脳を読む

脳読み取りまたは思考識別では、刺激によって引き起こされた脳内の複数のボクセルの反応をfMRIで検出し、元の刺激を解読します。研究の進歩により、人間の神経画像を使用して個人の脳活動を非侵襲的に測定し、その人の意識的な経験を解読することで、これが可能になりました。^[1]脳読み取り研究では、使用される解読の種類（分類、識別、再構築）、ターゲット（視覚パターン、聴覚パターン、認知状態の解読）、および使用される解読アルゴリズム（線形分類、非線形分類、直接再構築、ベイズ再構築など）が異なります。

2024年から2025年にかけて、神経心理学教授のバーバラ・サハキアン氏は「この分野の神経科学者の多くは非常に慎重で、個人の心を読むことについて語ることはできないと言っています。現時点ではそれは事実ですが、私たちは急速に進歩しており、誰かが話をでっち上げているのか、それとも誰かがある程度の確信を持って犯罪を意図していたのかを判断できるようになるまで、それほど長くはかからないでしょう」と述べています。^[2]

複雑な自然画像の識別は、ベイズ推論と組み合わせて、初期視覚野とそれより前方の前部視覚野領域（視覚野 V3A、V3B、V4、および外側後頭葉）のボクセルを使用することで可能です。この脳読み取りアプローチは、3つのコンポーネントを使用します。 [ ^{3]初期視覚野での応答を特徴付ける構造エンコーディングモデル、前部視覚野での応答を特徴付ける意味エンコーディングモデル、および構造的および意味的な}シーン統計の分布を記述するベイズ事前分布。^[3]

実験的には、被験者は脳内のボクセルの活性化と相関する白黒の自然画像1750 枚を見る。次に、被験者は別の 120 枚の新しいターゲット画像を見て、以前のスキャンからの情報を使用してそれらを再構築する。使用される自然画像には、海辺のカフェと港、ステージ上のパフォーマー、密集した葉などの写真が含まれる。^[3]

2008年にIBMは、人間の脳から人間の顔の心的イメージを抽出する方法に関する特許を申請しました。これは、顔認識の度合いに比例して活性化する脳内の紡錘状回領域の脳測定に基づくフィードバックループを使用します。^[4]

2011年、西本真司率いる研究チームは、脳の記録のみを使用して、ボランティアが見ているものを部分的に再現しました。研究者は、ボランティアがいくつかのビデオのクリップを視聴している間、人間の脳内で動く物体の情報がどのように処理されるかについての新しいモデルを適用しました。アルゴリズムは、何千時間もの外部YouTubeビデオ映像（ボランティアが視聴したビデオと同じものはなかった）を検索し、最も類似したクリップを選択しました。^{[5] [6]}著者らは、視聴されたビデオとコンピューターが推定したビデオを比較するデモをアップロードしました。^{[7] [8]}

2017年にサルの顔認識研究では、205個のニューロンからの電気活動を分析することで人間の顔を再構築できたと報告されました。^{[9] [10]}

2023年には、 fMRIで得られた人間の脳活動に安定拡散法を利用して画像を再構成したという報告があった。 ^{[11] [12]}

2024年の研究では、視覚刺激なしに心の中で想像したイメージを、機械学習と生成AI技術を利用してfMRI脳信号から再構築できることが実証されました。^{[13] [14] [15]} 2024年の別の研究では、EEGからの画像の再構築が報告されました。^[16]

脳の読み取りは、嘘発見器の代替として提案されてきた。^[17]ポリグラフ装置のもう一つの代替手段は、血中酸素化レベルに依存する機能的MRI技術である。この技術は、脳内の酸素化ヘモグロビン濃度の局所的変化を解釈するものであるが、この血流と神経活動の関係はまだ完全には解明されていない。^[17] 隠された情報を見つけるもう一つの技術は、脳指紋採取であり、EEGを使用してP300事象関連電位を特定することにより、人が特定の記憶や情報を持っているかどうかを確認する。^[18]

この目的のために脳読み取りを行うことの正確性と倫理的影響について、多くの懸念が提起されている。実験室での研究では、正確性は最大 85% であることがわかっているが、非犯罪者集団における偽陽性の結果が何を意味するかについては懸念がある。「検査対象集団における「嘘つき」の蔓延率が低い場合、検査では真陽性の結果よりも偽陽性の結果がはるかに多くなり、約 5 人に 1 人が検査で誤って特定される」^[17]。 脳読み取りを嘘発見器として使用することに伴う倫理的問題には、信頼性と有効性が適切に評価される前に技術を採用することや技術の誤解による誤用、個人の私的な考えへの前例のないアクセスによるプライバシーの懸念などがある。^[17]ただし、ポリグラフによる嘘発見器の使用には、結果の信頼性^[17] とプライバシーの侵害に関する同様の懸念があることが指摘されている。^[19]

脳波読み取りは、人間の脳の状態をEEGで検出することで、人間と機械のインターフェースを改善する方法として提案されている。 ^[20]近年、脳波読み取りに関わる技術の特許が急増しており、2009年から2012年の400件未満から2014年には1600件にまで増加している。^[21]これらには、脳波を介してビデオゲームを制御する方法や、新製品や広告についての人の考えを判断する「ニューロマーケティング」の提案などが含まれる。 ^[要出典]

オーストラリアの電子機器メーカーであるEmotiv Systemsは、さまざまなコマンドに対するユーザーの思考パターンを認識するようにトレーニングできるヘッドセットを実演しました。Tan Leは、画面上の仮想オブジェクトを操作するヘッドセットの機能を実演し、車椅子の動力化からマウスとキーボードの置き換えまで、このような脳コンピューターインターフェースデバイスのさまざまな将来の用途について説明しました。^[22]

fMRI信号から、人が主観的に経験していた2つの競合する両眼錯視のどちらの形態であるかを追跡することが可能です。^[23]

人間がドライバーなどの物体について考えるとき、脳のさまざまな領域が活性化します。マルセル・ジャストと彼の同僚のトム・ミッチェルは、fMRI 脳スキャンを使用して、特定の思考に関連する脳のさまざまな部分を識別するようにコンピューターに教えました。^[24]この技術はまた、異なる人間の脳の同様の思考は神経学的に驚くほど似ているという発見をもたらしました。これを説明するために、ジャストとミッチェルは、fMRI データのみに基づいて、ボランティアが考えていた複数の画像のうちのどれについて考えていたかをコンピューターで予測しました。コンピューターは 100% 正確でしたが、これまでのところ、機械は 10 枚の画像しか区別していません。^[24]

人が自由に思い出せる出来事のカテゴリーは、その人が思い出したことを話す前にfMRIから特定することができます。^[25]

2015年12月16日、九州工業大学の山崎俊正氏が行った研究で、じゃんけんゲーム中に、被験者が手を動かす前にコンピューターが被験者の選択を判断できることがわかった。脳波を使ってブローカ野の活動を測定し、単語が発せられる2秒前に単語を予測した。 ^{[26] [27] [28]}

2023年、テキサス大学オースティン校は、非侵襲性の脳デコーダーを訓練し、ボランティアの脳波をGPT-1 言語モデルに変換しました。各ボランティアに対して長時間の訓練を行った後、デコーダーは通常、正確な単語を再構築することはできませんでしたが、それでも十分近い意味を再構築することができ、ほとんどの場合、デコーダーは被験者が聞いていた特定の本のどのタイムスタンプであるかを識別することができました。^{[29] [30]}

脳波の統計的分析により、音素の認識が可能になり、^[31]（1999年）60％から75％のレベルで色と視覚的な形の単語を認識できると主張されています。^[32]

2012年1月31日、カリフォルニア大学バークレー校のブライアン・パスリーと同僚は、PLoS Biology誌に論文を発表しました。その中で、被験者の脳から直接電気信号を収集して分析することで、被験者の聴覚情報の内部神経処理がデコードされ、コンピューター上で音として再構築されました。 ^[33]研究チームは、聴覚情報から意味を理解するための高次神経処理に関与する脳の領域である上側頭回について研究を行いました。^[34]研究チームは、コンピューターモデルを使用して、聴覚信号を処理する際の神経発火に関与している可能性のある脳のさまざまな部分を分析しました。この計算モデルを使用して、科学者は、被験者に個々の単語の録音が提示されたときに、聴覚情報の処理に関与する脳の活動を特定することができました。^[35]その後、聴覚情報処理のコンピューターモデルを使用して、被験者の神経処理に基づいていくつかの単語が音として再構築されました。しかし、再構成された音は質が良くなく、再構成された音の音声波形が被験者に提示された元の音の音声波形と視覚的に一致した場合にのみ認識できました。^[35]しかし、この研究は認知における神経活動をより正確に特定するための方向性を示しています。

2008年、ある研究者は被験者が左手でボタンを押すのか右手でボタンを押すのかを60%の精度で予測することができました。これは、偶然よりも精度が高いというだけでなく、被験者が行動する10秒前、つまり被験者が決断したと感じるよりずっと前に科学者がこれらの予測を行うことができたという点でも注目に値します。^[36]このデータは、動くという決断、そしておそらく最後の瞬間にその動きを取り消す能力が無意識の処理の結果である可能性があることを示唆する他の研究に照らし合わせると、さらに印象的です。^{[37 ]}

ジョン・ディラン・ヘインズは、被験者が頭の中で2つの数字を足し算しようとしているのか、引き算しようとしているのかを識別するためにfMRIを使用できることも実証した。^[24]

神経デコード技術は、予測脳に関する理論を検証し、トップダウン予測が視覚皮質などの脳領域にどのように影響するかを調査するために使用されてきました。fMRIデコード技術を使用した研究では、予測可能な感覚イベント^[39]と行動の予想される結果^[40]は視覚脳領域でよりよくデコードされることがわかっており、予測が期待に沿って表現を「鮮明にする」ことを示唆しています。

また、複雑な仮想環境でも脳の読み取りが可能であることも示されています。^[41]

ジャストとミッチェルはまた、脳内で優しさ、偽善、愛情を識別できるようになりつつあると主張している。^[24]

2013年、カリフォルニア大学バークレー校のジョン・チュアン教授が率いるプロジェクトが、パスワードの代わりとして脳波ベースのコンピュータ認証の実現可能性に関する調査結果を発表しました。コンピュータ認証における生体認証の使用は1980年代から継続的に改善されてきましたが、この研究チームは、今日の網膜スキャン、指紋、音声認識よりも高速で邪魔にならない方法を探していました。セキュリティ対策を改善するために選ばれた技術は、パスワードを「パス思考」に改善するための脳波測定器（EEG）です。この方法を使用して、チュアンと彼のチームは、タスクとその認証しきい値をカスタマイズし、エラー率を1％未満に削減することができました。これは、最近の他の方法よりも大幅に優れています。この新しいセキュリティ形式にユーザーをより引き付けるために、チームは、ユーザーが脳波を識別しながら実行するのが楽しい精神的なタスクを研究し続けています。将来、この方法は、思考自体と同じくらい安価で、アクセスしやすく、簡単になる可能性があります。^[42]

ジョン・ディラン・ヘインズは、fMRIは脳内の認識を識別するためにも使用できると述べています。彼は、犯罪現場や凶器を認識しているかどうかについて尋問される犯罪者の例を挙げています。^[24]

分類では、複数のボクセルにわたる活動パターンを使用して、刺激が抽出された特定のクラスを決定します。^[43]多くの研究で視覚刺激が分類されていますが、このアプローチは認知状態の分類にも使用されています。^[要出典]

再構成脳読み取りの目的は、提示された画像を文字通り画像化することです。初期の研究では、初期視覚皮質領域（V1、V2、V3）のボクセルを使用して、点滅する市松模様の幾何学的刺激を再構成しました。^{[44] [45]}

EEGはP300事象関連電位によって特定の情報や記憶の認識を識別するためにも使用されており、「脳指紋」とも呼ばれています。 ^[46]

データの品質とデコードアルゴリズムの複雑さが向上するにつれて、脳の読み取り精度は着実に向上しています。最近の実験では、120枚の画像の中からどの画像が見られているかを識別することができました。 ^[47]別の実験では、刺激が2つのカテゴリのどちらであるかを90％の確率で正しく識別し、ターゲット画像の特定の意味カテゴリ（23個中）を40％の確率で正しく識別することができました。^[3]

これまでのところ、脳の読み取りには限界があることが指摘されています。「実際には、fMRI で取得した脳活動信号に基づく再構成アルゴリズムでは、正確な再構成を実現することは不可能です。これは、すべての再構成が、エンコード モデルの不正確さと測定信号のノイズによって必然的に制限されるためです。私たちの結果^{[誰? ]}は、自然画像の事前分布が、これらの基本的な制限の影響を軽減するための強力な (ただし非従来的な) ツールであることを示しています。わずか 600 万枚の画像を使用した自然画像の事前分布は、構造的および意味的にターゲット画像に類似した再構成を生成するのに十分です。」^[3]

脳スキャン技術の精度がますます高まるにつれ、専門家は、いつ、どのように使用すべきかについて重要な議論が起こると予測している。適用の可能性のある分野の 1 つは刑法である。ヘインズは、容疑者に対する脳スキャンの使用を拒否するだけでも、誤って告発された人が無実を証明できなくなると述べている。^{[2]米国の学者は一般的に、強制的な脳の読み取りや強制的なポリグラフ検査は、}憲法修正第 5 条の自己負罪拒否権に違反すると考えている。 ^{[48] [49]} 1 つの視点は、脳画像が証言のようなものか、それとも DNA、血液、精液のようなものかを検討することである。アトランタのエモリー大学倫理センターのディレクターであるポール ルート ウォルペは、この問題は最高裁判所の訴訟で決定されると予測している。^[50]

アメリカ以外の国では、思考識別はすでに刑法で使用されています。2008年にインド人女性が殺人罪で有罪判決を受けましたが、これは彼女の脳波検査で、彼女が元婚約者の毒殺事件の状況を知っていたことが判明したためと言われています。^[50]一部の神経科学者や法学者は、欺瞞と脳の性質に関する研究を終えた後に、思考識別を全体として使用することの妥当性を疑っています。^[51]

エコノミスト誌は、人々に将来の影響を「恐れる」よう警告し、一部の倫理学者はプライバシー法が私的な考えを保護するべきだと主張している。法学者ハンク・グリーリーは、裁判所システムがそのような技術から恩恵を受ける可能性があると主張し、神経倫理学者ジュリアン・サブレスクは、脳のデータは他の種類の証拠と根本的に異なるものではないと述べている。 ^[52]ネイチャー誌では、ジャーナリストのリアム・ドリューが、四肢麻痺患者のために脳読み取り装置を音声合成装置やその他の出力装置に接続する新しいプロジェクトについて書いている。そのような装置は、患者の意識的な発話だけでなく「内なる考え」を誤って放送してしまうという懸念を引き起こす可能性がある。 ^[53]

心理学者のジョン・ディラン・ヘインズは、 2006年にfMRIを使用して脳画像研究の飛躍的進歩を経験しました。この研究には、視覚的物体認識、動的精神プロセスの追跡、嘘発見、無意識の処理の解読に関する新しい発見が含まれていました。これら4つの発見の組み合わせにより、個人の思考に関する非常に多くの情報が明らかになり、ヘインズはそれを「脳の読み取り」と呼びました。^[1]

fMRIは脳の血流を測定することで個人の脳の活動を追跡できるため、研究を大幅に拡大することができました。現在、fMRIは脳の活動を測定する最良の方法であると考えられており、医師や心理学者が思考を識別する方法の理解を深めるために、複数の研究実験で使用されています。^[54]

2020年の研究では、埋め込み電極を使用したAIは、参加者1人あたり40分のトレーニングデータを与えられた場合、50文のテストセットから読み上げられた文を97％の確率で正しく書き起こすことができました。^[55]

専門家は思考識別がどこまで拡張できるか確信が持てないが、マルセル・ジャストは2014年に、3～5年後には「私は誰々が嫌いだ」といった複雑な思考を読み取ることができる機械が登場するだろうと信じていた。^[50]

MMTの創設者であり最高科学責任者であるドナルド・マークスは、記録された個人の思考を再生することに取り組んでいます。^[56]

カリフォルニア大学バークレー校の研究者らは、すでにラットの記憶の形成、消去、再活性化に成功している。マークス氏によると、彼らは同じ技術を人間に適用する研究を行っている。この発見は、PTSDに苦しむ退役軍人にとって画期的なものとなる可能性がある。^[56]

さらに、ビデオゲーム中の脳活動を分析して犯罪者を発見することや、ニューロマーケティング、政府のセキュリティチェックに脳スキャンを使用することなどについても研究が進められています。^{[50] [54]}

2010年3月15日に放送されたアメリカの医療ドラマ『Dream House』のエピソード「ブラックホール」では、患者の潜在意識を見ることができるとされる実験的な「認知イメージング」装置が取り上げられた。患者はまず、脳波記録法や機能的近赤外分光法に似た神経イメージング装置を装着し、ビデオクリップを見ながら6時間の準備段階に置かれ、神経イメージング分類器をトレーニングした。次に、患者は薄明麻酔下に置かれ、同じ装置を使用して患者の心の中を推測しようとした。この架空のエピソードは、翌年に発表された西本らによる研究をある程度先取りしており、その研究ではfMRIが使用された。^{[5] [6] [7] [8]}映画「ダム＆ダンバー」では、脳読者が登場するシーンがある。ヘンリー・デンジャーのエピソード「ドリームバスターズ」では、機械がヘンリーの夢を見せた。

• 脳機能に対するベイズ的アプローチ
• サイバーウェア
• マインドアップロード
• マイノリティ・リポート（映画）
• ニューラルデコーディング
• 神経情報科学
• 思想犯罪
• 思考記録再生装置

• 脳スキャナーはあなたが何を考えているのかを知らせる脳の読み取りに関するニューサイエンティストの記事 2009年10月28日
• 2007 ピッツバーグ脳活動解釈コンテスト:厳密に特徴づけられた仮想世界における主体主導の行動と感覚体験の解釈
• 心を読む技術はあなたが思っているよりも近い、2022年のBBCビデオ