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実際には動いていないのに動いているように見える円。同じサイズなのに大きさが違うように見えたり、同じ色なのに違う色に見えたりする目の錯覚は一体何が引き起こすのか?これについては実は謎に包まれていた。

だが今回、こうした多くの視覚的錯覚は、より複雑な心理的プロセスではなく、私たちの目と視覚ニューロンの働き方の限界によって引き起こされることが、新しい研究で明らかになった。

科学者や哲学者たちは、このような錯覚が眼球や脳の低レベル視覚中枢における神経処理によって引き起こされるのか、それとも文脈や予備知識といった高次の精神的プロセスが関与しているのかについて長い間議論してきた。

エクセター大学の科学者たちは今回、これらの目の錯覚を説明するために、より深い心理的プロセスではなく、神経反応の単純な限界を示唆するモデルを開発した。このモデルは、この “限られた帯域幅“と、人間がさまざまなスケールでパターンを知覚する方法に関する情報と、自然の光景を見ているときに視覚が最もよく働くという仮定とを組み合わせたものである。

コーンウォールのエクセター大学ペンリン・キャンパスにある生態保全センターのJolyon Troscianko博士は、「私たちの目は、ニューロンの発火を速くしたり遅くしたりして脳にメッセージを送っています。しかし、ニューロンの発火の速さには限界があり、これまでの研究では、その限界が色の見え方にどのような影響を及ぼすかについては考慮されていませんでした」と説明する。

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どちらの立方体も、上面には黄色と青のタイルのように見えるものがある。しかし、左の黄色に見えるものも、右の立方体で青く見えるタイルも、実は同じ灰色なのだ。このモデルは、光が変わっても物体が同じ色に見える仕組みや、錯覚で灰色がカラフルに見える理由を説明するのに役立つ。 (Credit: Jolyon Troscianko)

このモデルは、動物の色の見え方を予測するためにエクセター大学とサセックス大学の研究者によって開発されたものだが、人間が見る多くの錯視も正しく予測できることがわかった。

新しいモデルは、処理と代謝エネルギーの限界により、ニューロンが目から入ってくる視覚データを圧縮せざるを得なくなることを示唆している。これは、自然の風景の乱れではあまり目立たないが、より単純なパターンの知覚には大きな影響を与える。

人間の脳と目がどのように高コントラストを処理できるのかは、いまだに謎である。このテストでは、人間が一つの空間スケールで見ることができる最高のコントラストは約200:1であることが示されている。さらに不可解なのは、目と脳をつなぐニューロンが扱えるコントラストは10:1程度だということだ。

今回開発されたモデルによって、このようにコントラストの帯域幅が限られているニューロンでも、信号を結合させることで非常に大きなコントラストを見ることができることが示された。それでも、情報は「圧縮」され、視覚的錯覚が生じる。

Troscianko博士は、「このモデルは、我々のニューロンがいかに正確に、あらゆる能力を使うように進化しているかを示しています」と付け加えた。

研究者たちは、ニューロンは可能な限り効率的になるように進化してきたと推測している。あるものは非常に小さな色合いの違いに気づくように設定されており、またあるものは小さな違いにはあまり敏感ではないが、大きな範囲のコントラストを検出するのに非常に優れているように設定されており、これが最新のHDRテレビがより印象的に見える理由だという。

「例えば、あるニューロンは、中程度のスケールのグレーレベルのわずかな違いには敏感だが、高いコントラストには圧倒されやすい。一方、大小のスケールのコントラストをコード化するニューロンは、感度ははるかに低いが、はるかに広い範囲のコントラストで働くことができ、大きな白黒差を与えるのです」。

「これは、視覚の錯覚がどのように働くかについて、長い間信じられてきた多くの仮定を宙に投げ出すものです」とTroscianko博士は言う。。


論文

参考文献

研究の要旨

物体の色、明るさ、模様はすべて周囲の環境に影響され、こうしたしばしば劇的な効果を強調する視覚現象や「錯覚」が数多く発見されている。これらの現象の説明は、低レベルの神経メカニズムから、文脈情報や予備知識を組み込んだ高レベルのプロセスまで多岐にわたる。重要なことは、これらの現象のうち、現在のところ、色の見えの定量的モデルで説明できるものはほとんどないということである。ここでは、符号化効率の原理に基づくモデルによって、色の見えがどの程度予測されるかを問う。このモデルでは、画像は1オクターブ間隔でノイズの多い時空間色フィルタによって符号化され、それらは円対称か方向性を持っていると仮定する。各空間帯域の下限閾値はコントラスト感度関数によって設定され、帯域のダイナミックレンジはこの閾値の固定倍数であり、これを超えると応答が飽和する。フィルター出力は、自然な画像に対して各チャンネルで等しいパワーを与えるように重み付けされる。このモデルが、心理物理学実験における人間の行動パフォーマンスと、霊長類の網膜神経節反応に適合することを示す。次に、50以上の明るさと色の現象を定性的に予測するモデルの能力を系統的にテストし、ほぼ完全に成功した。このことは、色の見えの多くが、自然画像の効率的な符号化のために進化した単純なメカニズムに起因する可能性があることを示唆しており、人間や他の動物の視覚をモデル化するための十分な根拠となる。

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