科学者たちは、人間の脳が本質的に、視覚刺激を解釈するために、事前の知識と新しい証拠を組み合わせる統計的手法であるベイズ推論を使用していることを発見しました。 この研究は、このメカニズムを理解することで、人工知能や臨床神経科学などの分野が進歩する可能性があることを示唆しています。
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。
研究者らは、人間の脳には、ベイジアン推論として知られる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機能が自然に備わっていることを強調した。
で発表された最近の研究では、 ネイチャーコミュニケーションズ、の研究者 シドニー大学クイーンズランド大学とケンブリッジ大学は、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。
ロビン・リドー博士。 クレジット: ロビン・リドー
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的手法です。 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、画像パネル内の消火栓を特定するよう求められた場合に単純な CAPTCHA セキュリティ対策で裏をかかれる機械とは異なり、人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。
「ベイジアンアプローチの概念的な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」と研究主任研究員でシドニー大学心理学部のロビン・リドー博士は述べた。
「私たちの新しい研究は、このパズルに光を当てます。私たちの脳の視覚システム内のインフラストラクチャと接続は、受け取った感覚データに対してベイズ推論を実行できるように設定されていることがわかりました。」
「この発見が重要なのは、私たちの脳がこの高度な処理を可能にし、環境をより効果的に解釈できるようにする固有の設計を持っているという確認です。」
この研究結果は、脳によるベイズ推論の使用に関する既存の理論を裏付けるだけでなく、ベイズ推論に対する脳の自然な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、新しい研究と革新への扉を開きます。
「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領域全体にわたって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、脳の機能を模倣することで革命を起こす可能性がある人工知能に至るまでの分野の進歩への道を開くことができます… 機械学習、臨床神経科学に応用され、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ります。
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設計された番組を受動的に視聴し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、さまざまな競合する仮説を比較するための数学的モデルを作成しました。
参考文献: 「神経調整は人間の視覚システムにおける事前期待を作成する」ウィリアム J. ハリソン、ポール M. ベイズ、ルーベン リドー著、2023 年 9 月 1 日、 ネイチャーコミュニケーションズ。
土井: 10.1038/s41467-023-41027-s
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