オートマトン モデルは、自閉症スペクトラム障害の認知特性を理解するための洞察を提供する

東北大学の研究者グループは、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て、自閉症スペクトラム障害の人が顔の表情を解釈するのに苦労する理由を理解するために役立つ洞察を得ました。

この研究は、Scientific Reports に掲載され、2021 年 7 月 26 日に公開されました。

異なる感情の認識

同研究の共著者である高橋悠太氏によると、

「人間は、悲しみや怒りなどの異なる感情を、顔の表情から認識します。しかし、顔の表情からどのようにして異なる感情を認識するのかについては、まだよくわかっていません。」と高橋氏は述べました。

「また、自閉症スペクトラム障害の人が顔の表情を読み取るのに苦労する理由についても、まだよくわかっていません。」と高橋氏は続けました。

予測処理理論

研究グループは、予測処理理論に基づいて、脳が常に次の感覚刺激を予測し、予測が誤っている場合、脳が適応し、顔の表情などの感覚情報が予測誤差を減らすのに役立つという理論を使用しました。

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、予測処理理論を使用して、発達プロセスを再現しました。モデルは、顔の表情のビデオから顔の部分がどのように動くかを予測することで自己訓練しました。

次に、モデルは、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次レベルのニューロン空間に自己組織化しました。ただし、モデルは、ビデオの顔の表情がどの感情に対応するかを知りませんでした。

モデルは、訓練データにない未知の顔の表情も一般化できたほか、予測誤差を最小限に抑えながら顔の部分の動きを再現することができました。

画像：高橋悠太氏 et al

研究チームは、実験でニューロンの活動に異常を誘発し、学習発達と認知特性への影響についての洞察を得ました。実験結果は、ニューラルネットワークモデルの一般化能力が、ニューラル集団の活動の非均一性が減少したモデルで低下することを示しました。これは、高次ニューロンの感情クラスターの形成が阻害され、未知の顔の表情の感情を認識するのに失敗することを意味し、これは自閉症スペクトラム障害の症状でもあります。

高橋氏は、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感情を認識することを説明できることを示唆していることを述べました。

「人間が感情を認識する方法と自閉症スペクトラム障害の認知特性についての理解を深めることを希望しています。」と高橋氏は述べました。 「この研究は、感情を認識するのに苦労する人々のための適切な介入方法の開発を促進するのに役立つでしょう。」