自然科学研究機構 基礎生物学研究所
立命館大学
基礎生物学研究所 神経生理学研究室の小林汰輔特任助教と渡辺英治准教授、立命館大学 総合心理学部の北岡明佳教授、コードクリエイターの上坂学博士、田中健太博士の共同研究グループは、深層ニューラルネットワーク（ＤＮＮ）が３００種類の動く錯視が引き起こす運動知覚を再現することを見出しました。さらにＤＮＮによって本来動く知覚を引き起こさない写真や絵画から動く錯視のデザインを人工的に合成することにも成功しました。
ＤＮＮは脳の神経ネットワーク構造や動作原理を参照して設計された人工知能のひとつであり、近年、幅広い分野で画期的な成果を収めているだけでなく、脳の動作メカニズムを研究するためのツールとしても期待が高まっています。２０１８年、同研究グループは大脳皮質の動作原理として有力な仮説のひとつである「予測符号化」を組み込んだＤＮＮによって、動く錯視のひとつである「蛇の回転錯視」の動きの錯視を再現することに成功していますが、今回は対象の錯視を大幅に拡張して３００種類の動く錯視、６００種類の写真、６００種類の絵画の計１５００種類の画像データベースを作成し、３００種類の動く錯視群に動きの知覚が再現できることを示しました。同時に写真や絵画には動きがほとんど検出されないことを示しましたが、一部の写真や絵画からは大きな動きが検出され、この動きが検出された部分から錯視様デザインを合成して心理実験を行ったところ、このデザインが動く錯視になることを発見しました。本錯視様デザインは人工知能が発見した初めての錯視のひとつとなります。本発見はＤＮＮが表現する脳のモデルとヒトの知覚との類似性及び差異を明確に示すもので、ヒトの知覚モデルを考える上で重要な知見を提供するものです。
今後、ＤＮＮと心理学を融合させた研究は、脳の動作原理の解明に貢献すると期待されます。
本成果はScientific Reports誌に掲載されます（３月１０日 日本時間１９時オンライン掲載予定）。
AIによってデザインされた動く錯視
（右の星印に視線を集中させて左の画像を周辺視で見る）
