ヒト脳における時間認識時の脳内状態の推定

”時間”という概念が，ヒト脳内にどのように存在するのか，またはどの部位で処理されているのかという疑問に対する明確な解は未だに存在しない．時間は物理現象として捉えられ，我々が感覚的に感じるものであったり，文章中に記述されている事象の生起の順序関係から論理的に考えられたりと，様々な捉え方がある．近年，深層学習や汎用言語モデルといった革新的な技術の発展により，脳神経科学において脳内情報処理を解明するためにそれらの技術が頻繁に利用されるようになっている．とくに，Yaminsら[1]によって視覚情報を処理する深層学習モデルの層と脳内の視覚情報処理の階層的処理の層の間に相同性があることが示されて以来，深層学習モデルを脳の機能を理解するための作業モデルとして利用するようになっている．とくに，脳に与えられる言語刺激を表現する際に，言語の特徴量をword2vec[2]やBERT[3]，GPT-2[4]などの汎用言語モデルを用いて表現し利用されるようになっている．Schrimpfら[5]は脳活動データから単語の推定を行う課題において，43の汎用言語モデルを用いてその精度を検証し，該当タスクにおいてどの言語モデルが脳活動を表現するのに適しているのかなどを調査している．このように汎用言語モデルと脳活動データの対応関係をとることによりヒト脳内の様々な特徴を解析することが可能になってきている．このような背景を踏まえて，本研究では，自然言語文章中に表されている時間的概念がヒト脳内において認識されている状態はどのようなものであるかを調査することを目的とする．自然言語文章から時間を識別する深層学習モデルを構築し，ヒト脳に与えられる言語刺激から時間識別のための特徴量を抽出し，それを持って脳内状態を予測する．これにより，時間識別の脳内状態の調査を試みる．