| 研究課題/領域番号 |
20H05705
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| 研究種目 |
基盤研究(S)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
大区分J
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
神谷 之康 京都大学, 情報学研究科, 教授 (50418513)
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| 研究分担者 |
阿部 修士 京都大学, 人と社会の未来研究院, 教授 (90507922)
柳澤 琢史 大阪大学, 大学院医学系研究科 神経情報学, 教授 (90533802)
塚本 光昭 株式会社国際電気通信基礎技術研究所, 脳情報通信総合研究所, 研究技術員 (00514481)
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| 研究期間 (年度) |
2020-08-31 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
196,690千円 (直接経費: 151,300千円、間接経費: 45,390千円)
2024年度: 38,610千円 (直接経費: 29,700千円、間接経費: 8,910千円)
2023年度: 38,610千円 (直接経費: 29,700千円、間接経費: 8,910千円)
2022年度: 38,610千円 (直接経費: 29,700千円、間接経費: 8,910千円)
2021年度: 38,610千円 (直接経費: 29,700千円、間接経費: 8,910千円)
2020年度: 42,250千円 (直接経費: 32,500千円、間接経費: 9,750千円)
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| キーワード | 認知科学 / 神経科学 / イメージ / 錯視 / ブレイン・デコーディング / 深層ニューラルネットワーク / デコーディング / 夢 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
イメージは心の状態を構成する重要な要素である。多様なイメージは脳内でどのように生成されるのであろうか? 従来の心理学や認知神経科 学では、心的イメージは間接的な行動指標によって計測され、具体的なイメージ内容を可視化して解析することは困難であった。申請者らは、 深層ニューラルネットワークを用いた脳情報デコーディングという独自の技術を世界に先駆けて開発し、知覚・想起イメージの一部の可視化に 成功している。本研究では、イメージの階層的情報処理という視点から上述の可視化アプローチを拡張し、多様なイメージが生成される脳部位 や情報処理方式を解明する。
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| 研究成果の概要 |
本研究は、脳活動計測と深層学習を融合させ、多様な心的イメージを可視化する技術を確立したものである。特に、注意を向けた対象や、物理刺激と異なる錯視の主観的な見え方を画像として鮮明に再構成することに成功した。さらに、被験者ごとに必要だった大量の学習データを不要にする個人間でのイメージ再構成技術を開発した。当初の想定を超え、視覚以外のモダリティへの拡張にも成功した。さらに、生成AI利用時に見られる「見せかけの再構成」問題に対し、理論的分析を行い、信頼性を担保する基盤を構築した。これらの成果は、人間の主観的体験を客観的に捉える新たな道を開くものである。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
「心の中のイメージ」を、脳からAI（人工知能）を使って可視化する技術を確立した。これにより、注意を向けた対象や錯覚といった、本人にしか分からない主観的な「ものの見え方」を客観的に捉えることが可能になる 。この成果は、言葉で表せない感覚の共有や、精神・神経疾患の診断補助、新たな芸術表現を生み出すなど、幅広い応用が期待されるものである。
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| 評価記号 |
中間評価所見 (区分)
A: 研究領域の設定目的に照らして、期待どおりの進展が認められる
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