要約:
脳からの視覚信号を解読する AI の能力はさらに一歩進みます。イスラエルの科学研究チームは最近、脳スキャンを使用して人間の目で見た画像を復元できる AI モデルを開発しました。チームはまた、ビデオにも拡張し、将来的にはデコードさえも夢見たいと考えています。同時に、このテクノロジーが悪用されるリスクも懸念されています。
現地時間土曜日のメディア報道によると、
イスラエルのワイツマン科学研究所教授ミハル・イラニのチームは最近、Brain-IT と呼ばれる AI モデルを開発しました。このモデルは、機能的磁気共鳴画像法 (fMRI) データを分析して、画像を見ている被験者の視覚的画像を再構成できます。
出典: ワイツマン科学研究所の公式プレスリリース
公式プレスリリースによると、このモデルは被験者が見た画像を非常に高い精度で復元できるそうです。
このタイプの AI モデルのトレーニングには、各画像を見たときの人間の脳活動を記録する、大量の「画像 + 脳スキャン」のペア データが必要です。
しかし、この種のデータの収集には非常に時間と労力がかかります。研究で使用された公開の「自然風景データセット」は、現在この分野で最大のデータセットですが、8 人の被験者からのデータしか含まれていません。各人はスキャナーで 30 ～ 40 回のスキャンに参加し、数千枚の画像を表示して、合計約 73,000 ペアのデータを形成しました。
データ不足の問題を解決するために、チームは「逆変換」モデルをトレーニングしました。写真に基づいて、それを見たときの人々の脳活動を予測することで、トレーニング データを大幅に拡張しました。
イラニ氏は、（以前は）一部のモデルは脳活動に基づいて高レベルの画像再構成を達成できたが、構図や色の基本的なエラーがよく発生すると述べた。
彼女は次のように述べています。「私たちが開発した新しいモデルは、画像の内容と詳細を復元するという点で、これらのモデルよりも優れています。」
「さらに、他のモデルでは、新しい人の言葉を「読む」ことを学習するために数十時間の脳スキャンデータが必要ですが、私たちのモデルは 1 時間しかかかりません。」
左は被験者が見た元の画像、右は Brain-IT で再構成された画像、出典: ワイツマン科学研究所の公式プレスリリース
現在、この研究では静止画像が使用されています。イラニの研究室は、この種の「心を読む」アプローチを聴覚情報の解読、そして最終的にはビデオにも拡張することに取り組んでいます。
特に困難なのは、夢の最中などにビデオを解読することだとイラニ氏は声明で述べた。ビデオ画像は 1 秒間に数十回変化し、fMRI はスキャンが完了するまでに約 2 秒かかります。これらすべての障害を乗り越えることができれば、
将来、夢を読めるようになるかもしれません
。 ”メディアの報道では、科学者たちが長年にわたって関連技術の開発に取り組んできたと指摘されています。 2017年に国際法律雑誌「Journal of Law and the Biosciences」に掲載された論文では、神経画像技術を使用して「脳ベースの読心術」を実現する可能性を検討した。
この論文は、この種の技術を法廷で被告、囚人、および陪審員候補者のポリグラフ鑑定を行うために使用でき、それによって司法制度が改善される可能性があると指摘しています。この論文はまた、この種のテクノロジーは非倫理的で強制的な目的にも使用される可能性があると警告しています。
米国のプリンストン大学の心理学および神経科学の教授、ケネス ノーマンは、fMRI 装置からの信号データの品質が近年向上し、人間がこれらのデータを分析する方法も向上しており、その両方のおかげでこの種の技術が可能になったと考えています。
報道によると、2022年、ノーマン氏は米国心理学会（APA）との会話の中で、そのようなテクノロジーはうつ病や不安症の患者を助けることが期待されると述べた。
セラピストはニューロフィードバックを使用して、自分の思考がネガティブなループに陥っていることを患者に認識させ、これらの思考パターンを制御できるように導くことができると彼は説明しました。
現在、一部の神経科学者は Brain-IT モデルの機能を高く評価し、神経疾患患者の治療に使用できる可能性があると信じています。しかし、このテクノロジーが悪用され、個人の思想情報を強制的に取得するために使用されるのではないかという懸念もあります。
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