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前回は認知科学的な研究における専門領域への細分化についてつい長く語ってしまったが、もともとは今の自分が認知科学のどこに関心を持っているかを書くつもりだった。といっても、私ももちろん個々の具体的な研究テーマについても(素人があるがゆえに)それなりは幅広く知っているし、それはそれで好きなのだけれど、自分がもともと問題意識を持っていたのは認知科学の基礎の部分だったりする。

私が認知科学を好きになった学生時代、当時でさえ認知科学なんていっときのブームだと言われていたりもした。私は臨床心理学を学ぶために心理学科に入ったのだが、入学してそう経たないうちに幻滅して離れたのだが、かといって当時でさえ日本の心理学では行動主義が跋扈していてそれこそが科学的だとされていたのだが、それにもあまり興味が持てなかった。細かい経過が実は色々とあるのだがそこを端折ると、ともかく認知科学を見つけてその科学性と議論の面白さにすっかり惹かれてしまった。その中で認知科学は科学的だと納得したい気持ちが強まってきた。

一応は素人として調べれることは自分で調べて(内容は省略するが)個人的にはそれなりに納得の気持ちに落ち着き、そのせいもあって一時は認知科学の話から離れていた時期もあった。その後気が向いてまた認知科学に近づいてみたら、いつの間にか計算論が見直されていることに気づいた。その後比較的最近に人工知能の勉強もし直して、改めて疑問が生まれてしまった。認知(脳)の計算モデルとしてふさわしい基準って何なのだろう？

まずは認知のベイジアンモデルについては、シンプルな理論の場合はまだいいが、複雑なモデルになるとそれが本当に頭の中で起こっているのかどうも私にはよくわからなくなってくる。ニューラルネットワークは元々は認知モデルとして盛んに議論されていた時期もあったが、今のように独自に高度な発展を遂げたニューラルネットワークを見てしまうと、そもそもニューラルネットワークが脳のモデルとしてどこまでふさわしいのかよく分からないし、昔起こった議論の意義さえ疑わしく思えてしまう。

自分は計算論には好意的な人間だったが、最近はそれをどこまで認めるべきなのかさっぱり分からなくなってしまった。今更こんな疑問を抱いたって、いい加減に構ってられないからモヤモヤしてすっかり困っている。