研究者らは、人間の脳はベイジアン推論プロセスを通じて世界を理解するために、高性能コンピューターと同様に高度な計算を実行するように配線されていることを実証しました。科学者たちは現在、人間の脳が視覚データを解釈する方法を厳密に反映する数学的モデルを開発しています。
Nature Communications に掲載された最近の研究では、シドニー大学、クイーンズランド大学、ケンブリッジ大学の研究者が、ベイズ推論を実行するために必要なすべてのコンポーネントを含む包括的な数学モデルを開発しました。
ベイズ推論は、事前の知識と新しい証拠を組み合わせてインテリジェントな推測を行う統計手法です。たとえば、犬がどのようなものか知っていて、毛皮で覆われた 4 本足の動物を見た場合、事前の知識を利用して、それが犬であると推測する可能性があります。
この固有の能力により、画像パネルで消火栓を特定するよう求められたときに単純な CAPTCHA セキュリティ対策で打ち負かすことができる機械とは異なり、人間は並外れた精度と速度で環境を解釈することができます。
「ベイジアン手法の概念的魅力と説明力にもかかわらず、脳がどのように確率を計算するかはほとんど謎に包まれています」とシドニー大学心理学部のルーベン・リドー博士は述べ、この研究の上級研究員である。
「私たちの新しい研究は、この謎に光を当てます。私たちの脳の視覚システム内の基本的な構造と接続は、私たちが受け取る感覚データのベイズ推論を可能にする方法で確立されていることがわかりました。この発見は、私たちの脳が本質的にこの高度な処理形式に合わせて設計されており、環境をより効率的に解釈できるようになっていることが確認されるため、重要です。」
この研究結果は、脳によるベイズ的推論の使用に関する既存の理論を裏付けるだけでなく、脳が本来持つベイズ的推論の能力を、社会に利益をもたらす実際的な応用に活用できる新たな研究と革新への扉を開くものでもある。
「私たちの研究は主に視覚に焦点を当てていますが、神経科学と心理学の分野でより広い意味を持っています」とリドー博士は述べた。 「感覚データを処理し解釈するために脳が使用する基本的なメカニズムを理解することで、そのような脳機能を模倣することで機械学習に革命をもたらす可能性がある人工知能から、将来の治療介入のための新しい戦略を提供する可能性がある臨床神経学に至るまで、幅広い分野の進歩への道を開くことができます。」
ウィリアム・ハリソン博士率いる研究チームは、視覚処理に関連する特定の神経信号を引き出すように注意深く設計されたモニターを受動的に見ているボランティアの脳活動を記録することによってこの発見をした。次に、人間の脳が視覚をどのように認識するかについて、一連の競合する仮説を比較するための数学的モデルを設計しました。