AIは、脳の視覚系のニューロンが見たいものを明らかにします

• 研究者は、ニューロンが何を見たいかを確実に判断するための貴重な信号を生成するAIベースのモデルを開発しています。
• このモデルは、生成的ディープニューラルネットワークとXDREAMという名前の遺伝的アルゴリズムを使用します。

科学者たちは50年以上にわたって、視覚野のニューロンがさまざまな画像に等しく反応しないことを知っていました。これが、動物に周囲の大量の視覚的手がかりを認識、理解、解釈させるものです。

たとえば、下側頭皮質と呼ばれる脳領域の特定の視覚ニューロンは、動物がテキスト、オブジェクト、場所、または顔を見ると、より多く発火します。しかし、科学者はまだこれらのニューロンが何に反応するかを正確に理解していません。

最近、ハーバード大学医学部の研究者チームが、貴重な信号を生成してニューロンが何を見たいかを確実に判断する人工知能（AI）モデルを開発しました。

これまでに行われた実験では、実像を使用してニューロンの好みを分析しようとしました。これらの画像は、2つの主な理由により、本質的に偏っている可能性があります。実際のシーンのみを表し、人間がテスト用に選択したものです。新しいモデルは、個々のニューロンの好みに応じて調整された合成画像を生成することにより、この問題を解決します。

実験

チームは6匹のマカクザルの神経反応をキャプチャし、AIベースのモデルにフィードしました。モデルは、脳内の各視覚ニューロンの発火率を測定し、自己調整画像を生成しました。

サルは、これらの合成画像を0.1秒のブリップで数時間見せられました。最初の画像は、グレースケールの任意のテクスチャパターンでした。 AIは、神経反応に基づいて色や形をゆっくりと導入しました。最終的な画像は、ニューロンの好みを完全に具現化したものに変形されました。

このAIベースのアプローチでは、生成的なディープニューラルネットワークとXDREAMという名前の遺伝的アルゴリズムを使用します。これは、新しい合成画像の進化を導くために研究者によって特別に設計されたものです。

参照：セル| DOI：10.1016 / j.cell.2019.04.005 |ハーバードガゼット

AIは、各実験の最後にニューロンの超刺激を生成することができました。すべての実験の結果は非常に一貫していた。多くのニューロンは、AIを介して、同一ではないが非常に類似した画像を進化させました。

一部の画像は研究者の期待に応えました。たとえば、顔に反応すると予想されるニューロンは、目に似た2つの暗い斑点がある円形のピンク色の画像を進化させました。

自然画像とサルの下側頭皮質のニューロンによって進化した画像|研究者の礼儀

いくつかの結果は驚くべきものでした。たとえば、サルのニューロンの1つは、首に赤い斑点があるサルの体の写真を一貫して生成していました。チームは最終的に、このサルが赤い首輪をつけていた他のサルと一緒に育てられたことを発見しました。

ただし、すべての最終的な画像が理にかなっているわけではありません。あるサルのニューロンは無定形の暗い形状を生成し、別のサルのニューロンは小さな黒い正方形を進化させました。

次は何ですか？

研究者によると、これらのニューロンの反応は自然ではなく、特定の期間、視覚刺激に継続的にさらされた結果です。ニューロンがこれらの画像をどのように正確に生成するかはまだ不明です。チームは次の調査でこの質問に答える予定です。

読む：脳のニューロンを変えると、甘いものの自然な彫刻を取り除くことができる

視覚野が特定の写真にどのように反応するかを学ぶことは、科学者が自閉症スペクトラム障害や学習障害などの認知関連疾患を引き起こすメカニズムをよりよく理解するのに役立ちます。