自然科学研究機構 基礎生物学研究所
玉川大学
国立大学法人 京都工芸繊維大学
基礎生物学研究所 神経生理学研究室の小松英彦 研究員（玉川大学 脳科学研究所 兼任）、京都工芸繊維大学 工芸科学部 情報工学課程の前野彩実、基礎生物学研究所 神経生理学研究室 渡辺英治 准教授（基礎生物学研究所 超階層生物学センターＡＩ解析室 室長 兼任）からなる研究グループは、ヒトとＡＩで色名の連想のしやすさを比較しました。近年高度に自然言語処理能力のあるＡＩが出現し、ヒトへの質問と同じ質問をＡＩに投げかけることが可能となり、このような自然言語を使っての直接比較が実現しました。実験の結果、ＡＩが色名を連想するときの色名の頻度は、ヒトが色名を連想するときの色名の頻度と非常に似ていることが判明しました。この色名の頻度は、本やインターネット上に現れる色名の頻度とは異なるもので、高度に自然言語処理能力のあるＡＩが獲得した色の概念が、ヒトが持つ色の概念と類似していることを意味しています。ヒトは獲得した情報を脳内で概念化しており、関連深い概念同士は強くリンクされ、関連の遠い概念同士は弱くリンクされており、巨大な概念のネットワークが形成されています。このネットワークが、ヒトが世界について持っている知識であり、世界について認識する際のベースとなっているとされています。色名の連想のしやすさとは、このネットワークの構造に起因するものと私たちは考えています。すなわち、本研究の結果は、ＡＩにもヒトと類似した概念のネットワークが獲得されていることを示唆しています。今後、自然言語処理ができるＡＩを心理研究のプラットホームとして活用することで、ヒトの認知のしくみの理解が深まるものと期待されます。本研究成果は2022年10月26日にi-Perception誌に掲載されました。
図：自然言語処理ができるＡＩに様々な質問を投げかけることで、ＡＩでもヒトと同様の心理テストが可能になる。このようなＡＩはヒトの知覚や認知についての理解を深めてくれると期待される。本研究では、図のような質問を実験者がＡＩに投げかけ（アルファベットa～zや数字0～9から連想する色）、その答えをヒトの結果と比較することで、ヒトの色名の連想しやすさの起源を探った。
