深層学習を用いた個人の心的イメージの可視化

AIを用いた感性評価、特にデザインの良し悪し、嗜好性について高い精度での評価が可能です。また新規デザインのプロトタイプを任意の個人の感性を反映させて作成することもできます。

我々の研究室では深層学習、特に敵対的生成モデルであるGANを用いることにより個人が持っているステレオタイプの可視化を行うことが可能です。人間は相手の顔からその人の印象を判断する際に自身が潜在的に持つステレオタイプとのマッチングにより印象判断を行うという仮説があります。例えば相手の顔から美しいという印象を判断する際には自身が潜在的に「美しい」という印象を最大化する顔画像を保持しておりその顔画像と相手の顔の類似度を基準に相手の「美しい」度合いを推測します。我々は画像生成モデルを用いることで個人の行動からこのステレオタイプを可視化することが可能です。 　このような個人の脳内イメージを可視化する技術を用いた新たなビジネスの創生を一緒にご検討いただきたいと考えています。

我々は画像生成技術を用いた反大發スタートアップとして株式会社MaiND Labを起業しました。 　個人の好みを反映させた画像生成を行う技術を用いることにより自分が何を好きなのかを言語化できないユーザーの好みを可視化することが可能となります。 　ECなどのプラットフォームなどをお持ちで多くのユーザーデータを取ることが可能な企業様と好みを画像として取り出す、という今までにない形でのレコメンドシステムの構築を行いたいとおもいます。

内藤智之 大阪大学大学院医学系研究科講師 京都大学大学院文学研究科修了　博士（文学） 大阪大学医学部助手、大阪大学大学院医学系研究科助教を経て現職。 視覚心理学及び視覚神経生理学の研究に従事し、網膜から大脳皮質に至る経路における視覚情報処理について新たな知見を報告した。また実験美学及び神経美学研究を通して、美を感じる心のメカニズムとその脳内表現の研究を行った。近年は人工知能、特に深層学習ニューラルネットワークに人の美的感性を移植する研究を行っている。その過程で、人の心的イメージを可視化する技術を開発した。