人工知能は、マウスの顔の表情でネズミの感情を読むか

■パターンを認識してデータを他のグループに整列するように設計されたマシンラーニングアルゴリズムを使用した。 アルゴリズムは、マウスの顔の表情を百万秒の時間単位で客観的で質的に分類。

AIはネズミの顔の表情を知っている(写真:ピクサーベイ、編集:見か)

チャールズ・ダーウィン(Charles Darwin)が顔表情が動物の感情を理解するカギになりうると主張して150年が過ぎた。 その時代に適切な道具が足りなかったために、深く探求されなかった。 だが、最近人工知能(AI)と高速カメラと同じ装置の開発と進歩した遺伝的技術で、このような顔表情は確認されて分析できる。

ドイツのマックスプランク神経生物学研究所(Max Planck Neurobiology Institute)ネイディンコゴルラ(Nadine Gogolla)博士研究チームが行った最近の3年間研究で実験用マウスの顔の表情を分析することに初めて人工知能(AI)がマシンラーニングアルゴリズムを使用した。

この新しい研究を遂行するため研究チームは米カリフォルニア州パサデナ(Pasadena)のカリフォルニア技術研究所(California Institute of Technology)の神経学者のデイビッド・アンダーソン(David Anderson)が国際科学ジャーナルセル・ジャーナル(the Cell Press journal)に2014年3月に発表された’種間感情研究のためのフレームワーク(A Framework for Studying Emotions across Species-ダウン)’からインスピレーションを得たという。

ネイディンはこの研究を説明しながらネズミたちが感情の基底に特有な表情を見せていると過ぎた3日(現地時間)研究論文を明らかにした。 研究員たちがネズミの感情と反応の強度を測定できる新しい方法を提示したため、この研究結果は、脳の感情がどのように発生するかを調査することに意義があった。 現在、顔認識は人の脳にある神経細胞を正確に見つけて、特定の表現を表現することができる。

研究チームは被験者(ネズミ)の頭を固定させて、ネズミの表情を誘発して撮影するため、多様な感覚刺激と表現などネズミの表情を誘導するため、甘くて書いた物質を提示し、尻尾に電気衝撃を与え、他の感情を表すため、塩化リチウム(LiCl)を注入した。
その後、電気ショックと甘い物と苦い物質のようなそれぞれ他の刺激を加えたねずみの顔表情と表現のイメージをキャプチャーし、表情の違いを評価するため、コンピュータービジョン技術を適用した。 研究チームは、マウスらが耳、頬、鼻、目の所を動かして表情をどう変えるのか知っていたが、その表現を特定した感情に適用することはできなかった。 その違いを知るためにネズミが刺激に反応する間、顔の動きの映像をウルトラのスナップショットに分類した。

研究チームはパターンを認識してデータを他のグループに整列するように設計されたマシンラーニングアルゴリズムを使用した。 アルゴリズムは、マウスの顔の表情を百万秒の時間単位で客観的で質的に分類しており、アルゴリズムにはラベルが指定された当該感情とともにネズミの顔表情が提供された。 また、アルゴリズムにラベルのない顔のイメージが提供される時の感情が90%正確なものと予測した。
また、研究チームは、マウスの感情と関連された他の脳領域を調査した。 彼らは特定の感情と関連した領域を刺激すれば、ネズミがマシンラーニングを通じて差別化された予想される顔の表情を見せてくれるという結論に到達した。 次の段階で、脳の感情をエンコードするのに役立つな脳細胞を検索した。

研究チームは、光遺伝学(optogenetics)という技術を使用して人間と他の動物の特定の感情を見せているネズミの神経回路を目標とし、このような回路を直接刺激し始め、関連の顔の表情はネズミによって推定された。

最後に、研究チームは特定の感情と表現が連想される時、ネズミの脳にあるニューロンが誘発されたかを確認するため、二つの光子カルシウム映像と呼ばれる技術を使用しており、ネズミが感情状態を持っているという事実を確認したと明らかにした。 この研究結果は米国科学振興協会(American Association for the Advancement of Science)のサイエンス誌に過ぎた3日’ネズミの感情状態とニューロンと顔の表情の相関関係(Facial expressions of emotion states and their neuronal correlates in mice)という題で掲載された。

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