ時空間的位置に共存する」という仮説の事前確率が非常に低いため、顔か家のどちらかの仮説を選択し、片方の感覚入力を抑制します。
知覚階層: 脳は、世界の因果構造と深さを要約する相互接続された階層でモデルを維持します。
- 変動的知覚と不変的知覚: 知覚は、即時的で絶えず変化する一人称視点（速い規則性）と、世界が今どのようにサンプリングされているかという具体的な方法にあまり敏感でない世界の状況（遅い規則性）の両方を捉えます。知覚における不変性の度合いは、表現された因果的規則性の時空間的階層の観点から考えることができます。
- 階層レベル間のメッセージパッシング: この階層的な知覚推論は、トップダウン（より高いレベルの期待が下のレベルの処理を導く）とボトムアップ（低レベルの感覚信号が上位の仮説選択を助ける）の両方の方法で、広範囲にわたるメッセージパッシングを通じて行われます。
事前確率の起源: 「事前確率はどこから来るのか」という問題は、階層のより高いレベルから伝達される期待に事前信念が具体化される（経験的ベイズと呼ばれる）ことで説明されます。高レベルの期待は、中間レベルを通してフィルタリングされながら、下の多くのレベルを形成するのを助け、循環的な説明を避けます。

その他の側面

予測誤差最小化との関係: ベイズ推論は、脳が感覚入力の予測誤差を最小化することに常に関与しているという「予測誤差最小化」理論の基盤を形成します。予測誤差最小化フレームワークは、自由エネルギー最小化という基本的な概念に一般化することもできます。
統一力: この理論は、知覚、行動、注意、意識、自己、感情、内省といった心の多様な側面を、「世界からの感覚的伝達との誤差を最小化する」という一つの原理の下に統一する可能性を秘めています。

このベイズ的なアプローチは、脳の全体的な解剖学的・生理学的な事実とよく合致しており、その計算論的、経験的、哲学的な魅力から、心の仕組みに関する多くの問題を再評価し、再概念化することを可能にすると考えられています。

知覚階層（perceptual hierarchy）

「知覚階層（perceptual hierarchy）」は、脳が世界を予測する装置であるという「予測する脳」の理論において、極めて重要な概念です。この理論では、脳は絶えず感覚入力の予測誤差を最小化することに関与しており、このメカニズムが知覚、行動、そしてすべての心的活動を説明するとされています。

知覚階層とは、脳が世界における因果的な、階層的構造を皮質階層内で要約しているという考え方です。

知覚階層の主な特徴と機能は以下の通りです。

因果的規則性の階層:
- 世界は様々な時間スケールで発生する因果的な規則性（例：昼が夜に続く、ブレーキ故障が事故につながる）に満ちています。これらの規則性は、数十ミリ秒から数百年、数ヶ月、数年にわたる安定性を持つものまで様々です。
- 一般的に、時間スケールと詳細レベルの間にはトレードオフがあります。速く変化する規則性は詳細な知覚に適しており、遅い規則性はより一般的で抽象的です。
- 脳は、この因果的、階層的構造の重要性に包括的に対応し、皮質階層内に相互接続された階層を維持しています。
- 速い規則性は感覚処理ストリームの初期段階（視覚知覚ではV1野など）で処理され、感覚信号が高次の領域に進むにつれて時間スケールが増加します。
- 階層には空間的な側面もあり、低レベルの領域（V1など）は小さく詳細な受容野を持つ一方、高レベルの領域はより広い受容野を持ちます。
知覚的な変動性と不変性:
- 知覚は、階層において、速い規則性が経験の変動的な側面として現れることを反映しています。これは、絶えず変化する私たちの一人称視点（例：目や頭の動き、対象の動き）を捉え、その都度、輪郭、陰影、向きといった感覚属性の速い因果的規則性を処理します。
- 同時に、遅い規則性は知覚の不変的な側面として現れます。これは、私たちの即時的で変動する一人称視点から抽象化し、感覚によって今どのようにサンプリングされているかという具体的な方法にあまり敏感でない世界の状況に焦点を当てる能力に関連します。例えば、バスケットボールの試合を見ているときに、急速に変化する遠近法的シーンの連続ではなく、試合を通じて持続する対象を知覚する能力です。
- 知覚における不変性の度合いは、表現された因果的規則性の時空間的階層の観点から考えることが可能です。
階層レベル間のメッセージパッシング:
- 知覚階層の各レベルでは、世界の因果構造をより深く探求します。重要なのは、異なる時間スケールでの規則性間の相互作用であり、これはボトムアップ方式とトップダウン方式の両方で機能します。
- ボトムアップ：下位レベルの速いスケールの規則性が、より高いレベルでの仮説選択を助けます（例：輪郭や向きが、それが顔の鼻であることへの確信を助ける）。
- トップダウン：上位レベルの遅い規則性（例：顔は頭のある体に取り付けられている傾向がある）に関する仮説が、低レベルの規則性（例：体が動くときの鼻によって投げかけられる影）のニュアンスを抽出するのに役立ちます。
- この相互作用的なメッセージパッシングは、知覚階層のレベルを結びつけ、変動的知覚自体が因果構造に浸透していることを示します。
- 図5は、この同時並行的なメッセージパッシングのスキーマを示しています。感覚入力（上向きの矢印）が事前期待（下向きの矢印）と出会い、知覚的推論は階層の複数の層で同時に決定され、世界の構造化された表現を構築します。この図では、感覚入力の矢印は後に「予測誤差」として再ラベル付けされることになります。
階層的推論への追加的制約（事前信念の役割）:
- 脳が感覚入力の原因に関する異なる仮説の間で優先順位を付けるためには、事前信念に訴える必要があります。
- この階層とメッセージパッシングの概念により、事前信念はより高い階層レベルから伝達される期待に具体化されると考えられます。これは「経験的ベイズ」と呼ばれます。
- これにより、事前信念が知覚的推論を導き、知覚的推論が事前信念を形成するという循環が、時間の経過とともに形成される「らせん」として理解され、単なる循環ではないと説明されます。

この知覚階層の概念は、脳がどのようにして単なる分類作業ではなく、一人称視点から豊かな知覚内容を構築するのかを説明する上で不可欠です。また、私たちの認知プロセスがどのように機能し、どのように精神障害と関連付けられるかを理解するための基盤も提供します。

予測誤差

「予測誤差」は、脳が世界を予測する装置であるという立場から、自己、意識、自由意志を再解釈する新しい神経科学理論の核心をなす概念です。この理論は、脳が洗練された仮説検証メカニズムであり、世界から受け取る感覚入力の予測誤差を最小化することに常に関与していると提唱しています。

この理論における予測誤差とその最小化の概念は、以下のように説明されます。

基本的な定義と役割
- 脳は、世界からの感覚入力に対して予測を発し、実際の感覚入力と予測との間の誤差を最小化するというプロセスを継続的に行っています。
- このメカニズムは、知覚、行動、注意、そしてその間のすべての心的活動を説明することを意図しています。
- 感覚入力は、脳が発する問いかけへのフィードバックとして特徴づけられます。つまり、脳は世界を能動的に「問いかけ」、その「答え」として感覚入力を受け取り、それに基づいて予測を調整します。
- 知覚は、一般に考えられているよりも世界を理解することに積極的であり、予測が私たちが何を知覚し、世界の知覚された側面をどのように統合するかを駆動します。
メカニズムと階層的推論
- 予測誤差最小化は、ベイズ推論という確率論の枠組みに基づいて行われます。脳は無意識のうちに、感覚入力の原因を推論するためにベイズの定理を用いていると考えられています。
- このプロセスは、**仮説（原因の可能性）の尤度（証拠との適合度）と事前確率（独立した確からしさ）**を考慮して、最も高い事後確率を持つ仮説を選択することによって行われます。
- 脳全体で階層的に繰り返される単一のタイプのメカニズムとして機能します。この階層では、速く変化する規則性（例えば、光と影の変化）が感覚処理の初期段階で処理され、より高次の領域に進むにつれて時間スケールが増加し、より一般的で抽象的な遅い規則性（例えば、持続的な対象の認識）が処理されます。
- 階層の異なるレベル間では、トップダウンおよびボトムアップの広範なメッセージパッシングが行われます。高レベルの事前期待が低レベルの処理を形成し、低レベルの感覚データがより高レベルの仮説を導きます。これにより、知覚が単なる概念的分類にとどまらず、豊かな現象学的経験として生じることが説明されます。
- 予測誤差最小化フレームワークは、自由エネルギー最小化というより基本的な概念に一般化することもできますが、本書では知覚の問題を理解するために、より直接的に認識論的な予測誤差最小化の概念に焦点を当てています。
知覚、行動、注意との関連
- 知覚は、感覚入力の予測誤差を最小化する試みと深く結びついています。例えば、両眼視野闘争では、左右の目に入ってくる矛盾した画像に対して、脳は最も事前確率の高い（矛盾が少ない）画像を一つ選択し、他方を抑制することで予測誤差を最小化しようとします。
- 行動もまた、予測誤差を最小化するメカニズムの不可欠な部分です。能動的な推論として、行動は世界における期待される経験を作り出すことで予測誤差を抑制します。
- 注意は、期待精度を調整することで予測誤差を処理します。注意は、心的サーチライトから精度期待へと再概念化され、ノイズと不確実性のパターンを学習するプロセスとして理解されます。
精神疾患との関連
- 予測誤差を最適化する豊富な統計的プロセスのタペストリーにわずかな逸脱が生じると、精神障害に陥るように思われると指摘されています。妄想や自閉症などの精神疾患が、期待精度の問題として予測誤差フレームワークで議論されています。
哲学的意義と歴史的背景
- 予測誤差最小化の理論は、私たちが何者であるか、そして私たちの心的生活の側面が世界にどのように適合するかを根本的に再概念化することを約束し、それらを一つの考えの下に統一します。
- この考えの中心は、イブン・アル・ハイサムが「多くの目に見える特性は判断と推論によって知覚される」と述べた千年前の時代に予期されていました。
- ヘルマン・フォン・ヘルムホルツは、脳が仮説検証者であるという考えを初めて捉え、知覚が事前の学習に基づく無意識の知覚的推論を用いて行われるとしました。
- この考えは、20世紀を通じてジェローム・ブルーナー、ジェリー・フォーダー、ゼノン・ピリシン、ウルリック・ナイサー、リチャード・グレゴリーなどによって発展させられ、現代の計算神経科学と機械学習の分野で形式的装置が開発されてきました。特に、カール・フリストンの研究は、本書に多大なインスピレーションを与えています。

この理論は、その極端な説明的野心から物議を醸す側面も持ちますが、その統一的な説明力は非常に刺激的であり、心に対する新しい理解をもたらす可能性を秘めているとされています。

意識と自己

「予測する心 (The Predictive Mind)」の理論において、意識と自己は、脳が世界の感覚入力を予測し、予測誤差を最小化する装置であるという立場から再解釈されます。この理論は、心と世界の知覚能力、私たちが感覚の多様性をどのように理解し、何が私たちの現象学を形成するのか、そしてそれが心の性質について何を教えてくれるのかという問いに、脳が予測誤差を最小化するという考えに訴えることによって答えようとしています。

意識 (Consciousness)

意識的知覚の統一性は、私たちの私的な心的世界に関する知識や自己の性質と同様に、進行中の感覚入力に関する予測を最適化しようとする試みに、その核心において根ざしています。
「予測する心」の理論は、意識的知覚の統一性という、私たちの心的生活の興味深く不可解な側面に適用され、説明を提供します。
本書の第9章「精度、注意、そして意識」では、意識と注意の関係、特に期待精度のパターンがいかに注意に影響を与え、それが意識的知覚とどのように結びつくかが探求されます。
第10章「行動における知覚的統一性」では、知覚的統一性がより深く考察され、それがグローバル・ニューロナル・ワークスペースの発火や行動に基づいていることが示唆されます。
予測誤差最小化という単純な概念は、意識の私秘性といった深い問題に取り組むだけでなく、私たちの心的生活の多様な側面を一つの原理の下に統一できるとされます。

自己 (Self)

「予測する心」の概要では、この理論が自己を再解釈すると述べられています。
自己の性質は、意識的知覚の統一性や私的な心的世界に関する知識と同様に、進行中の感覚入力に関する予測を最適化しようとする私たちの試みに、その核心において根ざしています。
より根本的には、私たちの知覚状態の内容は、最終的に「私たちが何者であるか」に根ざしているとされます。私たちの世界体験とその相互作用、そして私たち自身と私たちの行動の体験は、世界に強く根ざしていると同時に、感覚入力のベールの背後に危うく隠されています。
私たちは因果的に構造化された世界の歯車にすぎず、情報の流れの中の渦であると表現されます。
この理論は、私たちが何者であるか、そして私たちの心的生活の側面が世界にどのように適合するかを根本的に再概念化すると同時に、これらを「世界モデルに基づいて生成された仮説と、世界から来る感覚的伝達との間の誤差を最小化する」という一つの考えの下に統一することを約束します。
本書の最終章である第12章「予測する心の中へ」では、このフレームワークが感情、内省、意識の私秘性、そして自己にどのように拡張されるかについて推測がなされ、**自己は「感覚的軌跡としての自己」**として考察されます。
著者自身も、以前の研究で自己に関する問題をこのフレームワークを通じて探求してきました。

要約すると、この予測する心の理論では、意識も自己も、脳が常に世界の感覚入力を予測し、その予測と実際の入力との間の誤差を最小化しようとする継続的なプロセスの中で生じ、形成されると考えられています。これらの概念は、脳の基本的な予測誤差最小化メカニズムによって統一的に説明され、私たちの心的生活の多様な側面を理解する新しい視点を提供します。

The Predictive Mindに関するFAQ

1. 脳はどのようにして世界を知覚していると考えられていますか？

脳は「予測誤差を最小化する洗練された仮説検証メカニズム」として世界を知覚していると考えられています。これは、脳が感覚入力の「原因」を推論するベイズ的なプロセスを通じて行われます。例えば、ある音を聞いたときに、脳は「キツツキが壁をつついている」「風で枝が壁を叩いている」など、考えられる様々な「仮説」を生成し、それぞれの仮説がその音（「証拠」）をどれだけうまく説明できるか（「尤度」）と、そもそもその仮説がどれくらい起こりうるか（「事前確率」）を考慮して、最も妥当な仮説を選択します。このプロセスは無意識に行われ、知覚、行動、注意といったあらゆる心的活動を説明するとされます。

2. 「予測誤差最小化」とは具体的にどのようなメカニズムですか？

「予測誤差最小化」とは、脳が常に世界の状態に関する自身の内部モデルに基づいて感覚入力の「予測」を生成し、その予測と実際に受け取る感覚入力との間の「誤差（予測誤差）」を最小化しようとするメカニズムです。この誤差を最小化するために、脳は2つの主要な方法をとります。(1) 自身の内部モデルを更新して予測をより正確にする（知覚）、または (2) 世界に働きかけて感覚入力を変更し、予測に合致させる（行動）。この単一のメカニズムが脳全体で階層的に繰り返され、知覚、行動、注意といった多様な現象を説明すると考えられています。

3. 「予測的知覚」の考え方は、従来の知覚理論とどう異なりますか？

従来の知覚理論の多くは、知覚を主に感覚刺激から信号がボトムアップで回復され、徐々に組み立てられる分析的なプロセスとして説明していました。しかし、「予測的知覚」の考え方は、脳が受動的に感覚情報を受け取るだけでなく、世界を積極的に「予測」し、「仮説検証」することによって知覚が形成されるという点で異なります。両眼視野闘争の例では、物理的な刺激が一定であるにもかかわらず知覚が交代するという現象は、純粋な刺激駆動型のアプローチでは説明が難しく、脳が最もらしい仮説を選択するために何らかの推論を行っていることを示唆しています。脳は単に情報を処理するだけでなく、積極的に世界を解釈し、意味を与えていると捉えられます。

4. 脳内の「予測誤差」はどのように処理され、それが知覚にどう影響しますか？

脳内の「予測誤差」は、階層的な神経システムを通じて処理されます。高次の脳領域は世界の抽象的なモデルに基づいて低次の感覚入力の予測を生成し、その予測はトップダウンで伝達されます。低次の脳領域では、実際に受け取った感覚入力とトップダウン予測との間で比較が行われ、その差が予測誤差として高次へとフィードバックされます。この予測誤差の信号に基づいて、脳は自身の内部モデルを更新し、知覚を修正していきます。予測誤差は、単に情報伝達の信号としてだけでなく、注意の焦点や知覚の鮮明さにも影響を与え、特定の情報に「精度（precision）」の重み付けをすることで、知覚の内容を形成します。

5. 「予測誤差最小化」の枠組みは、どのように「自己」や「意識」といった心の深い側面にまで拡張されますか？

「予測誤差最小化」の枠組みは、単に知覚や行動だけでなく、「自己」「意識」「自由意志」といった心の深い側面にも適用できるとされます。意識的知覚の統一性や自己の性質、そして私たちの私的な心的世界に関する知識は、進行中の感覚入力に関する予測を最適化しようとする試みに根ざしています。自己は、世界との相互作用における私たち自身の因果的な軌跡、つまり絶えず変化する感覚入力と行動のパターンを統合し、予測するプロセスとして理解されます。感情や内省もまた、内部の身体感覚や心的状態に関する予測誤差の最小化として解釈され、この統一的な原理の下で心の多様な側面が説明される可能性が示唆されています。

6. この理論は、精神疾患をどのように説明しようとしていますか？

この理論は、精神疾患、特に妄想や自閉症を、予測誤差の処理における「期待精度の障害」として説明します。例えば、妄想は、感覚入力の予測誤差に対して異常に高い精度が与えられた結果として生じると考えられます。これにより、通常であればノイズとして無視されるような小さな誤差が過剰に意味付けされ、現実離れした信念を形成してしまう可能性があります。自閉症の場合も、異なるレベルの感覚入力や社会的信号に対する精度の重み付けが適切に行われないことで、世界の知覚や他者との相互作用に特有の困難が生じると解釈されます。

7. 知覚における「能動的推論」とは何ですか？

知覚における「能動的推論」とは、脳が予測誤差を最小化するために、自身の内部モデルを更新する（知覚）だけでなく、世界に働きかけて感覚入力を変化させる（行動）ことによって能動的に知覚を形成するプロセスを指します。私たちは単に世界を「見る」だけでなく、世界に働きかけることによって、次に何を感じるかを予測し、その予測に合致する感覚入力が得られるように行動します。例えば、目を動かすこと（サッカード運動）は、次に何が見えるかを予測し、その予測と実際の視覚入力との誤差を最小化するための能動的な行動と見なされます。注意もまた、特定の情報に精度を割り当て、予測誤差の処理を最適化する能動的なプロセスとして理解されます。

8. この理論の歴史的背景にはどのような思想がありますか？

「予測誤差最小化」の核心的な考え方は、1000年前にイブン・アル・ハイサム（アルハゼン）が「多くの目に見える特性は判断と推論によって知覚される」と述べたことに予期されています。また、脳が世界の先行概念を用いて感覚的多様性を組織化するというカントの思想（「内容なき思考は空虚であり、概念なき直観は盲目である」）にも類似性が見られます。特にヘルマン・フォン・ヘルムホルツは、カントの思想に触発され、私たちが「無意識の知覚的推論」を用いて世界を理解するという考えを発展させました。20世紀を通じて、ジェローム・ブルーナーの「ニュー・ルック」心理学やリチャード・グレゴリーの知覚理論、計算神経科学や機械学習の発展がこの考え方を支え、特に近年カール・フリストンの自由エネルギー原理の研究によって、その形式的な厳密さと包括的な説明力が確立されました。

The Predictive Mind: 予測符号化と脳に関する理解を深めるための学習ガイド

導入

この学習ガイドは、Jakob Hohwyの「The Predictive Mind」からの抜粋に基づいています。本書は、脳が世界を予測する装置であるという立場から、自己、意識、自由意志といった概念を再解釈するものです。このガイドは、予測符号化理論の核心的な概念、その歴史的背景、そして知覚、行動、注意、精神疾患といった様々な心的側面への応用をレビューすることを目的としています。

クイズ

以下の問いに2〜3文で簡潔に答えてください。

「予測符号化」理論の核心的な前提は何ですか？
「予測誤差最小化」とは、脳がどのようにして知覚と行動を説明するとされるメカニズムですか？
知覚が因果推論の問題であるとされるのはなぜですか？
ヘルムホルツの「無意識の知覚的推論」の概念が、予測符号化理論においてどのように重要視されていますか？
ベイズの定理における「尤度」と「事前確率」は、それぞれ知覚的推論においてどのような役割を果たしますか？
両眼視野闘争は、予測符号化理論にとってなぜ重要な経験的証拠と見なされますか？
脳がベイズの定理を「知っている」という表現が、神経擬人主義に陥ることなくどのように解釈されるべきですか？
知覚階層における「変動的知覚」と「不変的知覚」の違いは何ですか？
知覚階層において、トップダウンおよびボトムアップのメッセージパッシングはどのような役割を果たしますか？
「経験的ベイズ」の概念は、予測符号化理論において事前確率がどこから来るのかという問題をどのように解決しようとしていますか？

クイズ解答キー

「予測符号化」理論の核心的な前提は、脳が洗練された仮説検証メカニズムであり、世界から受け取る感覚入力の予測誤差を常に最小化しようとしているという点です。このメカニズムは、知覚と行動、そしてその間のすべての心的活動を説明することを意図しています。
「予測誤差最小化」は、脳が世界の内部モデルに基づいて感覚入力に関する予測を生成し、実際の感覚入力と予測との間の誤差（予測誤差）を継続的に修正することで、知覚や行動を生み出すメカニズムです。脳は予測を世界に合わせるか、あるいは世界を予測に合わせる（行動）ことによって誤差を最小化します。
知覚が因果推論の問題であるとされるのは、脳が感覚入力という「結果」だけから、その入力の「原因」である世界の状態を突き止めなければならないためです。同じ原因が異なる結果を生み出したり、異なる原因が似た結果を生み出したりするため、この推論は困難です。
ヘルムホルツの「無意識の知覚的推論」の概念は、脳の神経機構が意識に知られることなく、感覚入力の原因について推論を行うという考え方として重要視されています。これは、知覚が意識的な思考を伴わずに、ベイズの定理のような確率論的原理に基づいて行われるという予測符号化理論の基礎となります。
ベイズの定理において、「尤度」は、特定の仮説が与えられた場合に観測される証拠の確率を示し、仮説が証拠にどれだけ適合するかを評価します。「事前確率」は、証拠とは無関係に、そもそもその仮説がどれくらい確からしいかという独立した推定を示します。これらを組み合わせて最も確からしい仮説を選択します。
両眼視野闘争は、物理的な刺激が一定であるにもかかわらず知覚が交代するという点で、知覚が純粋な刺激駆動型ではないことを示唆するため、予測符号化理論にとって重要です。これは、脳が感覚入力の混乱に対する合理的な解決策として、競合する仮説の中から一つを選択する推論プロセスを行っている証拠と見なされます。
脳がベイズの定理を「知っている」という表現は、神経擬人主義に陥ることなく、脳の神経機構がベイズの定理によって設定された機能的役割を「実現」していると解釈されるべきです。これは、コンピュータのハードウェアがプログラムを知らなくても計算を行うのと同じように、脳が確率的推論に従事しているという考え方です。
知覚階層における「変動的知覚」は、私たちの即時的で絶えず変化する一人称視点（例えば、目の動きに伴う輪郭や陰影の変化）を捉える速い時間スケールの規則性に基づきます。「不変的知覚」は、変動する一人称視点から抽象化され、対象認識のように世界がどのようにサンプリングされているかという具体的な方法にあまり敏感でない遅い時間スケールの規則性に基づきます。
知覚階層において、トップダウンのメッセージパッシングは、より高いレベルの抽象的な予測（事前期待）を下位レベルに伝え、感覚処理を導きます。ボトムアップのメッセージパッシングは、下位レベルで処理された感覚情報や予測誤差を上位レベルに伝え、予測モデルの更新に寄与します。この相互作用が階層的な知覚推論を可能にします。
「経験的ベイズ」の概念は、事前確率が完全に主観的に設定されるのではなく、より高い階層レベルで学習された期待から引き出されることで、「事前確率はどこから来るのか？」という問題を解決しようとします。これにより、説明が循環的になることを避け、予測符号化メカニズム内で事前確率が形成されるメカニズムを提供します。

論文形式の問い

予測符号化理論が、従来のボトムアップ駆動型知覚モデルと比較して、知覚の性質についてどのような根本的な再概念化を提案しているかを詳細に論じなさい。
ホーウェイは、両眼視野闘争の現象を予測符号化理論の主要な支持証拠として提示しています。この現象が知覚における推論の必要性をどのように裏付けているか、具体的な例を挙げて説明しなさい。
予測符号化理論において、知覚、行動、注意は「全く同じことを行うための3つの異なる方法」であると述べられています。この主張の背後にある理論的根拠を説明し、これらの機能が予測誤差の最小化にどのように貢献するかを考察しなさい。
本書は、脳が「仮説検証者」であるだけでなく「法廷」でもあると述べています。この比喩が、知覚における予測と現実検証の相互作用、特に精神障害との関連において、どのような意味を持つかを議論しなさい。
予測符号化理論が、自己、意識、そして私的な心的世界といった心の深遠な側面にどのように拡張されうるかを考察しなさい。この理論がこれらの概念を「一つの原理の下に統一する」と約束する理由を論じなさい。

用語集

予測符号化 (Predictive Coding): 脳が感覚入力を受動的に処理するのではなく、能動的に世界の状態を予測し、その予測と実際の入力との間の誤差（予測誤差）を最小化しようとする神経科学の理論的枠組み。
予測誤差最小化 (Prediction Error Minimization): 脳の主要な機能とされるプロセスで、内部モデルによって生成された予測と、実際の感覚入力との間の不一致を継続的に削減すること。これは、知覚の更新または行動の変化によって達成される。
ベイズの定理 (Bayes’ Theorem): 確率論における定理で、新しい証拠に基づいて信念の確率を更新する方法を提供する。予測符号化理論では、脳が無意識的にこの定理に従って感覚入力の原因を推論するとされる。
尤度 (Likelihood): ある仮説が与えられた場合に、特定の証拠が観察される確率。知覚的推論において、仮説が感覚入力にどれだけ適合するかを示す。
事前確率 (Prior Probability): 特定の証拠を考慮する前に、ある仮説がどれくらい確からしいかという独立した確率的推定。経験に基づいて形成される。
事後確率 (Posterior Probability): 新しい証拠を考慮した後で更新された、ある仮説の確率。ベイズの定理によって計算され、最も高い事後確率を持つ仮説が最良の推論とされる。
無意識の知覚的推論 (Unconscious Perceptual Inference): ヘルムホルツによって提唱され、予測符号化理論の核心となる概念。脳の神経機構が意識に上ることなく、感覚入力の原因について推論を行うこと。
両眼視野闘争 (Binocular Rivalry): 各目に異なる刺激が同時に提示されたときに、知覚が二つの刺激の間で交代する視覚現象。予測符号化理論では、脳が矛盾する入力に対して最も確からしい単一の仮説を選択する推論プロセスを示す証拠と見なされる。
神経擬人主義 (Neuro-anthropomorphism): 脳や神経システムに、人間のような意識、思考、感情といった特性を不適切に帰属させること。予測符号化理論では、脳が「推論する」という表現を、機能的な実装の観点から解釈することでこの問題を回避する。
知覚階層 (Perceptual Hierarchy): 脳の皮質構造が、異なる時間スケールと抽象度の規則性を処理するために階層的に組織化されているという概念。低レベルは速い時間スケールの詳細な感覚属性を、高レベルはより遅い時間スケールの抽象的で不変な規則性を処理する。
変動的知覚 (Volatile Perception): 知覚階層の低レベルで処理される、即時的で絶えず変化する一人称視点に特徴づけられる感覚体験。例えば、目の動きに伴う陰影の変化など。
不変的知覚 (Invariant Perception): 知覚階層の高レベルで処理される、一人称視点の変化から抽象化された、対象認識のような安定した感覚体験。
経験的ベイズ (Empirical Bayes): 事前確率を、より高い階層レベルで学習されたデータやモデルから推定する方法。これにより、事前確率がどこから来るのかという循環的な問題を解決しようとする。
能動的推論 (Active Inference): 予測誤差を最小化するために、脳が感覚入力の予測を更新するだけでなく、行動を起こして感覚入力を変化させること。知覚と行動が一体となったプロセスとして捉えられる。
現実検証 (Reality Testing): 知覚的推論が、変動的な視点に過度に依存している場合に、その正しさを疑い、より確信のある知覚的推論に到達するために、事態をより深く、異なる視点から探求するプロセス。