ヒトの視覚は、モノを見た初期段階で3D形状を検出している

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ヒトの視覚は、モノを見た初期段階で3D形状を検出している

人間の視覚は、モノを見て情報を脳に伝達している時すでに、3次元情報を送っている可能性がある事が、ジョンズホプキンス大学の研究により明らかになりました。

A new paper in Current Biology details how neurons in area V4, the first stage specific to the brain’s object vision pathway, represent 3D shape fragments, not just the 2D shapes used to study V4 for the last 40 years. The Johns Hopkins researchers then identified nearly identical responses of artificial neurons, in an early stage (layer 3) of AlexNet, an advanced computer vision network. In both natural and artificial vision, early detection of 3D shape presumably aids interpretation of solid, 3D objects in the real world.

参照元:https://releases.jhu.edu/2020/10/22/researchers-discover-spooky-similarity-in-how-brains-and-computers-see/

人間の五官は、違和感を感じ取る器官だと言われています。

例えば匂いですが、常に同じ匂いを嗅ぎ続けていたら次第に匂いがしなくなる。

という現象はここから来ています。

つまり、今嗅いでいる匂いと、違う匂いが入ってきた、というのを脳に伝達する仕組みが備わっているという事です。

触覚にも同じことが言えるようで、ずっと手で猫を触り続けても、なで回さない限りそのフカフカ感は味わえないようです。

視覚はどうかと言うと・・・というのがまた一つ解明されたジョンズホプキンス大学の研究をご紹介します。

脳は、物体の視覚の初期段階で3D形状の断片(隆起、くぼみ、シャフト、球)を検出します。

これは、視覚物体を認識するように訓練された人工知能ネットワークでも同じかもしれない、と研究者が新たに発見しました。

ジョンズホプキンス大学の新しい論文では、脳の物体視覚経路に固有の最初の段階である領域V4のニューロンが、過去40年間V4の研究に使用された2D形状だけでなく、3D形状フラグメントをどのように表すかについて詳しく説明しています。

ジョンズホプキンスの研究者は、高度なコンピュータービジョンネットワークであるAlexNetの初期段階(レイヤー3)で、人工ニューロンのほぼ同一の応答を特定しました。

自然視覚と人工視覚の両方で、3D形状の早期検出は、おそらく現実世界の立体的な3Dオブジェクトの解釈に役立ちます。

神経科学の教授でありBrainInstituteの所長であるEdConnor氏は説明します。

「2D写真をオブジェクトラベルに変換するように訓練されているだけのAlexNetでも同じことが起こるとは、100万年前には想像もしていなかったでしょう。」

人工知能の長年の課題の1つは、人間の視覚を再現することでした。

AlexNetのようなディープ(マルチレイヤー)ネットワークは、インターネット上の画像やビデオの爆発的な増加によって供給されるゲームや大規模なトレーニングセット用に開発された大容量のグラフィックプロセッシングユニット(GPU)に基づいて、オブジェクト認識で大きな進歩を遂げました。

EdConnor氏と彼のチームは、画像応答の同じテストを自然ニューロンと人工ニューロンに適用し、V4とAlexNetレイヤー3で非常に類似した応答パターンを発見しました。

EdConnor氏が脳間の”不気味な対応”と表現するものを説明するものです。

EdConnor氏によると、AlexNetや同様のディープネットワークは、実際には脳内の多段階視覚ネットワークに一部基づいて設計されました。

彼は、彼らが観察した密接な類似性は、自然知能と人工知能の間の相関関係を活用する将来の機会を示している可能性があると述べました。

EdConnor氏は説明します。

「人工ネットワークは、脳を理解するための最も有望な現在のモデルです。逆に、脳は、人工知能を自然知能に近づけるための戦略の最良の源です。」

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