AIが思考を可視化、日本の研究者たちが脳活動から画像再構築に成功

ATR計算神経科学研究所の日本人研究者たちが、人間の脳活動から深層画像再構築を行い、文字通り「想像しているものを視覚化」するAIを開発しました。初期訓練後、DNN（深層ニューラルネットワーク）が未見画像を再構築可能に。

fMRIとDNN階層特徴の融合

従来fMRIベース機械学習は知覚内容可視化可能だが、低レベル画像基底再構築に限定。神経科学進展で視覚皮質活動をDNN階層特徴へデコード可能に。予測レベルで想像物体カテゴリー検出、高次→低次視覚表現の漸進的リクルートメント発見。階層視覚特徴データ活用技術確立。

脳活動から抽出された複数層DNN特徴と画像ピクセル値を最適化し一致させる手法。fMRIスキャナー信号をDNNでリアルタイム解析、知覚内容再現。自然界画像をAIと参加者双方に提示し訓練（脳血流パターン学習）。第1フェーズ訓練（10週）後、未見画像（数字・アルファベット）をリアルタイム再構築成功。

人間サイキック同様「推測」で学習：特定数字想起時の脳波パターン把握。脳活動からDNN特徴抽出し画像変換、納得画像になるまで反復。アルファベット文字再構築、カラー人工図形再構築品質ともに向上。

SF的技術。発語不能者支援に大きな可能性。現状マインドリーディング未完成、更改良必要。将来、更なる高度AIアプローチで新コミュニケーションモード開拓期待。可能性は無限大。

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