ＡＩによる人間の知覚支援システムの基礎開発

• 研究課題/領域番号: 21K12006
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61020:ヒューマンインタフェースおよびインタラクション関連
• 研究機関: 基礎生物学研究所
• 研究代表者: 渡辺 英治 基礎生物学研究所, 神経生理学研究室, 准教授 (30250252)
• 研究期間 (年度): 2021-04-01 – 2025-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2022年度)
• 配分額: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円); 2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
• キーワード: 深層学習 / 錯視 / 予測符号化 / AI / 視覚 / 知覚支援 / 人工知能

研究開始時の研究の概要

私たちはＡＩ技術を活用して人の視覚シミュレーターの開発を進めている。本ＡＩでは、 人の視覚上のエラーである動く錯視も再現される。人が知覚を苦手とする状況を評価するこ とができることから、人の知覚ミスによる事故を減らすツールへの活用が期待されている。 そこで本研究では技術を実利用できるように、動く錯視以外にも、形、色、位置、サイズな どの錯視を再現できるように教師データの充実、アルゴリズムの最適化を行う。さらには、 同ＡＩで音声データを学習させ、聴覚シミュレーターへの拡張も試みる。本研究では、ＡＩ 技術を人の知覚を支援するシステムの高度化に幅広く活用できるように発展させていく。

研究実績の概要

本研究プロジェクトでは、視覚のエラー現象が引き起こしていると考えられる事故を未然に防ぐため、視覚支援をおこなうＡＩモデルの基礎開発研究を進めている。人の視覚の特性に近いＡＩモデルを開発し、ＡＩを人の視覚のシミュレーターとして活用するため、人のエラー現象である視覚の錯覚である錯視現象を再現させるようにＡＩを学習させている。錯視としては、動きの錯視、色の錯視、形の錯視、位置の錯視を選定し、昨年度は動きの錯視についての知見を得、その研究結果を査読付き論文として発表した。本年度は色の錯視についての再現について詳細に研究を行った。
色の錯視としては、フェヒナーカラー（別名ベンハムの独楽）と色の残効現象を選定した。本年度の前半に、いずれの錯視も再現できるＡＩモデルを作成することに成功した。本年度はさらにフェヒナーカラーについての詳細を探索した。フェヒナーカラーは１５０年以上前に発見された錯視で、未だにその原因が判明していない現象である。白と黒だけで描かれた円盤を回転させただけで鮮やかな色の知覚が得られる。フェヒナーカラーを再現するＡＩモデル本現象は人工的な三次元コンピュータグラフィクス動画を学習源にしても出現することから、ＡＩモデルのフェヒナーカラーは学習する色によって大きく影響をすることが明らかとなった。古くから網膜のＲＧＢ三種の色覚細胞の応答性の違いによって説明がなされてきたが、大脳をモデル化したＡＩモデルによって再現されたことによって中枢原因説が有力になったと考える。

現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

２０２２年度は、主に色の錯視についての検討を行った。計画では、色の錯視を１０種類検討する予定たったが、早期に２種の色の錯視が再現されたことから、検討する錯視をフェヒナーカラーに絞り、深堀をする方向に研究を行った。
予定とは少し異なる方向性となったが、色の錯視を再現するＡＩモデルを得たことには違いなく、またその特性から人の視覚のメカニズムの一端を明らかにしたことは大いに意義があると考える。研究はおおむね順調に進展していると言えると思う。

今後の研究の推進方策

今後の研究の推進だが、当初の計画通りに進める予定である。動く錯視と色の錯視につきましては、ほぼ終了したので、次は形の錯視１０種、位置の錯視１０種を選定して、錯視が生じているかを判定していく。
錯視という主観を数値化するのは困難であるため、検出されたフローベクトルがノイズレベルを超えるか、方向が知覚と一致するかによって判定していく。動画及び錯視ごとに判定プログラムを用意することとなる。動画予測や錯視再現が目標を下回っていた場合、学習モデルの再調整をおこなう。この目的のためには新たに教師データを収集する必要がある。撮影場所や、天候などを変更して新たな学習、もしくは転移学習を行い、一つめの目標をクリアするかどうかの検証を行う。
また色の錯視については、深堀り方向の研究をさらに進める。ＡＩモデルが示した仮説を検証するために、人の心理実験を合わせて行う。

研究成果

• [雑誌論文] Evolutionary differentiation of androgen receptor is responsible for sexual characteristic development in a teleost fish (2023)
  • 著者名/発表者名: Y. Ogino, S. Ansai, E. Watanabe, M. Yasugi, Y. Katayama, H. Sakamoto, K. Okamoto, K. Okubo, Y. Yamamoto, I. Hara, T. Yamazaki, A. Kato, Y. Kamei, K. Naruse, K. Ohta, H. Ogino, T. Sakamoto, S. Miyagawa, T. Sato, G. Yamada, M. Baker & T. Iguchi
  • 雑誌名: Nature communications 巻: 14 号: 1 ページ: 1428-1428
  • DOI: 10.1038/s41467-023-37026-6
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
• [雑誌論文] 運転における人の視覚を再現する深層学習モデル (2022)
  • 著者名/発表者名: 江村 恒一、加藤 正隆、渡辺 英治
  • 雑誌名: 自動車技術会論文集 巻: 53 号: 6 ページ: 1102-1107
  • DOI: 10.11351/jsaeronbun.53.1102
  • ISSN: 0287-8321, 1883-0811
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] 人の視覚をシミュレートする深層学習を用いた交通ヒヤリハット事象の要因分析 (2022)
  • 著者名/発表者名: 加藤 正隆、江村 恒一、渡辺 英治
  • 雑誌名: 自動車技術会論文集 巻: 53 号: 6 ページ: 1108-1113
  • DOI: 10.11351/jsaeronbun.53.1108
  • ISSN: 0287-8321, 1883-0811
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Origin of the ease of association of color names: Comparison between humans and AI (2022)
  • 著者名/発表者名: Komatsu Hidehiko、Maeno Ami、Watanabe Eiji
  • 雑誌名: i-Perception 巻: 13 号: 5
  • DOI: 10.1177/20416695221131832
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Laterally biased diffusion of males of the water flea Daphnia magna (2022)
  • 著者名/発表者名: Toyota Kenji、Yasugi Masaki、Tatarazako Norihisa、Iguchi Taisen、Watanabe Eiji
  • 雑誌名: Journal of Experimental Zoology Part A: Ecological and Integrative Physiology 巻: 337 号: 6 ページ: 626-638
  • DOI: 10.1002/jez.2595
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Motion illusion-like patterns extracted from photo and art images using predictive deep neural networks (2022)
  • 著者名/発表者名: Taisuke Kobayashi, Akiyoshi Kitaoka, Manabu Kosaka, Kenta Tanaka & Eiji Watanabe
  • 雑誌名: Scientific Reports 巻: 3893 号: 1
  • DOI: 10.1038/s41598-022-07438-3
  • 査読あり / オープンアクセス
• [学会発表] Deep Echo State Networkにおけるリークレートの最適化による機能増強 (2023)
  • 著者名/発表者名: 井上秀一、信川 創、西村治彦、渡辺英治、礒川悌次郎
  • 学会等名: 電子情報通信学会
• [学会発表] ヒトの視覚を模倣する深層ニューラルネットワーク (2023)
  • 著者名/発表者名: 渡辺英治
  • 学会等名: 統計数理研究所共同利用研究集会
  • 招待講演
• [学会発表] 残差信号による錯視効果時間の伸長 (2023)
  • 著者名/発表者名: 小林汰輔、渡辺英治
  • 学会等名: 日本視覚学会2023年冬季大会
• [学会発表] ＡＩによる錯視現象の探求 (2023)
  • 著者名/発表者名: 渡辺英治
  • 学会等名: 認知科学研究センタ研究会
  • 招待講演
• [学会発表] 深層ニューラルネットワークによる錯視現象の探求 (2022)
  • 著者名/発表者名: 渡辺英治
  • 学会等名: 生理研研究会
  • 招待講演
• [学会発表] 視線計測と人の視覚を模倣する深層学習モデルによる運転者の予測特性の解析 (2022)
  • 著者名/発表者名: 關 嵩覚、雨宮 瑞希、加藤 正隆、江村 恒一、渡辺 英治
  • 学会等名: 自動車技術会
• [学会発表] 回転サンプリングされた主観的超解像表示に対する PredNetによる見えの推定 (2022)
  • 著者名/発表者名: 嶋村海人、八杉公基、時本豊太郎、渡辺英治、陶山史朗、山本裕紹
  • 学会等名: 日本光学会
• [学会発表] 深層学習による"動く錯視"の再現と合成 (2022)
  • 著者名/発表者名: 渡辺英治
  • 学会等名: AI Optics研究会
  • 招待講演
• [学会発表] 画像ブレによる予測符号化DNNの学習高速化の検討 (2022)
  • 著者名/発表者名: 斉藤 輝、篠崎隆志、渡辺英治、栗木一郎
  • 学会等名: 視覚学会
• [学会発表] 予測符号化を基本原理としたANNが再現する視覚現象とその研究展開 (2022)
  • 著者名/発表者名: 小林汰輔、渡辺英治
  • 学会等名: 視覚学会
• [学会発表] 運動錯視への色と空間情報の効果 (2022)
  • 著者名/発表者名: 小林汰輔、渡辺英治
  • 学会等名: 神経科学学会
• [学会発表] 深層ニューラルネットワークによる錯覚現象の研究 (2022)
  • 著者名/発表者名: 渡辺英治
  • 学会等名: 音響学会講演会
  • 招待講演
• [学会発表] Evolutionary generation of visual motion illusions (2022)
  • 著者名/発表者名: Lana Sinapayen, Eiji Watanabe
  • 学会等名: AROB-ISBC-SWARM 2022
  • 国際学会
• [学会発表] 人工知能における錯視 (2021)
  • 著者名/発表者名: 渡辺英治
  • 学会等名: 日本神経回路学会
  • 招待講演
• [学会発表] 深層学習が拓く視覚メカニズムの可視化 (2021)
  • 著者名/発表者名: 渡辺英治
  • 学会等名: コンピューテーショナル・インテリジェンス・フォーラム 2021
  • 招待講演
• [学会発表] ヒト型知覚ＡＩが心理学に出会う (2021)
  • 著者名/発表者名: 渡辺英治
  • 学会等名: シンギュラリティサロン
  • 招待講演
• [学会発表] 人工知能を通して見た錯視 (2021)
  • 著者名/発表者名: 渡辺英治
  • 学会等名: 日本人工知能学会
  • 招待講演
• [学会発表] 運転における人の視覚を再現する深層学習モデル (2021)
  • 著者名/発表者名: 江村恒一, 加藤正隆, 渡辺英治
  • 学会等名: 自動車技術会春季大会学術講演会
• [学会発表] 人の視覚をシミュレートする深層学習を用いた交通ヒヤリハット事象の要因分析 (2021)
  • 著者名/発表者名: 加藤正隆, 江村恒一, 渡辺英治
  • 学会等名: 自動車技術会春季大会学術講演会
• [学会発表] 深層学習による錯視研究の現状 (2021)
  • 著者名/発表者名: 渡辺英治
  • 学会等名: 日本基礎心理学会
  • 招待講演
• [学会発表] Computational and psychophysical estimation of fundamental principles underlying the rotating snake illusion (2021)
  • 著者名/発表者名: Taisuke Kobayashi, Eiji Watanabe
  • 学会等名: 日本神経科学
• [備考] 色名の連想しやすさの起源：人間とＡＩの比較
  • URL: https://www.nibb.ac.jp/press/2022/10/28.html
• [備考] 深層ニューラルネットワークによって「動く錯視デザイン」の人工合成に成功
  • URL: https://www.nibb.ac.jp/press/2022/03/10.html