おそらく、色んなところでかなりの話題になっていると思いますが、これは本当にすごいニュースです。

　「見ている映像をその人の脳活動から再構成することに成功した」と、国際電気通信基礎技術研究所（ATR）脳情報研究所・神経情報学研究室の神谷之康室長らのグループが米国の学術誌ニューロンに発表しました。

≫　ATR｜プレスリリース
≫　ATR｜株式会社 国際電気通信基礎技術研究所
≫　中日新聞:あなたの夢、映像化できるかも！？:社会(CHUNICHI Web)

　僕は普段あんまりニュースを見ないのですが、今回、このニュースは海外のブログから知りました。そんな訳で、海外でも大変な話題になっています。下がそのブログ。今は落ちちゃってます。たまたまメンテナンス中なのか、負荷で落ちちゃってるのか・・。

≫　Scientists extract images directly from brain ::: Pink Tentacle

　今のところ最も信頼できる一次ソースはATRのプレスリリースなので、これをよく読むと、今回の成果というのは、既に良く知られている現象を具現化する方法論が見つかったと言う事のようですね。

　つまりは、脳の活動パターンから画像らしき物が取り出せることは分かっていたのだけど、上手く画像化することが出来なかった。そういう点では、脳自体の研究と言うより、情報処理技術が上手く採用されて、脳活動信号の解析に役立った例なのかもしれません。

　この研究自体も、「脳活動のデコーディング」と呼ばれており、これはまさにコンピューターでやっている内容そのものなのです。今後、ノイズが無くなって脳の解析情報がデジタル化された信号になりさえすれば、後はコンピューター解析でどんどんやりたいことが出来ます。

　この成果が情報処理技術寄りだと言う事は、いくらでも進化可能という事を示しています。早い話、じゃんじゃん金を掛けて、人と機械を投入すれば、あっという間にかなりの高いレベルまでこの分野が進歩してしまうと思います。

　プレリリースに書かれている画像の再構成方法と言うのがなかなか面白いです。

　元々、脳活動信号から受ける重みを事前に学習させる事により、新しい脳活動信号から、単純な運動や画像のタイプを識別する事はできていたようなのですが、複雑な画像のように識別させる条件が複雑になると解析が困難だったようです。

　そこで今回の方法では解析しようとする画像を、まず1x1,1x2,2x1,2x2ぐらいの細かい単位に分割します。このように細かく分割すると、今まで蓄積されてきた経験上、ごく単純な画像タイプは識別できるので、個々の細かなドットの濃淡は判別できます。このようにして、単純な画像の解析を行い、最終的に分割したそれらのドットを再構成して、一つの画像にします。

　分割された個々のドットをどこに再構成するのか不思議なんですが、これは実測データーの積み重ねで、実際に解析しながら、多重解像度をもつ画像要素の組み合わせを、画像再構成誤差が最小になるように再配置したという事です。

　このような、学習プログラムと再配置さえ出来てしまえば、次からはどんどん解析できると言うわけです。

　本当に楽しみな技術です。情報技術よりなので、あっという間に凄い事が実現するかもしれまんよ。

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