佐藤弥 こころの未来研究センター特定准教授らの研究グループは、日本人65人を対象として、表情の表出を調べ、日本人の表情が心理学研究において著名なエクマン博士の理論とは異なることを実証しました。 表情は感情を表すメディアで、人のコミュニケーションに不可欠です。エクマンは、感情を表す普遍的な表情があるという理論を提案しました。理論は、観察や直感に基づいていましたが、基本感情の表情表出を実証的に調べた先行研究は、この理論を部分的にしか支持していませんでした。さらに、そうした研究は今まで、西洋文化圏でしか実施されていませんでした。 本研究では、被験者は基本6感情（怒り・嫌悪・恐怖・喜び・悲しみ・驚き）のシナリオに基づいて表情を表出しました。その結果、写真条件ではターゲットの感情が明確に表出されましたが、シナリオ条件では幸福と驚きの条件でしかターゲット感情ははっきりと表出されませんでした。さらに、写

by Maciej Pienczewski 戦争や紛争、あらゆる悲惨な出来事のすべてが何世紀にもわたり文明を悩ませてきました。そこから、「人間社会の相いれない文化同士は、絶えず衝突を続けるもの」という悲劇的な考えを持つようになる人も多くいます。しかし、最新の研究によると、あらゆる文化は7つの「共通の道徳的規範」によって成り立つそうです。 Is It Good to Cooperate? Testing the Theory of Morality-as-Cooperation in 60 Societies | Current Anthropology: Ahead of Print https://www.journals.uchicago.edu/doi/full/10.1086/701478 These 7 Rules Could Be The Universal Moral Cod

静止画にも関わらず、まるで動いているかのように見える「蛇の回転錯視」を、ディープラーニングで学習する深層学習機（ディープラーニングマシン）で再現したと、基礎生物学研究所や立命館大学などの研究チームが発表した。錯視をディープラーニングマシンで再現した世界初の事例という。 「蛇の回転錯視」は、研究チームの一員である立命館大学の北岡明佳博士が2003年に考案した錯視。静止画だが、とぐろを巻いた蛇が回転しているかのように見える 今回、大脳の有力な理論の一つである「予測符号化理論」を組み込んだディープラーニングマシンを開発。大脳は入力される感覚情報を常に予測しており、その予測と実際の感覚情報との差分を学習していくとされる理論だ。その上で、このマシンが人間の脳機能どの程度再現しているか検証するため、蛇の回転錯視の知覚の再現を試みた。

自然科学研究機構 基礎生物学研究所 立命館大学 自然科学研究機構 生理学研究所 基礎生物学研究所 神経生理学研究室の渡辺英治准教授は、同研究所の八杉公基研究員と立命館大学の北岡明佳教授、生理学研究所の坂本貴和子助教、サクラリサーチオフィスの田中健太博士との共同研究によって、深層学習機が「蛇の回転錯視」が引き起こす運動知覚を再現することを、新たに発見しました。深層学習機は、脳の神経ネットワーク構造や動作原理を参照して設計された人工知能のひとつであり、近年、画像分類や音声認識など、幅広い分野で画期的な成果を収めているだけでなく、脳の動作メカニズムを研究するためのツールとしても期待が高まっています。今回研究グループは、大脳皮質の動作原理として有力な仮説のひとつである「予測符号化理論」を組み込んだ深層学習機によって、錯視の再現ができるかどうかを検証しました。深層学習機に、我々の日常生活などの自然な

by TEDx Lancaster 人間の心理を研究する心理学に対しては、専門家に限らず一般人にも興味を抱く人は多いものです。心理学の分野では多くの入門書が出版され、ベストセラーになった本も多く存在しますが、「アメリカでベストセラーになっている多くの心理学入門書に、『知能』に関する誤りが含まれていた」という調査結果が明らかになりました。 Best-selling introductory psychology books give a misleading view of intelligence – Research Digest https://digest.bps.org.uk/2018/03/08/best-selling-introductory-psychology-books-give-a-misleading-view-of-intelligence/ ユタ・バレー大学の研

by Shannon Kokoska 人間が誕生してから数百万年以上が経過した現在、人間はこれまでの生物が持つことのなかった高度な文明を持つようになりました。人間が技術を発展させる上で欠かせないツールの1つに、ある個体から別の個体へ的確に情報を伝達する「言語」がありますが、「人間以外の動物は言語を持っているのか？」という疑問について説明したムービーがYouTubeで公開されています。 Do animals have language? - Michele Bishop コミュニケーションを取らない動物は存在しません。 カニはハサミを振り上げて「自分は健康体だ」と合図することで、交尾する相手を探します。 イカは皮膚細胞の色素胞を変化させることで、皮膚の模様を変えて周囲の環境に擬態したり…… 敵を威嚇したりします。 ミツバチはダンスを踊ることで、ミツのある場所やミツの量を仲間のハチに伝えます。

実はこの文字列、真っすぐ平行に並んでいます。傾いて見えるのは目の錯覚、すなわち錯視です。信じられないという方は、定規や鉛筆など真っすぐなものを文字列に当ててみると、水平であることが確認できると思います。今回はこの傾いて見える文字列の錯視の謎に迫ります。 日本発のクールな錯視 これまで錯視図形は研究者やデザイナーなど、特定の人たちにより見いだされ、作られることがほとんどでした。しかし、傾いて見える文字列の錯視は、少し変わった来歴を持っています。 事の発端は2005年頃、日本のネット掲示板などに傾いて見える文字列が次々に投稿されたことがきっかけでした。どなたが最初に始めたのか、筆者はその答えにたどり着けませんでしたが、当時は多数の傾いて見える文字列が日本のネット掲示板やブログを賑わせていました。 通常、錯視は何かある特別な図形によって発生します。それに対し、傾いて見える文字列の錯視は、特定の図

Tesla has the attention of the U.S. Department of Justice — again. Tesla has received requests for information, including subpoenas from the DOJ, the automaker disclosed Monday in a U.S. Securities TikTok is testing the ability for users to upload 15 minute videos, the company confirmed to TechCrunch on Monday. The social media giant said the new upload limit is being tested in select regions wi

「製品に対するクレーム」をきっかけに始まった、“色の錯視”研究 色の同時対比研究の歴史は、19世紀前半にまでさかのぼります。 当時、フランスの王立ゴブラン製作所で染色研究部門の監督をしていたミシェル＝ウジェーヌ・シュヴルール（1786-1889）という人が、この錯視の本格的な研究を始めました。ゴブラン織は織物の一種で、古くからヨーロッパの宮殿や館の装飾品として使われていました。 「ゴブラン織が、錯視と何か関係があるの？」 そう疑問に思う方もいるかもしれません。しかし、大いに関係があったのです。 当時、王立ゴブラン製作所には織物の色について、いろいろな苦情が寄せられていました。その中に「染料を混ぜるとき、ブルーやバイオレットを陰らせるのに使う黒が、濃度不足だ」というクレームがありました（文献【1】より引用）。 シュヴルールはこの苦情について調べ、その原因が製作所で使っている黒色素の品質の問題

機械学習とAIの違いは何か。米GoogleのリサーチサイエンティストのGreg Corrado氏はこう区別する。「AIは、機械にインテリジェンスを持たせること。機械学習は、データから読み取ること。重なる部分はあるが、われわれがやっているのは機械学習である」（Corrado氏）。 11月10日六本木ヒルズで開催されたイベント「Google APAC」にて。Googleリサーチサイエンティスト　Greg Corrado氏 Googleの機械学習は今、「ルール作り」から「例から学ぶ」モデルへと変化している。例えば、学生の勉強時間から成績を予測するには、とてもシンプルな方程式で表せる。式で書くと「y＝Wx＋b」。この「W」と「b」が何なのかを導き出すのがCorrado氏らの仕事だという。 膨大な「例」から何時間勉強したらどれくらいの点数を取るかという予測と結果の間の「エラー」を小さくする、これが今

「これは心理学の研究成果だ」と言われると、人はつい信用してしまう。だが実のところ、心理学や社会科学の「研究成果」の6割以上は再現できない――そんなショッキングな研究結果が米科学誌「Science」（8月28日付）に掲載された。 米バージニア大学のブライアン・ノセック氏ら科学者270人による研究チームは、2008年に米国の主要科学誌3誌に掲載された100件の心理学／社会科学論文について実験結果の再現を試みた。すると、元の論文と同じ結果が再現できたのは39％にすぎなかったという。再現を試みた研究成果には、人々の知覚、意識、記憶にまつわるものや、社会生活や他者との交流に関するものなどが含まれていた。 AFP通信によれば、Scienceの編集主任を務める心理学者のギルバート・チン氏は「この結果は各学説の妥当性や虚偽性に直接言及するものではない」と話したという。一方で「今回の結果が示しているのは、原

ニューヨーク市内を歩く人々（2014年11月21日撮影、本文とは関係ありません）。(c)AFP/Jewel Samad 【8月28日 AFP】人がどのように行動したり思考したりするかに関する科学的研究は、外部専門家らによる研究結果の再現が不可能なものが多いとの研究報告が27日、発表された。心理学研究の信頼性に関する新たな疑問を浮上させる結果だという。 科学者270人からなる研究チームは、2008年に米国の主要査読学術誌3誌に発表された心理学と社会科学の研究論文100件について、その結果の再現を試みた。 米科学誌サイエンス（Science）に発表された調査結果によると、元の研究論文と同じ結果が得られたのは、全体の39％にすぎなかったという。 調査対象論文の研究テーマの範囲は、人々の社会生活や他者との交流から、知覚、意識、記憶などに関する研究までに及ぶものだった。 サイエンス誌の編集主任を務め

統計は、現代社会に欠かせないものとして定着しています。さまざまなニュース記事に登場し、暮らしのあらゆる面に影響をおよぼす政策の決定にも用いられます。ただ残念なのは、多くの人が、統計を根本的なレベルで大きく読み間違えやすいことです。 統計を意味あるものにするための4つの原則を紹介します。 1．「99％の精度」のテロリスト判別装置：基準率の錯誤 「基準率錯誤」と呼ばれる統計の読み間違いの例を挙げてみましょう。 ある会社では、従業員の25％が女性で、75％が男性だとします。表面的には、この会社は男性に偏った採用をしているように見えるかもしれません。なぜなら、（少なくとも米国では）男女の人口分布はほぼ同じだからです。ですが、この見方は応募者の内訳を考慮していません。もし女性の応募者が全体の10％しかいなければ、採用率は男性よりも女性のほうが高いことになります。 もうひとつのよく知られた例として、「

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 前回の寄稿では、リクルートにおけるビッグデータ活用の概要を紹介しました。 今回は、具体的な事例をお話しする前に、一度、視点をビッグデータそのものに戻して、“ビッグ”であることの意義や価値をビジネス的な視点や統計的な視点からレビューし直してみたいと思います。 ビッグデータの“ビッグ”とは、そのものずばり「データ量の膨大さ」を意味しますが、ここで一つ考えていただきたいことがあります。それは、何らかビジネスに役立つ知見を得るために、本当に膨大なデータの分析が必要なのか、ということです。 インターネットが消費者のライフスタイルへ浸透している昨今、企業側に日々ストックされるウェブアクセスログのような消費者の行動データを、ビジネスに生かせないかと思

生物学者エルンスト・ヘッケルが100年以上前に描いた芸術的に美しい生物イラスト集「Kunstformen der Natur」 1899年から1904年にかけてドイツの生物学者エルンスト・ヘッケル(Ernst Haeckel)が様々な生物を著したイラスト集「Kunstformen der Natur」(英名:Art Forms of Nature、邦訳:生物の驚異的な形)です。この生物イラストは、「対称美と生物の構造」を重要なテーマとして描かれており、顕微鏡を使って観察した海の中の小さな生物、植物、動物まで網羅しています。また、その作品の完成度の高さは、20世紀初頭の芸術・建築・デザイン等に多大な影響を与えました。 1. Discomedusae (クラゲの一種) 2. Siphonophorae (クダクラゲ) 3. Peromedusae (鉢虫綱の一種) 4. Asteridea (