Development of support system for AI-based human perception

基于AI的人类感知支持系统开发

基本信息

批准号：
21K12006
负责人：
渡辺英治
金额：
$ 2.66万
依托单位：
National Institute for Basic Biology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K12006/
关键词：
深層学習錯視予測符号化 AI 視覚知覚支援人工知能

项目摘要

本研究プロジェクトでは、視覚のエラー現象が引き起こしていると考えられる事故を未然に防ぐため、視覚支援をおこなうＡＩモデルの基礎開発研究を進めている。人の視覚の特性に近いＡＩモデルを開発し、ＡＩを人の視覚のシミュレーターとして活用するため、人のエラー現象である視覚の錯覚である錯視現象を再現させるようにＡＩを学習させている。錯視としては、動きの錯視、色の錯視、形の錯視、位置の錯視を選定し、昨年度は動きの錯視についての知見を得、その研究結果を査読付き論文として発表した。本年度は色の錯視についての再現について詳細に研究を行った。色の錯視としては、フェヒナーカラー（別名ベンハムの独楽）と色の残効現象を選定した。本年度の前半に、いずれの錯視も再現できるＡＩモデルを作成することに成功した。本年度はさらにフェヒナーカラーについての詳細を探索した。フェヒナーカラーは１５０年以上前に発見された錯視で、未だにその原因が判明していない現象である。白と黒だけで描かれた円盤を回転させただけで鮮やかな色の知覚が得られる。フェヒナーカラーを再現するＡＩモデル本現象は人工的な三次元コンピュータグラフィクス動画を学習源にしても出現することから、ＡＩモデルのフェヒナーカラーは学習する色によって大きく影響をすることが明らかとなった。古くから網膜のＲＧＢ三種の色覚細胞の応答性の違いによって説明がなされてきたが、大脳をモデル化したＡＩモデルによって再現されたことによって中枢原因説が有力になったと考える。

在这个研究项目中，我们正在对提供视觉辅助的人工智能模型进行基础开发研究，以防止被认为是由视觉错误现象引起的事故。为了开发一个近似人类视觉特征的AI模型，并使用AI作为人类视觉的模拟器，我们正在训练AI重现视错觉，这是人为错误现象的视错觉。我们选择了运动错觉、颜色错觉、形状错觉和位置错觉作为视错觉。去年，我们获得了关于运动错觉的知识，并在同行评审的论文中发表了我们的研究成果。今年，我们对色彩错觉的再现进行了详细的研究。选择费希纳色（也称为贝纳姆顶）和色彩后效现象作为色彩错觉。今年上半年，我们成功创建了一个可以重现这两种视错觉的人工智能模型。今年，我们进一步探索了费希纳色彩的细节。费希纳色是 150 多年前发现的一种视错觉，其原因仍然未知。只需旋转仅以黑白绘制的圆盘，即可获得鲜艳的色彩感觉。再现费希纳色彩的AI模型即使使用人工三维计算机图形视频作为学习源，也会出现这种现象，这清楚地表明AI模型的费希纳色彩受到所学习的颜色的影响很大。长期以来，人们都是根据视网膜中三种 RGB 色觉细胞的反应能力差异来进行解释，但我们相信，中心原因理论已经变得更加流行，因为它已经使用 AI 模型进行了再现，模拟大脑。