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AIが視覚野ニューロンの「見たい画像」を生成、XDREAM遺伝的アルゴリズムで嗜好解明

ハーバード医大チームが、生成的深層ニューラルネットと遺伝的アルゴリズム「XDREAM」で、視覚野ニューロンが最も反応する合成画像を自動生成する手法を開発。実画像使用の従来法は現実世界バイアス・実験者選択バイアスを含むが、合成画像ならニューロン固有の嗜好を純粋に抽出可能です。

実験プロセス

6頭のマカクザル下側頭皮質ニューロン応答を計測、0.1秒提示を数時間繰り返し。初期グレースケールテクスチャから、ニューロン反応に基づき色・形状を進化。最終的にニューロン嗜好を体現する画像へ収束。顔選択性ニューロンなら目らしき黒点付きピンク円形、赤い首輪をしたサルの姿等、解釈可能な像も得られた一方、アモルファスな暗黒形状等、不可解な結果も存在。

意義と今後

ニューロン応答は特定期間の視覚刺激曝露結果であり、生得的ではない可能性。認知関連疾患(自閉症・学習障害)のメカニズム解明へ、次回研究で「如何にニューロンがこれら画像を生成するか」を探究予定。

参考文献: Cell | DOI:10.1016/j.cell.2019.04.005 | The Harvard Gazette

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