集合的予測符号化

個々の脳が行う予測符号化を集団全体で行うことで、言語や記号がどのように進化し、形成されるかを説明する理論

つまり、複数の個体（エージェント）が協力して環境を予測し、情報を共有しながら予測誤差を最小化します。

言語はこの特性を持つ

感覚運動系の情報共有

各エージェント（個人）は、自身の感覚運動系から得られた情報を他のエージェントと共有。

この情報共有が、集団全体の知識の基盤となります。

分散的なベイズ推論

各エージェントは、共有された情報に基づいて独自の予測を行い、予測誤差を計算

この分散的なベイズ推論により、集団全体の予測精度が向上します。

記号創発と言語の進化

集合的予測符号化の結果として、集団全体が共通の記号や言語を形成

これにより、情報の伝達が効率化され、さらに正確な予測が可能になります。