脳読み取り

脳読み取り（のうよみとり、ブレインリーディング）または思考同定（thought identification）とは、によって誘発された脳内の複数のボクセルの反応を、fMRIで検出し、元の刺激を解読する手法である。研究の進展により、個人の脳活動の非侵襲的測定に基づいて、その人の意識的経験を解読するヒューマン・ニューロイメージングの利用が可能になった。脳読み取りの研究は、用いられる解読の種類（すなわち分類、識別、再構成）、対象（すなわち視覚パターン、聴覚パターン、認知状態の解読）、そして用いられる解読アルゴリズム（線形分類、非線形分類、直接再構成、ベイズ再構成など）によって異なる。

応用自然画像早期視覚野およびそれより前方にある（視覚野V3A、V3B、V4、および外側後頭皮質）のボクセルをベイズ推論と組み合わせることで、複雑な自然画像の識別が可能である。この脳読み取り手法は3つの要素を用いる。早期視覚野の反応を特徴づける構造的符号化モデル、前方視覚野の反応を特徴づける意味的符号化モデル、そして構造的・意味的なシーン統計量の分布を記述するベイズ的事前分布である。

実験手順としては、被験者にまず脳内のボクセル活動と相関する1750枚の白黒自然画像を見せる。続いて被験者は新たな120枚の目標画像を見せられ、先の走査で得られた情報を用いてこれらを再構成する。用いられた自然画像には、海辺のカフェと港、舞台上の演者、密林の風景などが含まれる。

2008年、IBMは人間の脳から顔の心的イメージを抽出する方法についての特許を出願した。この手法は、顔認識の度合いに比例して活性化する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用いる。

2011年、西本伸志が率いるチームは、脳記録のみを用いてボランティアが見ていたものを部分的に再構成した。研究チームは、ボランティアが複数の動画クリップを視聴している間に、動く物体の情報が人間の脳内で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た。あるアルゴリズムが、数千時間分の外部YouTube動画映像（ボランティアが視聴した動画とは一致しないもの）の中から最も類似したクリップを検索した。著者らは、視聴された動画とコンピュータが推定した動画とを比較したデモ動画をアップロードしているNishimoto et al. 2011 uploaded video 1 Movie reconstruction from human brain activity on YoutubeNishimoto et al. 2011 uploaded video 2 Movie reconstructions from human brain activity: 3 subjects, "Nishimoto.etal.2011.3Subjects.mpeg" on Youtube。

2017年、サルを対象としたの研究で、205個のニューロンの電気活動を解析することによってヒトの顔を再構成したことが報告された。

2023年、高木裕と西本伸志は、潜在拡散モデルとStable Diffusionを用いたfMRI脳活動からの高解像度画像再構成を報告した。

2024年の研究では、機械学習と生成AI技術を用いて、視覚刺激なしに心の中で思い描かれたイメージをfMRI脳信号から再構成できることが示された。2024年の別の研究では、EEGからの画像再構成が報告されている。

嘘発見器脳読み取りは、嘘発見の一形態としてポリグラフ機に代わる手段として提案されてきた。ポリグラフに代わるもう一つの手段が、機能的MRI技術である。この手法は、脳内の酸素化ヘモグロビン濃度の局所的な変化を解釈するものであるが、この血流と神経活動との関係はまだ完全には解明されていない。隠された情報を見つけるもう一つの技術がであり、これはEEGを用いて事象関連電位を同定することで、その人が特定の記憶や情報を持っているかどうかを判定するものである。

この目的での脳読み取りの正確性と倫理的含意については、多くの懸念が提起されている。実験室での研究では最大85%の正確性が報告されているが、これが偽陽性結果にとって何を意味するかについて懸念がある。「検査対象集団における『嘘をつく者』の有病率が低い場合、検査は真陽性結果よりもはるかに多くの偽陽性結果を生み出すことになる。約5人に1人が誤って検査によって特定されることになる」。嘘発見のために脳読み取りを用いることに伴う倫理的問題には、信頼性と妥当性が適切に評価される前に技術が採用されることや、技術に対する誤解による誤用、そして個人の私的な思考への前例のないアクセスによるプライバシーへの懸念が含まれる。しかし、ポリグラフによる嘘発見の利用にも、結果の信頼性やプライバシー侵害について同様の懸念が指摘されている。

ヒューマンマシンインタフェース脳読み取りは、人間の関連する脳状態をEEGで検出することにより、ヒューマンマシンインタフェースを改善する手法としても提案されている。近年、脳波を読み取る技術に関する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。これには、脳波を通じてビデオゲームを操作する方法や、新製品や広告に対する人の考えを判定する「」が含まれる。

オーストラリアの電子機器企業エモーティブ・システムズは、さまざまな命令に対するユーザーの思考パターンを認識するよう訓練できるヘッドセットを実演した。タン・レーは、このヘッドセットが画面上の仮想オブジェクトを操作する能力を実演し、車椅子の動力源からマウスやキーボードの代替まで、こうした機器の将来的な様々な応用について論じた。

注意の検出 fMRI信号から、ある人が2種類の競合する両眼視野闘争性錯視のうちどちらを主観的に経験しているかを追跡することが可能である。

人間がドライバーのような対象を思い浮かべるとき、脳の多くの異なる領域が活性化する。マーセル・ジャストと同僚のトム・ミッチェルは、fMRI脳スキャンを用いて、特定の思考に関連する脳の各部位をコンピュータに識別させる研究を行った。この技術はまた、異なる人間の脳における類似した思考が、神経学的に驚くほど類似しているという発見ももたらした。これを示すため、ジャストとミッチェルはコンピュータを用い、fMRIデータのみに基づいて、ボランティアがいくつかの画像のうちどれを考えているかを予測させた。コンピュータは100%の正確性を示したが、現時点では区別できる画像は10枚に限られている。

思考の検出ある人が自由に想起している出来事のカテゴリは、その人が何を思い出したかを口にする前に、fMRIから同定することができる。

2015年12月16日、九州工業大学の山崎敏正が行った研究では、じゃんけんゲームの最中に、被験者が手を動かす前にコンピュータがその選択を判定できることが示された。EEGを用いてブローカ野の活動を計測し、言葉が発せられる2秒前にその言葉を「見る」ことができた。

2023年、テキサス大学オースティン校は、ボランティアの脳波をGPT-1言語モデルへと変換する非侵襲型脳デコーダーを訓練した。各ボランティアについて長時間の訓練を行った後、デコーダーは正確な単語の再構成にはたいてい失敗したが、それでも被験者が本のどの時点を聴いているかをほとんどの場合特定できる程度には、意味の近い再構成を行うことができた。

言語の検出 EEG脳波の統計解析により、音素の認識、そして（1999年には）60%から75%の精度での色と視覚的形状語の認識が可能であると主張されている。

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・パズリーと同僚らは、被験者の脳から直接電気信号を収集・解析することにより、聴覚情報の内的な神経処理をコンピュータ上で音として復号・再構成したという論文をに発表した。研究チームは、聴覚情報から意味を成すための高次神経処理に関与する脳領域である上側頭回について研究を行った。研究チームは、聴覚信号処理中の神経発火に関与しうる脳の様々な部位を解析するためコンピュータモデルを用いた。この計算モデルを用いることで、研究者らは被験者に個々の単語の録音を提示した際の聴覚情報処理に関わる脳活動を特定できた。その後、この聴覚情報処理のコンピュータモデルは、被験者の神経処理に基づいて一部の単語を音に再構成するために用いられた。しかし、再構成された音の質は良好ではなく、再構成された音の音波パターンを被験者に提示された元の音の音波パターンと視覚的に照合した場合にのみ認識可能であった。しかしこの研究は、認知における神経活動のより精密な特定に向けた方向性を示すものである。

意図の予測

2008年、一部の研究者は、被験者が左右どちらの手でボタンを押そうとしているかを60%の精度で予測することに成功した。これは、その精度が偶然よりも高いだけでなく、科学者たちが被験者の行動の最大10秒前――被験者が決定したと感じるよりも十分早い段階――にこの予測を行うことができたという点で注目に値する。このデータは、動く決定、さらにはその動きを土壇場で取り消す能力さえもが、無意識の処理の結果である可能性を示唆する他の研究に照らすと、いっそう注目される。

ジョン・ディラン・ヘインズはまた、fMRIを用いてボランティアが頭の中で2つの数字を足そうとしているか引こうとしているかを識別できることも示した。

脳における予測的処理神経復号技術は、に関する理論を検証し、トップダウンの予測が視覚野などの脳領域にどのように影響するかを調べるために用いられてきた。fMRI復号技術を用いた研究では、予測可能な感覚事象および自分の行動の予期される結果は視覚脳領域でよりよく復号されることが分かっており、予測が期待に沿って表現を「鋭敏化」させることを示唆している。

仮想環境脳読み取りは、複雑な仮想環境においても達成できることが示されている。

感情ジャストとミッチェルはまた、親切さ、偽善、そして愛を脳内で識別し始めていると主張している。

セキュリティ 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は、パスワードに代わる脳波ベースのコンピュータ認証の実現可能性についての知見を発表した。コンピュータ認証における生体認証の利用は1980年代以降着実に改善されてきたが、この研究チームは、今日の網膜スキャン、指紋認証、音声認識よりも速く、侵襲性の低い手法を模索していた。セキュリティ対策の向上のために選ばれた技術は、パスワードを「パス思考」へと発展させる脳波計(EEG)、すなわち脳波測定器であった。この手法を用いて、チュアンとそのチームは課題とその認証閾値をカスタマイズし、誤り率を1%未満にまで低減させることに成功した――これは他の最近の手法よりも著しく優れている。この新しい形態のセキュリティにユーザーをより惹きつけるため、チームは、脳波を識別している間にユーザーが楽しんで行える精神課題の研究を続けている。研究者らは、将来的にこの手法が思考そのものと同じくらい安価で、利用しやすく、簡便なものになりうると考えている。

ジョン・ディラン・ヘインズは、fMRIが脳内の再認の識別にも使用できると述べている。彼は、犯人が犯行現場や凶器を見覚えているかどうかを尋問される例を挙げている。

分析手法分類分類においては、複数のボクセルにわたる活動パターンを用いて、刺激がどのクラスから引き出されたかを判定する。

再構成再構成による脳読み取りでは、提示された画像の文字通りの絵を作成することを目指す。初期の研究では、早期視覚野領域（V1、V2、V3）のボクセルを用いて、点滅するチェッカーボードパターンからなる幾何学的刺激を再構成した。

EEG EEGは、「」と呼ばれるP300事象関連電位によって、特定の情報や記憶の再認を識別するためにも用いられてきた。

精度脳読み取りの精度は、データの質と復号アルゴリズムの複雑さの向上に伴い着実に高まっている。ある最近の実験では、120枚の画像セットから、見られている単一の画像を特定することが可能であった。別の実験では、刺激が2つのカテゴリのどちらに由来するかを90%の確率で正しく識別でき、目標画像の具体的な意味カテゴリ（23種類中）を40%の確率で識別できた。

限界現時点では脳読み取りには限界があることが指摘されている。ナセラリスらは次のように報告している。「実際には、fMRIによって取得された脳活動信号に基づく限り、どのような再構成アルゴリズムを用いても正確な再構成を達成することは不可能である。これは、あらゆる再構成が符号化モデルの不正確さと測定信号中のノイズによって必然的に制限されるためである。我々の結果は、自然画像事前分布が（型破りではあるが）これらの根本的な限界の影響を緩和するための強力な手段であることを示している。わずか600万枚の画像からなる自然画像事前分布があれば、目標画像と構造的・意味的に類似した再構成を生成するのに十分である」。

倫理的問題

脳スキャン技術の精度が高まるにつれ、専門家はその使用の是非や時期をめぐる重要な議論が起こると予測している。応用が想定される分野の一つが刑事法である。ヘインズは、単に容疑者への脳スキャンの使用を拒否することは、誤って告発された者が自らの無実を証明する術を奪うことにもなると述べている。アメリカの学者の多くは、本人の同意なしの脳読み取りやポリグラフ検査は、自己負罪拒否特権を定めた合衆国憲法修正第5条に違反するとの見解を持っている。一つの見方は、脳画像が証言に類似するのか、それともDNA、血液、精液のようなものに類似する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長ポール・ルート・ウォルピーは、この問題は最終的に連邦最高裁判所の判例によって決着すると予測している。

アメリカ合衆国以外の国々では、思考同定はすでに刑事法において利用されている。2008年、インドのある女性が、元婚約者の毒殺に関する状況を彼女が知っていたことを脳波が明らかにしたとされ、殺人罪で有罪判決を受けた。一部の神経科学者や法学者は、思考同定を、欺瞞と脳の本質に関する研究以外の目的に用いることの妥当性に疑問を呈している。

『エコノミスト』誌は、人々に将来の影響を「恐れる」べきだと警告しており、一部の倫理学者は、プライバシー法が私的な思考を保護すべきだと主張している。法学者は裁判制度がこうした技術から利益を得られると論じ、神経倫理学者は、脳データが他の種類の証拠と本質的に異なるものではないと述べている。『ネイチャー』誌において、ジャーナリストのリアム・ドリューは、四肢麻痺患者のために脳読み取り装置を音声合成器などの出力装置に接続する新興プロジェクトについて書いている。そうした装置は、単なる意識的な発話ではなく、患者の「内なる思考」を誤って発信してしまう懸念を生む可能性がある。

歴史

心理学者は、2006年にfMRIを用いた脳イメージング研究において飛躍的な進展を経験した。この研究には、視覚物体認識、動的な心的過程の追跡、嘘発見、そして無意識的処理の解読に関する新たな知見が含まれていた。この4つの発見の組み合わせが、個人の思考について非常に多くの情報を明らかにしたため、ヘインズはこれを「脳読み取り」と呼んだ。

fMRIは、個人の脳内の活動を血流の測定によって追跡できるため、研究を大幅に拡大させることを可能にした。現在のところ、脳活動を測定する最良の方法と考えられており、そのため、医師や心理学者が思考をどのように識別できるかについての理解を深めるための多くの研究実験に用いられてきた。

2020年の研究では、参加者1人あたり40分間の訓練データを与えられた場合、埋め込み電極を用いたAIが、50文からなるテストセットから音読された文を97%の確率で正しく書き起こすことができた。

今後の研究専門家は思考同定がどこまで発展しうるか確信を持てずにいるが、マーセル・ジャストは2014年、3~5年のうちに「私は誰それが嫌いだ」といった複雑な思考を読み取れる機械が登場すると考えていた。

神経心理学の教授であるバーバラ・サハキアンは、次のように留保をつけて述べている。「この分野の多くの神経科学者は非常に慎重であり、個人の心を読むことについて語ることはできないと言う。そして現時点ではそれはまさに正しい。しかし、我々は非常に急速に進歩しており、誰かが話を作り上げているのか、あるいはある程度の確実性をも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、そう長くはかからないだろう」。

フレデリック・ギルバートとイングリッド・ルッソは、BCI/BMI関連の脳読み取り分野には、人工知能の分野と同様に相当な「誇大宣伝」が存在すると主張している。

MMT社の創業者兼チーフサイエンスオフィサーであるドナルド・マークスは、記録された後の個人の思考を再生する研究に取り組んでいる。

カリフォルニア大学バークレー校の研究者らは、ラットにおいて記憶を形成し、消去し、再活性化することにすでに成功している。マークスによれば、彼らは同じ手法をヒトに応用する研究を進めているという。この発見は、PTSDに苦しむ退役軍人にとって画期的なものになりうる。

犯罪者を検出するためのビデオゲーム中の脳活動の解析や、、政府の安全保障検査における脳スキャンの利用についても、さらなる研究が進められている。

大衆文化における脳読み取り

2010年3月15日に放映されたアメリカの医療ドラマ『ドクター・ハウス』のエピソード「Black Hole」では、患者の潜在意識を覗き見ることができるとされる実験的な「認知イメージング」装置が登場した。患者はまず、脳波計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、ビデオクリップを視聴しながら6時間の準備期間を過ごし、神経イメージング分類器を訓練する。その後、患者は下に置かれ、同じ装置を用いて患者の心の中で起きていることを推測しようと試みられる。このフィクションのエピソードは、翌年発表された、代わりにfMRIを用いた西本らの研究をいくぶん先取りするものであった。

映画『ダム・アンド・ダマー2』のあるシーンでは、脳読み取り装置が描かれている。

『』のエピソード「Dream Busters」では、ある機械がヘンリーの夢を映し出す。

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