因果マップと統計

これまでの内容を踏まえると、因果マップを持っていることで、様々な予測を可能にすることができます。つまり、因果マップをいくつか描くことで、そのうちのどれが正しいかを判断するにはどうしたらよいのかを判断します。因果マップはつぎにどんなことが起こりやすいかが示されているからです。そのため、どちらが正しい判断になるのか、実験や大掛かりな調査をすることで新たな証拠を集める必要があります。こういった証拠集めを行っていく中で、どの因果マップが予測に合致する証拠を携え、正しい確率が高いのかが分かってきます。つまり、因果マップによって予測を立て、その予測を立て、その予測を実際に得られた証拠と突き合わせることで、もとのマップのうち、どれが正しい可能性が高いかを統計的に判定するのです。現在こういったことはロボット工学において、研究されています。複雑な因果的つながりを学べるプログラムは開発がされています。

 

一見難しいように感じますが、人間は意識的にやろうとしてもできない複雑な作業を、直観的に行っていることが多々あります。例えば、自動車を運転する時に、無意識のうちに道路の状況について複雑な計算をしながら、アクセルやハンドルを操作します。文章を読むときには、複雑な音声や構文を無意識のうちに統計処理しています。では、乳幼児はどうなのでしょうか。ゴプニックは乳幼児も、優秀な科学者やNASAのコンピューターと大差ない方法で統計処理をし、実験をし、他人の実験を参考にして世界の因果構造を学習しているということが分かってきました。

 

1996年科学雑誌『サイエンス』にジェシー・サフランが生後8か月の赤ちゃんが統計的パターンに感受性を持つことを示す論文を発表しました。それは、その後の赤ちゃんの学習能力に関する研究の端緒になったのですが、その論文の中でサフランは赤ちゃんの言語習得法に注目します。例えば、赤ちゃんに対し「プリティ・ベイビー」というのを言ったとします。話ことばであると、「プリティ」と「ベイビー」には区切りがありますが、「プリティベイビー」と単語と単語が切れ目なくつながって聞こえます。では、その言葉が「プリティ」と「ベイビー」といった単語がつながったもので、「ティべ」といった単語は含んでいないと赤ちゃんはどうやって理解していくのでしょうか。

 

それは音節の出現パターンによって理解するのではないかと言います。生後8か月の赤ちゃんは「プリ」の後に「ティ」、「ベイ」の後に「ビー」が来るパターンを何度も聞きます。しかし、「ティ」の後に「ベイ」が来るパターンは聞くことがありません。こうして音節と音節の組み合わせパターンの出現確率がわかってくると、赤ちゃんは「プリ」と「ティ」はセットであり、「ティ」と「ベイ」がセットでないことを理解するのです。

 

そのため、サフランは赤ちゃんにとって「馴れる」ことによって学習が行われるのではないかと考えます。