97％の精度で成功！「頭の中で考えていること」をAIが読み取る最新技術とそのリスク

考えていることをAIが文章にしてくれる

「脳活動を人工知能で読み取ることで、その人が考えていることを直接文章に翻訳できるようになった」という研究があります。

まさにテレパシーのような、SF小説の中でしか聞いたことがないような研究です。いったいどうやってそんなことができるようになったのでしょうか？

アメリカのカリフォルニア大学サンフランシスコ校のエドワード・チャン先生らのグループにより行われたこの研究ではまず、皮質脳波計というシート状の電極をてんかんという病気の患者の脳に手術で埋め込みました。

てんかんとは、神経細胞が過剰に興奮してしまうことで、一過性に意識を失ったりけいれんを起こしたりする病気です。次に、脳波計を埋め込まれた患者に50個ほどの短い文を音読してもらい、その間の脳波を記録しました。

用意された文をいくつか紹介すると、

"Those musicians harmonize marvelously."（「その音楽家たちは素晴らしいハーモニーを奏でます」）や"There is a partially eaten cake on the large table."（「大きなテーブルの上に食べかけのケーキがあります」）

といったごく普通の文章です。

患者に短文を音読させ、その間の脳活動を記録するという一連の流れを繰り返すことで、人工知能は「こういうことを話しているときには、脳はこういった活動をする」という関係性を学習していきます。人工知能がこの対応づけをきちんと学習することができれば、その人工知能を逆方向に用いることで、その人の脳活動から文章を予測することができるようになります。

ここまででこの人工知能は、脳活動だけからその人が実際に声を出して話している内容を予測できるようになりました。

97％の精度に到達した

そしてこの研究がさらにすごいのは、「文章を音読せずに頭の中で思い浮かべるだけで、その文章を予測できるようになった」という点です。これが可能になったのは、「文章を声に出して音読しているとき」と「文章を声には出さずに思い浮かべているとき」の脳の活動が似ているからです。

最終的にこの研究では、「頭の中で考えていることを文章に翻訳する精度」が最大で97％に到達したと主張しています！　ものすごいイノベーションと言えるでしょう。

ただし、この研究にもまだまだ多くの改善点があります。

第一に、一部の文章に対してはうまく翻訳ができなかったと報告されています。たとえば、「その音楽家たちは素晴らしいハーモニーを奏でます」という文章を「そのほうれん草は有名な歌手です」と翻訳してしまったそうです。「ほうれん草は歌手にはならない」という事実は人間にとっては当たり前のことですが、人工知能にそのような「一般常識」を学習させることは実は非常に困難です。

どのようにして人工知能に人間が持つ一般常識を学ばせるのかは、今後の人工知能研究における大きな課題の一つです。

また、この研究はあくまでも、てんかんの治療目的で脳波計を埋め込んだ人が対象でした。97％の精度で考えていることを文章に翻訳できるようになったことは素晴らしい成果ですが、健康な人の頭蓋骨に穴を開けて脳波計を埋め込むような時代は、安全面や倫理面の問題から当分来ないでしょう。

脳波を読み取る２つの手法

ちなみに、頭蓋骨に穴を開けて脳波計を埋め込まなくても、脳波は頭皮の上から測ることもできます。これを頭皮上脳波と呼びますが、頭蓋骨という障害物の影響で一気に脳波の質が落ちてしまいます。そのため、頭皮上脳波を用いてこの研究のような成果を出すことは極めて困難でしょう。

この研究で行われた、頭蓋骨に穴を開けて脳波計を埋め込むような物理的に身体を傷つけるやり方は侵襲的手法と呼ばれます。一方、頭皮上脳波のように、物理的に身体を傷つけないやり方を非侵襲的手法と呼びます。

侵襲的手法は記録できる脳波の質が良いことが何よりのメリットですが、頭蓋骨を開けるなど、身体を物理的に傷つけるという大きなデメリットがあります。一方で、非侵襲的手法は身体を傷つけずに済むというメリットがありますが、記録できる脳波の質が低い点が大きなデメリットです。

このように、侵襲的手法と非侵襲的手法は一長一短であり、これらの利点や欠点をよく理解したうえでどちらの手法を用いるかが重要になります。とは言え少なくとも2021年時点では、健康な人に対して侵襲的手法を用いることは倫理的に許されていません。

イーロン・マスクは「誰もが電極を埋め込む時代が来る」と言うが

この状況が、将来的に変わることがありうるのでしょうか？　正直なところ、現時点ではそのような未来は想像しづらいというのが本音です。

一方で、世界的に有名な起業家であるイーロン・マスクは「将来的には誰もが脳に電極を埋め込む時代がきっと来るだろう」と主張し、自らNeuralinkという脳研究の会社を設立しています。

物理的に身体を傷つける侵襲的手法は、一歩間違えれば大惨事にもつながりかねません。この先、侵襲的手法に対して社会としてどのように対応をしていくのか、研究者だけでなく私たち全員がしっかりと考えていく必要があります。

ALSなど身体を動かせない患者の会話ツールに

侵襲的手法の是非はともかく、この研究で達成された「考えていることを文章に翻訳できる」という事実にはとても夢があります。

この研究を活かせば、脳や目は動かせるけど、鼻から下はまったく動かすことができないような筋萎縮性側索硬化症（ALS）や閉じ込め症候群という病気の患者さんであっても、念じるだけで会話ができるようになるでしょう。

さらにその先には、今私たちがやっているように文字をキーボードで打ち込む必要すらなくなり、念じるだけでGoogle検索やTwitterの投稿ができるようになるかもしれません。

怖いのは、「この人かっこいいな」などのようにふと頭に浮かんだことを、人工知能が空気を読まずに翻訳してしまうことなどでしょうか。

どんな夢を見ているか、脳活動から分かる？

ところでみなさん、昨晩はどんな夢を見ましたか？　楽しい夢を見た人、怖い夢を見た人、夢を見なかった人、夢を見たことは覚えているけれど内容がどうしても思い出せない人……いろんな人がいるでしょう。

もしも、あなたがどんな夢を見ているのかが、脳の活動を見れば分かると言われたら信じますか？

実はそんな研究がすでに実現しているのです。いったいどんな研究なのでしょうか？

この研究は、京都大学の神谷之康先生らのチームによって行われました。

まず、眠っている人の脳活動を二種類の方法で記録しました。一つは先ほども出てきた頭皮上脳波で、もう一つはfMRI（ファンクショナル・エムアールアイ、機能的磁気共鳴画像法）と呼ばれる手法です。脳波が脳の活動によって生じる電気的な信号を捉える手法であるのに対して、fMRIでは脳の血流量がどれだけ変化したかによって、脳活動の程度を判定することができます。

被験者が眠ったかどうかは、脳波で判定することができます。人はウトウトしてくるとシータ波という4〜7Hzくらいの波が現れて、眠りに落ちるとデルタ波という1〜3Hzのゆっくりとした波が生じることが知られています。

ですから、脳波の周波数を見ていれば、その人が眠りに落ちたかどうかが判別できるというわけです。

この研究では、被験者は眠りに落ちた瞬間に起こされて、「どんな夢を見ていたのか」と聞かれます。質問に答えたら再び寝ることを許され、また眠りに落ちた瞬間に再び起こされて夢の内容を聞かれる。これを200回繰り返したそうです。

脳内のイメージをそのまま人に伝えられる？

この実験において、脳波は「眠りに落ちたかどうか」を判定するためだけに利用され、脳の活動はfMRIで記録されたデータを使っています。

そして、先ほどの「考えていることを文章に翻訳する人工知能」のときと同じように、「こういう夢を見ているときにはこういう脳活動をしている」という関係をひたすら蓄積することで、人工知能は脳活動と夢との関係性を学習していきます。

人工知能が一度この対応づけを学習してしまえば、今度は逆に「脳がこういう活動をしているということは、この人はこういう夢を見ているはずだ」ということが予測できるというわけです。

この研究で達成されたのは、「今この人は食べ物の夢を見ている」というように、どんな夢を見ているのかを「言葉で」言い当てるということでした。

この研究を行った神谷先生らのチームは、最近は「頭の中にあるイメージをそのまま画像にする人工知能」を開発中です。この研究がうまくいけば、頭の中にあるイメージを言語化することなく他人に伝えることができるようになります。

「究極のプライベート空間」をいかに守るか

これがどのように役立つかを考えてみましょう。たとえば、「誰かの顔は思い出せるのに、名前を思い出せない」というもどかしい状況を経験したことがある人も多いと思います。そんなときに、「こういう顔なんだけど、誰だっけ？」という情報を脳活動からそのまま画像として他人に伝えることができるようになるかもしれません。

私たちは普段、言葉を介して他者とコミュニケーションすることが圧倒的に多いと思います。この研究が進めば、人類のコミュニケーションに革命的な影響を与える可能性が十分にあるでしょう。2021年時点では、頭の中でイメージした簡単な図形を画像化できるくらいの段階のようですが、この先どこまで研究が進歩するのか要注目です。

一方で、考えていることや夢の内容を脳の活動から「翻訳」できるようになることは、極めてセンシティブな情報を他人に読み取られてしまう危険性も秘めています。

テクノロジーの進歩による利便性は、プライバシーと表裏一体でもあります。特に頭の中というのは、究極のプライベート空間と言えるでしょう。脳に秘められた情報をどう活用していくのかについて、研究者だけでなく私たち全員がじっくり考える必要があります。