AIが脳のニューロンの秘密を明らかにします

・研究者は、ニューロンが何を見たいかを決定するための貴重な信号を生成するAIベースのモデルを開発しています。

・このモデルは、生成的ディープニューラルネットワークとXDREAMという名前の遺伝的アルゴリズムを使用します。

科学者たちは50年以上にわたって、視覚野のニューロンがさまざまな画像に違う反応をすることを研究していました。 これが、動物に周囲の大量の視覚的手がかりを認識、理解、解釈させるものです。

たとえば、下側頭皮質と呼ばれる脳領域にある特定の視覚ニューロンは、動物が文字、モノ、場所、または顔を見ると、より多く反応します。 しかし、科学者はまだこれらのニューロンが何に反応するかを正確に理解していません。

近年、ハーバード大学医学部の研究者チームは、ニューロンが何を見たいかを判断するための貴重な信号を生成する人工知能（AI）モデルを開発しました。

これまでに行われた実験では、実像を使用してニューロンの好みを分析しようとしました。 画像で行うと、主に2つの理由から、本質的に偏る可能性があります。 –　それらは実際のシーンで、テスト用に人間によって選択されたものです。新しいモデルは、個々のニューロンの好みに応じて調整された合成画像を生成することにより、この問題を解決します。

実験

チームは6匹のアカゲザルの神経反応を保存し、AIベースのモデルに表示させました。 モデルは、脳内の各視覚ニューロンの発火率を測定し、自己調整画像を生成しました。

サルに、これらの合成画像を0.1秒の間隔で数時間見せました。 最初の画像は、グレースケールのテクスチャパターンでした。 AIは、神経反応に基づいて色や形をゆっくりと変化させました。 最終的な画像は、ニューロンの好みを完全に具現化したものに変形されました。

このAIベースのアプローチでは、生成的なディープニューラルネットワークとXDREAMという名前の遺伝的アルゴリズムを使用します。これは、新しい合成画像の進化を導くために研究者によって特別に設計されたものです。

AIは、各実験の最後にニューロンの超刺激を生成することができました。 すべての実験の結果は一貫していました。 多くのニューロンは、AIを介して、同一ではないが非常に類似した画像に進化しました。

一部の画像は研究者が予想していた通りでした。 たとえば、顔に反応すると予想されるニューロンは、目に似た2つの暗い斑点がある円形のピンク色の画像を進化させました。

Natural 実際の画像とサルの下側頭皮質のニューロンによって進化した画像 | 研究者からの提供

いくつか驚く結果がでました。 たとえば、サルのニューロンの1つは、一貫して首に赤い斑点があるサルの体の写真を生成していました。 チームは、このサルが赤い首輪をつけていた他のサルと一緒に育てられたことを知りました。

ただし、すべての最終的な画像が意味をなすわけではありません。1つのサルのニューロンが無定形の暗い形状を生成し、別のサルのニューロンが小さな黒い正方形を進化させました。

これからどうなるのか?

研究者によると、これらのニューロンの反応は自然ではなく、特定の期間、視覚刺激を継続的に与えた結果です。 ニューロンがこれらの画像をどのように生成するかはまだわかりません。 チームは次の研究でこの疑問を解明する予定です。

視覚野が特定の写真にどのように反応するかを学ぶことは、科学者が自閉症スペクトラム障害や学習障害を含む認知関連の疾患を引き起こすメカニズムをよりよく理解するのに役立ちます。