ベイズ認知
今、人生における一つの決断をしようとしていた。
２年前に転職したのもその決断の先にある目標に対して、転職経験は有効だと考えたからだ。
転職して働く場所を変えることは、自分の人生における非常に大きな変化をもたらすということ。その変化に対して適応する経験は、それから先もっと大きな変化を目指している私にとっては有効な経験だと考えた。
ある種のことに関して、あらゆる可能性のうちほんのわずかしか知らないのに、私たち人間はどうしてこんなにうまく予測ができる（そして決断ができる）のだろうか。*1
一部の研究者は、直感でパターンを理解するこの能力を「ベイズ認知」とか「ベイズ心理学」と呼んでいる。というのも、コンピュータがこの種の予測ができるようになるには、ベイズの定理を用いなければならないからである。
ベイズの定理の核心にはひとつの原理がある。
手元のわずかなデータしかなくとも、推測を立て、その推測を、私たちの世界観測にもとづいて修正することで、未来を予測できる、という原理である。
「人間は、ごくわずかな情報にもとづいて予測を立て、実生活から吸収したデータでそれを修正する。これは驚くべき能力だ。ただし、正しい前提から出発しなければ、正しい予測はできない」
ではどうしたら正しい前提知識が得られるのか。
それは自分の経験が十分に幅広いかどうかをチェックすることだ。
成功した人たちの多くは膨大な時間をかけて、失敗に関する情報を探す。
良い選択ができるかどうかは、未来を予測できるかどうかにかかっている。
正確な予測ができるためには、成功例と同じだけの失敗例を知らなくてはならない。
「失敗例」の知識
人はどこかでは直感的に決断をする。
その決断が自分にとって有効なものであるためには、そのバックボーンに非常に広範な知識がある必要があるということなのか。
決断の際にその知識が実際に意識に上るかどうかは重要ではなく、広範な知識という背景を持ったうえでの決断であるということが重要ということなのか。
しかもその「広範な知識」というもののなかには「失敗例」が非常に重要だという。
例えば、今ここで私は「セミリタイア」に進もうとしているのだけど、それに対して十分な知識は持っているのか。
その「セミリタイア」に進んだ人の失敗例をどれだけ知っているのか。
それを知ったうえでもそれでも「セミリタイア」に進もうと私は決断できるのか。
*1: あなたの生産性を上げる８つのアイディア チャールズ・デュヒッグ 著
