ベイジアン(ベイズ主義)とは、これまで長い間主流であった頻度主義とは対照的な統計学の考え方である。私が学生時代に授業で習った心理統計はもちろん頻度主義の統計だったが、21世紀に入ってから統計のベイズ主義が台頭してきて隆盛を極めつつある。個人的にベイジアンには興味があったので勉強するのは構わないのだが、私のような認知モデルに興味がある人間にはその道は案外険しい。
認知モデルとしてのベイジアンモデルには、他の用途のベイジアンとは異なる問題もある。それはベイジアンの他の一般的用途(統計的検定や機械学習や科学モデル作り)では、基本的にベイジアンはあくまで手段として用いられているので、最適値(方程式の近似値)を見つけさえすればよいのであって、解を見つけるその過程は問題にならない。しかし、ベイジアンが組み込まれた認知モデルの場合は、脳が最適値を見つけていると仮定するとしても、その見つけ方によってはそれが認知モデルとして相応しいかは場合によっては怪しくなってくる。帰納推論や因果推論のようなシンプルなモデルなら受け入れられるが、もっと複雑になると私にはもう判断できない。
たとえベイジアン・アプローチがメカニズムを提示していたのだとしても、それが本当に認知モデルとして相応しいかは別の話だ。それを理解できるようになるためにも、ベイジアンはもっと勉強しとかないとなぁ〜
*1:これは行動主義の理論への批判にはなっていないことに注意。適切な適用範囲でありさえすれば行動主義の理論には問題はないが、ベイジアン・アプローチの場合は万能気味でマズイ