| Project/Area Number |
21H04426
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 10:Psychology and related fields
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
北岡 明佳 立命館大学, 総合心理学部, 教授 (70234234)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
新井 仁之 早稲田大学, 教育・総合科学学術院, 教授 (10175953)
辻村 誠一 名古屋市立大学, 大学院芸術工学研究科, 教授 (10381154)
蘆田 宏 京都大学, 文学研究科, 教授 (20293847)
渡辺 英治 基礎生物学研究所, 神経生理学研究室, 准教授 (30250252)
櫻井 研三 東北学院大学, 人間科学部, 教授 (40183818)
村上 郁也 東京大学, 大学院人文社会系研究科(文学部), 教授 (60396166)
栗木 一郎 埼玉大学, 理工学研究科, 教授 (80282838)
小池 千恵子 立命館大学, 薬学部, 教授 (80342723)
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| Project Period (FY) |
2021-04-05 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥41,860,000 (Direct Cost: ¥32,200,000、Indirect Cost: ¥9,660,000)
Fiscal Year 2024: ¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2023: ¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2022: ¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2021: ¥16,380,000 (Direct Cost: ¥12,600,000、Indirect Cost: ¥3,780,000)
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| Keywords | 錯視 / AI / 色覚 / 運動視 / 明るさの知覚 / 色の錯視 / 運動視の錯視 / 明るさの錯視 / 数理モデル / 動物実験 / 深層学習 / 運動知覚 / 静止画が動いて見える錯視 / ディープラーニング / 色 |
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| Outline of Research at the Start |
19世紀中葉に始まった実験心理学的な錯視研究は、20世紀末から今世紀にかけて、ICTの発達の恩恵を受けて、新しい錯視現象が次々と発見される中興期を迎えている。本研究では、それらの新しい錯視を多角的に吟味し、関連付け、メカニズムを推定し、視覚のメカニズムそのものを明らかにすることを目的とする。さらに、蓄積されてきた錯視研究の知識を応用し、社会に還元することを視野に入れる。具体的には、「色」に重点を置き、色依存の静止画が動いて見える錯視、混色系の違いによる錯視、波長依存の美的評価などを題材に、ディープラーニング的、現象的、心理物理学的、脳機能測定的、動物実験的にアプローチする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は錯視の総合的研究（AIの取り組みを含む）であり、運動視の錯視、色の錯視、明るさの錯視、形の次元の錯視などをサブテーマとしているが、そのうち色の錯視について集大成的な成果を得た。
これまで、ムンカー錯視やネオン色拡散、よりプリミティブには色対比・色同化といった概念で知られる色の錯視現象は、並置混色の体系の中に位置づけることができることがわかった。まず、並置混色のうちRGB加法混色は、赤・緑・青のサブピクセルに空間的に分けて表示するものであるが、正確には黒から赤まで、黒から緑まで、黒から青までの色を表現するサブピクセルである。それぞれのサブピクセルには、さらに2原色を加法できるというアイデアを発展させ、たとえば黒から赤までのサブピクセルに緑100%と青100%を加法すると、シアンから白までのサブピクセルとなる。同様の処理を行うと、他の2つのサブピクセルは、マゼンタから白までのものとイエローから白までのものとなる。これは「CMY減法混色の並置混色」である。このようなやり方において、加法混色の並置混色に不均等に原色を加法すると色の錯視となる。たとえば、黒から赤までのサブピクセルに緑100%を、黒から緑までのサブピクセルに青100%を加法すると、緑から黄までのサブピクセル、青からシアンまでのサブピクセル、黒から青までのサブピクセルで構成される。ここに赤い画素は含まれないが、元の画像で赤い対象であったものは、この色変換画像でも赤く見える（色の恒常性）ので、色の錯視である。同様の手法で、ムンカー錯視などを説明できるだけでなく、新しい色の錯視を生成できる。
錯視のAI研究は、明るさの錯視についての研究に着手した。現時点では、明るさの錯視として効果の大きいホワイト効果をうまく説明できないという状況にある。
その他、自己移動速度知覚のズーム・広角効果の研究を進めた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究は錯視の総合的研究（AIの取り組みを含む）であり、運動視の錯視、色の錯視、明るさの錯視、形の次元の錯視などをサブテーマとしているが、そのうち色の錯視について集大成的な成果を得たことから、「当初の計画以上に進展している」とも言える。しかし、本研究は錯視におけるAIの取り組みを主力のテーマに置いているが、ChatGPTに代表されるAIの新時代の趨勢に後れを取らない画期的な成果が出てくるまでには至っていないため、自己評価は「おおむね順調に進展している」とした。
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| Strategy for Future Research Activity |
引き続き、錯視のAI研究を進める。既に論文も公表して研究が進展中の静止画が動いて見える錯視のAI研究に続いて、明るさ錯視のAI研究を格段に発展させる。
それぞれの錯視の研究であるが、今後は主観色（プレヴォスト・フェヒナー・ベンハム色）の研究に力を入れたい。ベンハムのコマにおいては、白地に黒線のバージョンが用いられるが、複数の先行研究では色が見えないとして刺激として扱われていない黒地に白線のバージョンも十分鮮やかな色が見えることが、我々の予備的観察でわかっている。プレヴォストが主観色を発見してから200年経過し、現在は主観色の研究は色覚のメカニズムを明らかにするツールとしての期待が強くて理論先行的であるが、本研究においては現象面の再確認から取り掛かり、新たな知見を求め、主観色を説明するモデルを再構築する。
その他、諸錯視・諸現象の知覚心理学的・心理物理学的研究を進めるとともに、数理モデルおよび動物実験に取り組む。
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