池谷脳AI融合プロジェクトキックオフMTG

構想

脳にAIを埋めたら何が起こるのか？AIに脳を埋めたら何が起こるのか？
せっかく脳を持って生まれたのだから脳を目一杯使い込みたい

背景

脳は何%使われているのか？

• 脳は有効活用されているのか？
• 潜在能力はあるのか？

人間の脳は、超音波、紫外線、赤外線、地磁気、$CO_2$、電磁気、偏光を感じない
-> それらを感知できるコウモリなどの脳より、人の脳はずっと大きい
-> 「進化しすぎた脳」
-> 脳は環境の歩調に合わせて開拓されてきた、未来も多分そう
-> そんなの待ってられないのでAIで脳を無理やり引き上げる

AIで脳を無理やり引き上げる

アプローチ

1. 脳にチップを移植する
2. 脳AI融合...脳が処理してるのに認知として伝えていない情報をAIによって認知できるようにする
3. インターネット脳
4. 脳脳融合...脳と脳の融合

例

ネズミにスペイン語を聞き分けさせる

先行研究

RとLの識別
人によってRLの聞き分けできないけど、鼓膜の形は絶対違う。しかし、脳活動(MMN)の差は少ない。
そこで、MMNを大きく可視化させると、改善する。

絶対音感

以上のことによって、専門家など一部の人しかわからない能力を移植できる

• Fear reduction without fear through reinforcement of neural activity that bypasses conscious exposure
• 人の夢を解析...Neural Decoding of Visual Imagery During Sleep

人の好みを変える(論文調べられなかった)

• 人工知能で脳を読み解いて代理発話...
• ネズミの脳活動で、自己位置推定&予測...Hippocampal place-cell sequences depict future paths to remembered goals

提案

• ネズミが脳からインターネット検索する
• ネズミがルーム照明をIoTする...照明を脳でつけたり消したりする

コンセプト

脳<->環境の相互作用のなkで

次の話 -哺乳類は地磁気を感知できるか？-

哺乳類は地磁気を感知できるか？
-> それを利用して動くのは難しい
-> だからコンパスができた
-> スマートフォンの地磁気センサをマウスの脳に埋めてみた -> 北を向いたら報酬系を刺激するようにする
-> めっちゃ北向くようになった -> 北と南の地磁気のやつをマウスの視覚領域につけた -> 地磁気を利用して餌を得ることができた

わかること

1. 絶対方位の概念に特別な訓練がいらない
2. 脳はとしをとっても刺激で変更可能

バイオフィードバック

こんな感じで今ままで感知できなかったことを電気刺激で感知できるかも？
しかもその情報を使って、今までできなかったことができるようになるかも？(血糖値を10だけ下げるなど) これをバイオフィードバックという

これを使うと、例えば長生きができるように情報を使ってコントロールできたりする可能性もできる

脳をインターネットに繋げる

「心 = 集合知」になる？
ネズミでできてる -> A Brain-to-Brain Interface for Real-Time Sharing of Sensorimotor Information

科学でできるからといってやっていいことではない

バイオハッキングとトランスヒューマンの文脈で語れる.(ライフハック)
スウェーデンが進んでる.(例,手にマイクロチップの埋め込み)
しかし、シドニーでやったらダメだった
科学でできるからといってやっていいことではない

稲見先生パート

「環境」と「能力」

• 丸い車輪と四角い車輪 -> 平面だと丸が有利だが、デコボコしてると四角有利
• マグロの目利き

「環境」によって「能力」が変わってきたのかもしれない

• 仮想世界ブリタニア...音のない世界では聴覚障害が「障害」でなくなった
• けん玉VR

現実世界の難易度設定が難しかったから挑まなかったことも、「環境」を変えることで可能にできることもあるかも？(ex.高地トレーニング、けん玉VR)

「自立は、依存先を増やすこと」

熊谷先端研准教授の話.
例えば、火災で五体満足な人は、階段やエレベータなどの選択肢があるが、車椅子の人はエレベータのみ.エレベーターがやられたら終わり.

能力は人と人、人と環境の相互作用によって規定される

VRこそ、老眼に優しい...VRはピントが固定されてることが問題

情報環境で、能力はどう変わるか

"Cyborgs and Space"(1960)
-> 宇宙はいってないけど、サイバースペース(現実とも宇宙とも違う場所)(ネット)にいける
-> デジタルサイボーグ

• AI vs IA(知能増強) -> 人間拡張

感知できなかったものを感知できるようにフィードバックをかけてあげる(ex. Magnifinger)

MetaLimbs...視覚に触覚フィードバックを返すと身体性が宿る(ラバーハンドイリュージョン)

環境を変えるのが、自在化身体？...ex.身体と身体をつなぐ
自己を変えるのが脳AI融合？...ex.脳と脳をつなぐ

人体拡張スポーツ...人間拡張したのちのスポーツを考える.スポーツ創造.and 環境を作れば、「スポーツ」が苦手だった人が輝けるものがある

Aurelio Corteseパート

(個人的な発想メモ)予測時間を弄れれば、人の近くは変わるか？

西本先生パート

脳がある体験してるときの、「脳の言葉」を理解する定量的なモデルを構築する

• エンコーディングモデル...体験から脳の符号にコーディングする
• デコーディングモデル...脳活動から体験を読み解いてあげる

この中間情報表現があると考える...ex.映像、意味、情動
これに対する数理モデル表現をえる

体験→脳活動→モデル(運動空間状態モデル?)→デコーディング

脳が持つ世界観(意味空間)を定量化する

• 脳内における事物感の表現類似度を冷涼か
• 人、動物、乗り物などは別クラスタとして分布

またこれを用いて、意味表現の大脳皮質地図ができる(「brain viewer」でググる)

脳内意味近くのデコーディング例

これかな？ → 脳科学と映像

脳とAI

脳もAIも同じことをしている...外界世界からの入力に対して、知覚元を推定する
入力は視覚以外にも聴覚などの五感から、言語や記憶、論理など中間意味的なものもある.
人間の脳はだいたいいけてる.AIは限られているが人間の知覚できないものもいける.
相互参照するといいかも？

脳エンコーディング

hiroshi ban

サルからヒトへ

進化に伴い、人の脳では3D情報処理機能が発達してることが発見された

身体運動を開始た知覚・認知

Nobuhiro Hagura

• 運動準備による視覚情報処理の促進
• 運動のコストと知覚判断の統合...狐が取れない果実を美味しくないと判断する

多様な認知機能の統合的な脳表現モデル

Tomoya Nakai

視聴覚モデル(受動的)から認知要因モデル(能動的)へ?

Shinozaki, 2019 バックなんたらを用いたニューラルネットワークと競合学習

まとめ

自然と脳の関係を定量モデルをする為に

• 情報表現
• 皮質マップ
• 定量皮革
• デコーディング

などをしている

栁澤先生パート

"医療"応用グループの課題

• AIに脳情報解読 → BCIへの応用
• AIとNeurofeedback
• 脳へマイクロチップを移植することへの問題

意思伝達機能の維持は生命線

体が動かなくても精神的健康は保てる
体が動かなくても意思伝達ができれば、精神的健康は保たれる？

これの解決策として、BCI(Brain-Computer Interface)...Decording
しかし、こういう電極は1,2年で使えなくなってくる
→ 皮質脳波(ECoG)...低侵襲な上に、High-γ帯域が取れるのが有利
High-γに結構な情報が詰まってる → 機械学習で運動をdecording

体内埋め込み型の脳信号計測が可能になる

最近は体内に取り込む流れがあるので、体内埋め込みの計測が可能になってくる
そういうものが医療に使われる

NNで推定ベクトルをとって、もっとも近いものを表示

脳はなどの脳信号を診断する

原田達也(University of Tokyo)
疾患の判定制度が上昇

BCIで幻肢痛をなくす

脳活動を操作することで痛みも操作できた

AIとNeurofeedback

高橋先生パート

人工知能 vs 生命知能
情報理工知能機会情報学専攻

研究例

人工知能で脳波からてんかんを自動検出　: ニュース記事
Point:医者が見てるのは脳波形画像だから、波形のDeeplernigではなく、脳波画像をDeeplernigをした

人工知能と生命知能

脳にはあるけど、Deep Neural Networkにないもの

• リカレント結合
• 自発活動する(意識)

脳と計算機の違い

これ以降は時間がない為断念