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AI×発達障害当事者研究:計算論的神経科学による認知個性の顕在化 AI x Tojisha-Kenkyu: Computational Neuroscience for Systematic Understanding of Cognitive Individuality

構成メンバー

People

研究リーダー Project Leader
長井 志江 特任教授 Yukie Nagai Project Professor
東京大学 ニューロインテリジェンス国際研究機構 International Research Center for Neurointelligence, The University of Tokyo
研究者 Researchers
  • 熊谷 晋一郎 准教授 Shinichiro Kumagaya Associate Professor
  • 綾屋 紗月 特任講師 Satsuki Ayaya Project Lecturer
  • 大黒 達也 特任助教 Tatsuya Daikoku Project Assistant Professor
研究員 Ph.D. Researcher
Yanggang Feng Yanggang Feng Alexis Holgado Alexis Holgado Anja Philippsen Anja Philippsen

Events

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ビデオ

Movie

課題

Challenges

発達障害を個性と捉える「ニューロダイバーシティ社会」の実現 Building a Neurodivergent society that embraces developmental disorders as individuality

自閉スペクトラム症などの発達障害は神経活動の正常な変動の結果として現れるものであり、個性と捉えられるべきとする「ニューロダイバーシティ」の概念が、1990年代後半に提案されました。発達障害と診断される児童の割合が急激に増加する中で、ニューロダイバーシティ社会の実現が望まれています。海外では発達障害者の個性を活かした雇用により急成長する企業が現れる一方で、日本での知的・精神障害者の就労率は6.2%(2015年厚労省)にとどまっています。その理由の一つとして、発達障害者の困りごとや得意性が本人にも周囲にも見えにくく、合理的配慮や社会環境の整備が進まないことが挙げられます。

The concept of “neurodiversity” was proposed in the late 1990s, suggesting that developmental disorders, such as autism spectrum disorder, appear as a result of normal fluctuations in neural activity and should be regarded as individuality. With the rapid increase in the number of children diagnosed with developmental disorders, a neurodivergent society is becoming desirable. Overseas companies are rapidly growing by hiring people with developmental disorders with focus on their personal characteristics while the employment of people with intellectual disabilities / mental disorders in Japan is only 6.2% (Ministry of Health, Labor and Welfare, 2015). One reason for this is that the difficulties encountered by people with developmental disorders and their uniqueness are not visible, both to them and those around them, leading to slow progress in rational consideration and the establishment of social environments.

研究の内容

Details of Project

人工知能と発達障害当事者の双方向からアプローチ Two-way approach from AI and people with developmental disabilities

本研究では、人工知能を用いる構成的アプローチと発達障害当事者を対象にした解析的アプローチという二つの研究手法を融合することで、発達障害という認知個性をより定量的に評価し、これまで本人や周囲に見えにくかった特性を顕在化させることを目指します。人工知能研究では、脳の神経回路を模した計算モデルを設計し、発達障害が生じる脳の状態を再現することで、認知個性をシステムとして捉えます。一方で当事者研究では、発達障害を持つ当事者が自身の困りごとを客観的に観察・分析することで、その背後にある機序の理解を試みます。

In this project, we aim to evaluate developmental disorders as cognitive individuality more quantitatively by integrating a constructive AI-assisted approach and analytical approach targeting persons with developmental disorders. This will help visualize characteristics that have almost been hidden from both the individuals with developmental disorders and those around them. We will design a computational model using AI that mimics the neural circuitry of the brain and reproduce the brain state in which developmental disorders occur, in order to understand cognitive individuality as a system. Under the tojisha-kenkyu project, we will attempt to understand the mechanisms behind developmental disorders by objectively observing and analyzing the problems of individuals with developmental disorders.

【1】AIで脳内の神経回路を再現する [1] Recreating neural circuits in the brain with AI

人工知能研究では、私たちの脳が持つ「予測符号化」と呼ばれる原理を再現した神経回路モデルを用います。私たちの脳は、感覚器官から限られた情報しか得ていないにもかかわらず、過去の体験から獲得した経験や知識と合わせることで、未知な状況に対して予測を立てて行動することができます。これを可能にする有力な仮説として、予測符号化原理が提案されています。計算機上に脳のモデルを構築し、内部のパラメータを変化させることで多様な状態を作り出し、脳の器質的もしくは機能的な疾患をシミュレーションします。このように条件を変えながら、さまざまな認知行動を学習・生成することで、発達障害が生じるメカニズムを構成的に検証します。

In the AI research, we will use neural circuit models that replicate the principle of so-called “predictive coding” in our brains. Our brains can predict and act on unknown situations by combining the limited information we receive from our sensory organs with the experience and knowledge we acquired from past events. The predictive coding principle has been proposed as a promising hypothesis to make this possible. By constructing a model of the brain on a computer and varying its internal parameters, a range of conditions can be created to simulate organic or functional brain diseases. Accordingly, we can constitutively investigate the mechanism of developmental disorders by learning and generating different cognitive behaviors while varying the conditions.

【2】当事者の視点から客観的に分析する [2] Objective analysis from the perspective of parties involved

一方で当事者研究では、発達障害当事者が日常において経験するさまざまな認知行動の困りごとを内部観測者の視点から分析し、それぞれの困りごとに共通する機序を抽出します。さらに、人工知能研究から得られたモデルと照らし合わせることで、認知個性を説明する因子やパラメータを発見します。その結果、個性の発生原理をシステムとして捉えることで認知個性を顕在化し、個性の意識的な制御を目的としたニューロフィードバックやバイオフィードバック(計測される神経活動や生体情報をもとにリアルタイムに状態を推定し本人に伝える手法)の基盤技術の開発につなげます。

On the other hand, in the tojisha-kenkyu project, we will analyze various cognitive behavioral problems experienced by people with developmental disorders in daily life from the perspective of an insider observer and extract common mechanisms behind each problem. By comparing the results with models obtained from our AI research, we will uncover factors and parameters that explain cognitive individualities. As a result, we will elucidate cognitive individuality by revealing the principle of individuality generation as a system and develop fundamental technologies for neurofeedback and biofeedback (a technique for estimating the state of the individual in real time based on measured neural activity and biological information and communicating it to the individual) aimed at the conscious control of individuality.

価値・期待

Values / Hopes

発達障害者の社会参加に新たな指針を与える New guidelines for the social participation of people with developmental disorders

認知個性が顕在化しそのメカニズムが明らかになることで、教育現場での支援・療育、就労現場での雇用・育成、医療現場での診断・治療に新たな指針を与えることが期待できます。従来の事例ベースの支援では対応できなかった個人間の多様性の問題に対して、原理に基づいた支援方法を設計することが可能になります。特に、顕在化された認知個性をニューロフィードバックやバイオフィードバック技術に応用すれば、認知個性を意識的に制御することも可能になります。これは、発達障害者だけではなく定型発達者にとっても有用な技術となり、ニューロダイバーシティ社会の実現に大きく貢献します。

By revealing cognitive individuality and understanding its mechanisms, we can expect to provide new guidelines for support and rehabilitation in the educational field, for employment and training in the employment field, and for diagnoses and treatments in the medical field. It will allow the design of principle-based support methods for diversity issues among individuals that could not be addressed by conventional case-based support. In particular, the application of neurofeedback and biofeedback technologies to revealed cognitive individuality will eventually enable the conscious control of cognitive individuality. This will be a useful technology, not only for people with developmental disorders, but for those with regular development and will contribute immensely to the establishment of a neurodivergent society.