AIは目の錯覚を学習できるか？GANを使って生成を試みた結果

人間の視覚は驚くべきものだ。特有の環境で途方もない時間をかけて進化してきたとはいえ、初期の視覚システムが決して経験しなかったようなタスクすらこなすことができる。自動車、飛行機、道路標識などの人工物を識別するといった「読み取り」がよい例だ。

だが視覚システムには、よく知られた一連の弱点もある。それは、私たちが目の錯覚として経験するものだ。実際、研究者たちは、錯覚が色、大きさ、配列、動きを人に誤認識させる多くの方法を確認している。

錯覚自体は興味深いものだ。視覚システムと知覚の性質の理解につながるからだ。したがって、視覚システムと知覚の限界を探求する新しい錯覚を見つけることは、非常に有益だろう。

そこで深層学習の出番だ。近年、機械は画像に含まれる物体や顔を認識して、似たような画像を自身で作り出すことを学習している。したがって機械視覚システムは錯覚を認識して、それを自ら作り出すことを学習できるはずだと容易に想像できる。

ケンタッキー州にあるルイビル大学のロバート・ウィリアムズ医師とローマン・ヤンポルスキー准教授の2人はこの離れ業に挑戦した。しかし、ことはそれほど単純でないことがわかった。現在の機械学習システムは、少なくとも今はまだ、目の錯覚を作り出すことはできないのだ。なぜなのだろうか。

背景となる知識を説明しておこう。深層学習における近年の進展は、2つの進歩に基づいている。1つは、強力なニューラル・ネットワークおよび、うまく機械学習をさせるいくつかのプログラミング手法が使えるようになったことだ。

もう1つ …