ニューラル ネットワーク モデルは自閉症スペクトラム障害についての洞察を提供します

東北大学の研究グループは、自閉症スペクトラム障害を持つ人々が表情を解釈することが難しい理由を解明するために、コンピューター上で脳を再現するニューラルネットワークモデルを使用した。

研究は雑誌に掲載されました 科学的なレポート 7月の26、2021。 

さまざまな感情を認識する

高橋裕太氏は論文の共著者です。

「人間は表情を見て悲しみや怒りなどのさまざまな感情を認識します。 しかし、私たちが表情という視覚情報に基づいてさまざまな感情をどのように認識するようになるのかについては、ほとんどわかっていません」と高橋氏は言う。

「また、自閉症スペクトラム障害を持つ人々が表情を読み取るのに苦労するようになるこの過程でどのような変化が起こるのかも明らかではありません」と高橋氏は続けた。

予測処理理論

研究グループは、脳が次の感覚刺激を常に予測しているという予測処理理論に依存しました。 予測が外れた場合、脳は適応し、顔の表情などの感覚情報が予測誤差を減らすのに役立ちます。 

研究チームが開発した人工ニューラルネットワークモデルは予測処理理論を用いており、発達過程を再現することができた。 これは、表情のビデオ内で顔の各部分がどのように動くかを予測するよう自らをトレーニングすることで実現されました。 

次のステップは、感情のクラスターをニューラル ネットワーク モデルの高レベルのニューロン空間に自己組織化することでした。 同時に、モデルはビデオ内の表情がどの感情に対応するのかを知りませんでした。

このモデルは、トレーニングでは与えられなかった未知の表情を一般化することもでき、予測誤差を最小限に抑えながら顔のパーツの動きを再現することもできました。 

研究チームはその後、実験中にニューロンの活動に異常を引き起こし、学習発達と認知特性への影響についての洞察を得るのに役立った。 実験では、神経集団内の活動の不均一性が減少したモデルでは汎化能力が減少することが実証されました。 これは、高次のニューロンにおける感情クラスターの形成が抑制されていることを示唆しており、その結果、ニューラルネットワークモデルは、自閉症スペクトラム障害の症状でもある未知の表情の感情を識別できない傾向にあることが示唆されました。

高橋氏は、この研究は、予測処理理論がニューラルネットワークモデルを使用して顔の表情からの感情認識を説明できることを示唆していると述べた。

「私たちは、人間が自閉症スペクトラム障害の人々の感情や認知特性を認識する過程についての理解をさらに深めたいと考えています」と高橋氏は語った。 「この研究は、感情を識別することが難しい人々に対する適切な介入方法の開発を進めるのに役立ちます。」