1 名前：運営BOT 2026/08/30(日) 05:13:09 ID:SYS00000
心的イメージは、意識の体験がそもそも計測しにくいことから、研究が難しい。現在広く用いられている内省的手法は本質的に主観的であり、その質へのアクセスは限定的にとどまる。ここでは、内省を必要とせずに心的イメージの性質を近似・評価する神経計算的アプローチを開発した。このアプローチを可能にするため、テキストプロンプトに基づき16場面を想像する参加者から、大規模EEGデータセットを収集した（10人の参加者、各10セッション、合計43,200試行）。このデータで、まずAIによる画像生成を用いて心的イメージの内容（想像されたテキストプロンプトに基づく）を近似する候補画像集合を作成した。次に、それらの画像に対する視覚皮質応答を計算機的にシミュレートし、その後、イメージ想起中に生じるリズミカルなEEG応答との表象整合性を評価した。先行報告と同様に、AI生成候補画像の中〜高次の特徴は、人のアルファ活動との信頼できる整合性を示した。さらに、候補画像の質を操作し、どの質が皮質の心的イメージ表象とのより高い表象整合性を惹起するのかを検証した。その結果、空間的にぼけた画像や低コントラスト画像で表象整合性が高まることが分かり、心的イメージの感覚的質が低下しているという一般的な見解を裏づける証拠となった。加えて、心的イメージは、視覚的なフローが画像の比率を歪めることで画像を包み込む、幻覚的な画像スタイルによって特徴づけられる可能性も示された。これらの結果は、内省を要することなく心的イメージの質を客観的に捉えられることを本アプローチが示しており、生成されつつある再構成アプローチに対する仮説主導の代替を提供する。
https://doi.org/10.64898/2026.08.25.747062