[論文レビュー] Unveiling the mystery of visual information processing in human brain

Emanuel Diamant|ArXiv.org|Jul 2, 2008

Image Retrieval and Classification Techniques被引用数 3

ひとこと要約

この論文は、アルゴリズム情報理論（AIT）およびコルモゴロフ複雑性に基づいて、視覚的情報の新しい定義を提唱し、従来の神経科学が視覚処理における「情報」という概念の根本的な意味を無視してきたことに言及している。情報の定義をアルゴリズム的複雑性として再定義することで、脳研究における長年の仮定に挑戦し、人間の視覚的認知をより客観的かつ体系的にモデル化するためのパラダイム転換を呼びかけている。

ABSTRACT

It is generally accepted that human vision is an extremely powerful information processing system that facilitates our interaction with the surrounding world. However, despite extended and extensive research efforts, which encompass many exploration fields, the underlying fundamentals and operational principles of visual information processing in human brain remain unknown. We still are unable to figure out where and how along the path from eyes to the cortex the sensory input perceived by the retina is converted into a meaningful object representation, which can be consciously manipulated by the brain. Studying the vast literature considering the various aspects of brain information processing, I was surprised to learn that the respected scholarly discussion is totally indifferent to the basic keynote question: "What is information?" in general or "What is visual information?" in particular. In the old days, it was assumed that any scientific research approach has first to define its basic departure points. Why was it overlooked in brain information processing research remains a conundrum. In this paper, I am trying to find a remedy for this bizarre situation. I propose an uncommon definition of "information", which can be derived from Kolmogorov's Complexity Theory and Chaitin's notion of Algorithmic Information. Embracing this new definition leads to an inevitable revision of traditional dogmas that shape the state of the art of brain information processing research. I hope this revision would better serve the challenging goal of human visual information processing modeling.

研究の動機と目的

• 視覚処理における「情報」の定義が神経科学で著しく欠落しているという根本的問題を解決すること。
• 視覚的認知が情報の性質を明確にしないまま理解されているという一般的な仮定に挑戦すること。
• アルゴリズム情報理論（AIT）およびコルモゴロフ複雑性に基づく新しい理論的枠組みを提唱すること。
• 人間の脳における視覚的情報処理の基礎的原則を再構築すること。
• 情報の数学的に整合性のある定義に裏打ちされた、より厳密で客観的な人間の視覚的認知のモデル化を可能にすること。

提案手法

• チェイチンおよびコルモゴロフのアルゴリズム情報理論を用いて、「情報」の再定義を提唱する。
• 視覚的情報を、ある知覚的パターンを生成できる最短のプログラムの長さとして、そのアルゴリズム的複雑性として定義する。
• 網膜から皮質に至る神経処理経路にこの定義を適用し、視覚入力をアルゴリズム的対象として扱う。
• 意識的な対象表現が、感覚的入力を最小限のアルゴリズム的記述に圧縮することによって生じると主張する。
• 視覚処理の理論がまず何が情報と見なされるかを定義しなければならないと要求することで、既存の神経科学的モデルを再構築する。
• すべての視覚処理モデルが明確で形式的な情報の定義に基づいているべきだと主張することで、脳研究におけるパラダイム転換を呼びかける。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 人間の脳における視覚的情報の根本的性質は何か？
• RQ2 何十年もの研究が続けられても、神経科学界が視覚処理における「情報」を定義しなかったのはなぜか？
• RQ3 アルゴリズム情報理論が、視覚的認知のモデル化におけるより厳密な基盤をどのように提供できるか？
• RQ4 情報の定義をアルゴリズム的複雑性として再定義することで、既存の皮質処理モデルにどのような影響が生じるか？
• RQ5 形式的な情報の定義が、人間の視覚的認知の客観的モデル化をどのように改善できるか？

主な発見

• この論文は、神経科学における視覚処理研究において「情報」の形式的定義が欠落しているという根本的ギャップを特定している。
• 明確な定義がないことで、視覚的認知分野のモデルの科学的厳密性が損なわれていると主張する。
• アルゴリズム的複雑性を情報の定義として採用することで、従来の曖昧な情報の概念に対する数学的に根拠のある代替案を提供する。
• 提案された枠組みは、感覚的入力を最小限のアルゴリズム的記述に圧縮することによって視覚的認知が行われるという仮説を示唆しており、効率的符号化の原則と整合する。
• 著者は、現在の視覚処理モデルが検証されていない仮定に立脚していると結論づけ、情報の形式的定義を組み込むために見直しを必要としていると述べる。
• この論文は、客観的で検証可能な人間の視覚的情報処理モデルを発展させるために、再定義が不可欠であると位置づけている。