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本研究では、画像上の質感変異にともなう神経活動の変化を、マカクザルの視覚野から網羅的に記録し、ニューラルネットワークを介して語彙概念体系内の表象変化と対応づけることにより、質感をふくめたカテゴリ化プロセスとその不協和の神経メカニズムを解明することを目指す。本年度は、視覚野のモデルとして畳込深層ニューラルネットワークを仮定し、その情報表現と感性表現との関係を視覚―言語データ間の学習によってモデル化した。その結果、モーフィング操作によって作成した曖昧な質感をもつ画像に対し、不気味の谷のような不快な感性表現が現れることを再現した。同様のモーフィング画像に対する神経応答をサル視覚野から記録し、その神経情報表現の時間変化を明らかにした。また、視覚―言語データを用いて、脳内の意味表象を定量的に解析する取り組みも実施した。このほか、サル視覚野の広範囲な領域から脳機能活動をfNIRSによって計測する実験を実施した。
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