視覚的な錯覚がたくさんあります。若い女の子に変身する老婦人、見方によってはアヒルにもウサギにも見える人物、そして青と黒、または白と金のドレスについて言及すべきでしょうか。

目の錯覚は楽しいものですが、なぜ私たちは錯覚に陥ってしまうのでしょうか?科学者たちはまだ知りません。しかし、人工知能に関する新しい研究がいくつかの手がかりを提供するかもしれません。

日本の岡崎市にある基礎生物学研究所の神経生理学者、渡辺英治氏は最近、AIが人間を欺くのと同じ幻想に陥る可能性があることを発見した。そして、それは科学者たちがなぜ私たちが彼らに惹かれるのかを理解するのに役立つかもしれない。

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目の錯覚を理解する

渦巻く蛇と呼ばれる有名な錯視があります。重なり合う同心円の画像を見ると、パターン (蛇) がゆっくりと動いているように見えます。もちろん、単一の点 (任意の点) に焦点を合わせるまでは、その時点で蛇は、まるであなたが蛇を見ていることに気づいたかのように静止します。少し頭が痛くなるかもしれないが、この錯覚は良いものだ。

しかし、AI はそれをどうするのでしょうか?渡辺氏らも興味をそそられたため、この徘徊ヘビを PredNet に提示した。PredNet は、視覚データを処理するように訓練されたディープ ニューラル ネットワークであるが、錯覚については訓練されていなかった。そしてもちろん、AIは騙されました。

Prednet はヘビが動いていると解釈しました (ただし、特定の場所に焦点を合わせてヘビを止めることはできませんでした)。人間を騙さないバージョンの画像を見せても、PredNet も騙されませんでした。

人間はどのように幻想を処理するのか

渡辺氏によると、これらの結果は、知覚の予測コーディング (別名、予測処理) 理論を裏付けるものです。その考え方は、感覚入力 (たとえば視覚入力) を処理するときに、私たちの脳は何が見えるかを予測し、その予測と一致しないものについては調整するというものです。

脳は画像をゼロから作成するのに貴重なリソースを無駄にしないため、入力を処理する非常に効率的な方法です。ただし、これは、非常に説得力のある視覚的な錯覚にだまされるなどの間違いにつながることがあります。

PredNet は、同様の方法で視覚情報を処理するように訓練されています。 Chat GPT が文内の次の単語を計算するのと同じ方法で、PredNet は、前のフレームで何が起こったかに基づいて、ビデオの次のフレームに何が来るかを予測します。そしておそらくそれが、私たちと同じように、この見解が幻想の餌食になる理由です。この処理の類似性は、目の錯覚を理解するだけでなく、脳をより一般的に理解するのにも役立つ可能性があります。

に掲載された論文の中で、 心理学の境界線渡辺氏らは、こうした錯覚を人間の知覚の指標として利用することで、ディープニューラルネットワークがさらなる脳研究の発展にどのように貢献できるかを議論している。

さらなる混乱、さらなる疑問

渡辺氏の研究は多くの興味深い疑問を投げかけている、とニューヨーク州立大学ダウンステート医療センターの神経科学者で知覚を研究しているスサナ・マルティネス・コンデ氏は述べた。 発見する。彼と彼の研究室は、動くヘビの錯覚を含むいくつかの視覚的錯覚に関する研究を発表しました。

2012年に発表された研究では 神経科学ジャーナル研究者らは、ヘビの回転錯覚が機能するには、トリガーとなるイベント、つまりサッケードまたはマイクロサッケードと呼ばれる不随意の眼球運動が必要であることを実証しました。 「目を動かさないと、錯覚は機能しません」と彼女は言いました。

さらに、誰もがヘビが動くものだと考えているわけではありません。若者は高齢者よりも動きに気づく可能性がはるかに高くなります。 2026 年の調査 目と脳 研究者らは、平均年齢約23歳のグループと平均年齢74歳のグループの2つのグループに幻覚を見せたところ、若いグループの100パーセントがその動きを見たのに対し、年上のグループではわずか16パーセントしかその動きを見られなかったことを発見した。

なぜこの錯覚が若い人ほどうまく機能するのかは誰も知りませんが、この錯覚がどのように機能するかについていくつかの興味深い疑問が生じます。マルティネス・コンデ氏は、渡辺氏とその同僚がモデルを使用してこれらのシナリオを調査するのを見てみたいと考えています。

しかし、AI と幻想に関して言えば、さらにエキサイティングなものがある、とマルティネス コンデ氏は指摘しました。 発見する。 AIが活用されている 作成する 視覚的な錯覚。これまで、ほとんどのイリュージョンはアーティストによって作成されてきましたが、あるチームが AI を使用して、これまでに存在したものよりもはるかに大規模なイリュージョンの新しいデータベースを作成しました。

“私は思う [the value of AI] これは、錯覚がどのように機能するかを理解するだけでなく、私たちがまだ生成できていない新しい錯覚を生み出すことでもある」と彼は結論付けた。 発見する。

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