“考えている単語”を脳から読み取り特定 口パクは不要 米カリフォルニア工科大が発表
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: ＠shiropen2 米カリフォルニア工科大学に所属する研究者らが発表した論文「Online internal speech decoding from single neurons in a human participant」は、四肢まひの参加者が話したり話すまね（口パク）をしたりせず、単に考えている単語を脳から予測できるブレイン・マシン・インタフェース（BMI）を提案した研究報告である。脳内で単語を発話するイメージをしてもらった脳信号を記録して予測する。 電極を脳に埋め込み、脳からテキストを生成する侵襲的なBMI研究が多数報告されている。これまでの研究では、参加者が言
「この写真を金髪に変えたい」──脳で考えた通りに画像を編集するAI、欧州チームが開発
この研究は、ユーザーが顔画像を編集する際に考えたときの脳反応を脳波で記録し、GAN（Generative Adversarial Network）を用いて潜在空間内の意味特徴を学習し、新しい画像の意味特徴を編集する。 実験は30人の参加者を対象に行われた。参加者には脳の電気信号を取得するEEG電極キャップを装着してもらい、200枚の顔画像を見てもらった。また「女性の顔にする」「年配の人にする」「金髪にする」「笑顔にする」などの一連のタスクを与えた。 参加者の脳活動をもとにコンピュータは与えられた嗜好をマッピングし、それに応じて画像を編集する。つまり、「年上の人にする」という課題であれば、コンピュータは若い人の肖像画を修正し、年上に見えるようにする。「金髪にする」を指定すると、全ての画像がその色になる。 実験結果は良好で、注目すべきはコンピュータが顔認識に関する知識を事前に持っておらず、性別
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