[1E2-OS-2] 認知バイアス・多重解釈性とAI(1/1)

[1E2-OS-2-04] (OS招待講演) 人工知能を通して見た錯視

深層学習ネットワークによる予測符号化説の研究

〇渡辺 英治¹ (1. 基礎生物学研究所)

キーワード：脳、知覚、錯視、深層学習、動画予測

人の視覚は物体の色や形や大きさなどの物理パラメータを忠実に再現しているわけではない。空間的にも時間的にも限られた視覚情報が脳に入ってきており、脳はその曖昧な情報から視覚世界を推定していることが、その原因のひとつである。しかし再現された視覚世界は「不正確」ではあるものの、そこで生活する人間にとっては非常に有用な情報となっているのである。予測符号化説は、そのような脳の巧みな視覚処理を説明するための理論のひとつである。その中核は「予測」というコンセプトであり、脳は常に予測をしており、予測誤差によって学習を進めているとする。最近、私たちの研究グループは予測符号化説を組み込んだ深層学習ネットワークによる錯視の再現を試みている。錯視は、知覚と物理パラメータの乖離が顕著な例であり、これをリファレンスに用いることによって予測符号化説の検証を進めることができる。本講演では、見て楽しい錯視のご紹介と共に、深層学習モデルで数多くの錯視が再現できること、さらには深層学習モデルと遺伝的アルゴリズムを組み合わせてことで既知未知問わず錯視が創作できることをご紹介し、新しいスタイルの知覚研究の話題提供としたい。