Interdisciplinary Study to Elucidate Cognitive Effects Induced by the Absence of Reality in Cyber Information

阐明网络信息中现实缺失所引起的认知影响的跨学科研究

• 批准号: 22K19819
• 负责人: 西田 知史
• 金额: $ 4.16万
• 依托单位: National Institute of Information and Communications Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-06-30 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K19819/
• 关键词: リアリティ; 認知; 脳; AI; ロボット; サイバー情報; 神経科学; 現象学

情報のリアリティ欠如をコントロールする認知課題として、生成AIによって作り出された画像と実在する画像の識別を行う課題を設計した。そしてまずは、リアリティが欠如していると人間が判断する認知的要因について解明するため、識別課題中の詳細な主観的経験を現象学を取り入れたインタビュー法により認知的要因をあぶり出す実験を現在実施中である。一方で、リアリティ欠如が脳の反応にもたらす影響を調べるために、AIやロボットなどが登場する非現実的な映像を視聴中の脳活動をfMRIで計測し、脳活動における個人間同期を分析した。その結果、AIやロボットに対する抵抗感を示す度合いの個人差が、大脳上側頭皮質における個人間同期と関係することが分かった。AIやロボットに対する抵抗感はリアリティの感じ方とも関連しているといえ、さらなる検証が必要ではあるが、上側頭皮質はリアリティと何かしらの関係を持つ可能性が示唆された。

The problem of cognition and the problem of image recognition are discussed in detail. The main causes of cognition are explained in detail, and the main causes of cognition are identified in phenomenology. The main causes of cognition are introduced into the method of cognition. A party, such as the impact of anti-interference, AI, anti-interference, anti-interference. The result is that the AI has a high level of resistance and a high level of correlation. AI is the most important part of the brain. It is the most important part of brain. It is the most important part of brain.

项目成果

The Zoom-mediated life in social distancing

Zoom 介导的社交距离生活

• 发表时间: 2023
• 作者: Tanita M. Frey;Tomonari Murakami;Kenichi Ohki;Yukiko Gotoh;Yusuke Kishi;Nishida Satoshi;西田知史;Katsunori Miyahara
• 通讯作者: Katsunori Miyahara

人工脳の構築へ向けた脳情報のモデル化

用于构建人工大脑的大脑信息建模

• 发表时间: 2022
• 作者: Ueda;Kazutaka;荒牧英治;西田知史
• 通讯作者: 西田知史

自然知覚に関わる脳情報の数理モデリングとその応用

自然感知相关脑信息的数学建模及其应用

• 发表时间: 2023
• 作者: Sasaki;Hiromasa、Kato;Takeo、 Yanagisawa;Hideyoshi;Tomoyasu Horikawa;西田知史
• 通讯作者: 西田知史

Behavioral and neural evidence for the underestimated attractiveness of faces synthesized using an artificial neural network

• DOI: 10.1101/2023.02.07.527403
• 发表时间: 2023-02
• 期刊: bioRxiv
• 作者: S. Nishida