東京大学の研究チームは、目で見た画像に対する視覚野の神経細胞の活動を深層ニューラルネットワークに写し取ることで、神経細胞の活動をコンピュータで詳細に解析する手法を開発した。

 深層ニューラルネットワークとは、多層からなる人工ニューラルネットワークを言い、近年、人工知能の分野で大きな進展を遂げている。

 今後、人工知能が自動運転や医療診断など人命に関わりうる領域に活用されるにあたっては、人間を含む動物がどのように目で見た視覚情報を処理しているのかを解明することが重要だ。そこで本研究チームは、次のようにして、目で見た画像に対する視覚野の神経細胞の活動を深層ニューラルネットワークに写し取り、コンピュータ上で詳細に解析する手法を開発した。

 まず、動物に見せた画像と同じ画像を深層ニューラルネットワークに入力し、その画像に対する神経細胞の活動を教師信号として深層ニューラルネットワークを学習させる。次に、このニューラルネットワークの出力を最大化するように入力画像を更新することを繰り返す。出来上がった画像は、ニューラルネットワークに写し取った神経細胞を最大に活動させる画像であると推測され、細胞がどのような画像入力に対して最も良く反応するのか(反応選択性)の同定に役立つ。

 この手法を検証するため、マウス一次視覚野の神経細胞の解析に適用したところ、一次視覚野の反応選択性に対応した画像が生成された。本手法をより高次の領域に応用すれば、未知の反応選択性が同定されることが期待されるという。

 本手法は他の感覚野の解析にも応用可能であり、脳内における感覚情報の処理機構の解明に有用だ。さらには、脳神経細胞の活動を写し取った深層ニューラルネットワークを用いることで、より人間や動物の振る舞いに近い人工知能の開発につながる可能性も期待できるという。

論文情報:【Scientific Reports】Characterisation of nonlinear receptive fields of visual neurons by convolutional neural network

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