必見!人工知能AIが錯覚図形をみることで、逆に人間脳の視覚野の仕組みが解明

錯視画像

2018年9月30日(日)、大型台風24号が日本列島を縦断して、関東に迫っている最中、サイエンスZEROでは非常に興味あるテーマ内容が放送されてました。

テーマは”不思議な図形で脳のナゾに迫る!”です。

以前、直角が好き!?又吉直樹が杉原教授と錯視の世界を味わいまくってて、まさにヘウレーカ!“で、杉原教授が”脳は正しいだろうと思う形を決め打ちしている”とおっしゃてましたが、そこからもう少し深く説明してくれた内容になっていて、超納得!必見です。(まだ、間に合います。再放送は10月6日の土曜日午前11時にあります )

と言っても、記事にします。
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人工知能で人間脳の視覚を解明

人間の脳と同じ視覚を再現するために7層でディープラーニング

フレーザー錯視

出典:NHK

まずは、フレーザー錯視。渦巻きや螺旋に見えてしまいますが、

同心円の集まり

出典:NHK

実は、赤い円をかぶせると、同心円の集まりということがわかります。

こういった錯覚を起こす脳の秘密に人工知能から迫ろうという研究を基礎生物学研究所(愛知県岡崎市)渡辺英治准教授(神経科学専門)は取り組んでます。

人間が物を見るときに働くのは脳の視覚野で、そこには段階的な情報が流れる階層構造があります。

映像の情報はまず、V1(下記画像の赤い部分)に入ります。そこでは線分の傾きに反応するような単純な神経細胞が集まっており、V2(下記画像の黄色の部分)では更に複雑な図形に反応する神経細胞が集まってます。中には螺旋の形に反応するものもあることが分かってます。

さらに階層が進むと、人の顔や車などより複雑なものに反応する特化した神経細胞があると考えられてます。

階層が進むにつれて、認識が複雑・抽象化していくのです。

人間の脳には視覚野が階層ごとに存在する

出典:NHK

渡辺さんはコンピューターの中に人工的な神経細胞を作り、脳のように7つの走を組み込みました。生まれたての赤ちゃんの脳をコンピューター内に作たということです。そして、成熟させるためいろんな画像を入力し、周りの環境を学習させるのです。

最初入力した画像を再現させると、元とはかなり違ったものになります。

未熟な人工知能の場合

出典:NHK

そこで、どうやったら入力した画像に近づくかを分析させ人工神経のつながりを変えていきます。これを次々に繰り返し、80万もの画像を学習させ、人工知能に正確に認識させるようにしました。

人工知能での比較チェック

出典:NHK

学習枚数が進むにつれ、徐々に形や色まで元の画像に近い様子を再現できるようになりました。

100枚

画像100枚学習

出典:NHK

500枚

画像500枚学習

出典:NHK

1000枚

画像1000枚学習

出典:NHK

5,000枚

画像5000枚学習

出典:NHK

20,000枚

画像20000枚学習

出典:NHK

800,000万枚

画像80000枚学習

出典:NHK

視覚を再現する成熟した人工知能ができましので、このシステムに錯覚図形を読み込ませて、その時の反応から錯覚の秘密に迫れるようになりました。

最初の層の人工神経を見てみると、この部分では円状に並んだ線分だけを捉えてます。脳のV1野と同じような働きです。

最初の層

出典:NHK

次の第二層を見てみると、コンピューターの中に錯覚造形を螺旋と認識する人工神経が生まれているのです。

第二層

出典:NHK

更に階層があがり、全体の様子を見てみると反応しなくなり真っ黒になる人工神経と極めて明るく見える人工神経が現れています。

第三層

出典:NHK

その中の一部を比較のために螺旋と同心円の入力をして、出てきた結果の同じ場所を見てみますと、錯覚図形のパターン(下記画像の真ん中)は図形に本来描かれている同心円のもの(下記画像の左側)とは全く違いましたが、螺旋を入力したもの(下記画像の右側)とよく似ていました。

螺旋と同心円の画像と比較

出典:NHK

人工知能はこの図形を螺旋のように認識しているのです。

本来は線と線がはなれているが、線と線が離れているのを無理やりつないでしまうのがこの階層構造

人工知能に予測を学習させると

ここまでの人工知能では形の特徴は捉えることが出来てますが、動きは正確に再現できてません。

人間の悩では下記画像の5枚目はどこあたりに車がいるかを予測できますが、ここまでの人工知能は5枚目を正確には判断できないのです。

上記までの人工知能

出典:NHK

人間の脳は視覚でも聴覚でも予測がどこかで働いているはずという考えから、人工知能が予測できるようにこれまでのシステムに変更を加えました。

ここまでのシステムと違い、アウトプットした画像がインプットした画像そのものではなく一瞬だけ進んだ画像と比較チェックさせることにしたのです。

一瞬だけ進んだ画像と比較チェック

出典:NHK

こうすることで人工知能は一歩先がどうなっているのかを予測しながら学習できるようになります。

この学習をしてきた人工知能にここまでやってきた車が次の瞬間にどう動くのか、次の画像を予測させてみます。

学習した人工知能が10枚の画像の次の瞬間をどうこたえるのか

下記画像の左側がインプットした画像で、右側が人王知能がアウトプットした画像です。

見えてない車の形を予測

出典:NHK

車の後ろが出てくることを予測し、車の形状を描いているのです。

さらに車で隠れていた緑も予測し、現れてるのがわかると思います。

人工知能がまだ起こってもいないことを予測し認識したのです。

1秒後の予測位置

出典:NHK

黄色い点から出てる赤い線の先が1秒後の予測位置ですが、車が早く動くのに対して背景はほとんど動きません。

私たち人間の脳と同じ予測を人工知能が再現したのです。

予測できるようになった人工知能に蛇の回転を入力して、次の瞬間を予測させてみました。

ヘビの回転

出典:NHK

すると、この図形の円一つは全体が左に回転するように動くものだと認識されました。

全体が左回転する図と認識

出典:NHK

この画像で更に分析範囲を広げてみると、向きの違う(右回転と左回転)動きが起こっていると予測しました。

蛇の回転、多数の円全体を人工知能が認識した動き

出典:NHK

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最後に

人工知能を使って私たち人間の脳の視覚野のシステムを知ることができたというすばらしく、非常に興味深い話でした!

予測を学習した人工知能がモナリザをみると

出典:NHK

番組の最後に予測を学習した人工知能がモナリザをみると目などの動く可能性のあるところを注視しているのです。人間の脳と同じなんですね。

今週末のサイエンスZERO再放送は必見です!

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ABOUTこの記事をかいた人

CY

1970年長崎県五島生まれ 現在、家族は妻、息子の2人 品川区在住、品川区勤務 好きな作家:池井戸潤、伊坂幸太郎、真山仁 好きなドラマ:救命病棟24時、医龍 好きな映画:グローリー 好きな女優:石田ゆり子、イングリッド・バーグマン 好きなスニーカーメーカー:PATRICK