ブレインコンピュータインターフェイス：難問に挑戦する

現在、人間がコンピュータとやりとりするための方法はわずらわしく非効率的である。旧来の入力方法は、主にキーボードとマウスを通じてコンピュータに情報やデータを伝える。いまだに、人々はコンピュータ側の制約に適応しなければならず、これは全く直観的な方法ではない。そこで、脳電位信号や何か他の電気生理学的な信号を利用することによって、外界と通信し、遠隔装置やコンピュータを制御する新しい方法が得られるのではないかと考えられている。

ブレインコンピュータインターフェイス(BCI)、またはブレインマシンインターフェイス(BMI)は、脳(神経)からの信号を取得、解析して、脳とコンピュータの間に、リアルタイムの広帯域通信路を実現するシステムである。BCIの研究は、神経科学、工学およびリハビリテーションを含む学際的な試みであり、いくつかの新技術、すなわち、Intelligent Simulators(IS),Information Autonomous Agents (IAA),バーチャルリアリティ(VR), 機械学習(ML)の交差する位置にある。現在BCIは、科学技術、特にマルチメディアコミュニケーションの新たな開拓分野であると考えられている。

脳活動パターンの変化から、ほぼリアルタイムでBCIに必要な情報を生成するのに利用できる手法として、刺激や反応の想起とバイオフィードバックの2つがある。刺激や反応を想起させる手法では、人が与えられた合図に応じて何かを想起するときに発生する様々な領野の脳活動をとらえる。一方、バイオフィードバックでは、人がリラックスしたり、ある姿勢をとったり、リズミカルな動きを想起するなど、身体的な側面を制御することによって、コンピュータや遠隔装置で解釈される信号を生成することが必要である。

脳機能に関する理解が高まり、新たな信号処理手法が開発されたことに促され、私達の研究室では、BCIの電気生理学的な原理を研究し、前述の2つの手法を組み合わせようとしている。脳電位信号が正しくパターン分類、認識される前に、脳電位信号に対する十分な理解および適切な前処理が必要である。例えば、ブラインド信号処理(BSS)手法や時間周波数表現を用いて、波形を解析し手がかりとなる特徴を突き止めることで、いろいろなモダリティの脳活動を抽出することが可能である。

私達の研究室で行なっている実験では、多チャンネルの脳電位計測システムで高時間分解能で脳の電気的な活動を計測する。このようにして、心的なタスクによって引き起こされた脳活動の部位を特定しようとしている。特に、BCIにおいて、人が、特定のタスクやイメージに集中し想起することでコンピュータ上のプログラムを動かそうとするときの、視覚野、聴覚野、および運動野における活動に興味がある。想起する刺激としては、今までに、形、音、複雑な現実世界の映像、一文字の発音、数字、海岸の風景や手足の動きなど様々なものを用いてきた。また、人の脳の中で最も発達し最も鋭敏な感覚系の一つである大脳皮質内の運動視のシステムにおいて、想起による脳活動を利用した独自のBCI手法を研究している。

BSSのような情報処理手法は、多次元の複雑な生物システムを解析する手段として有用であると考えられる。もちろん、思考などは私達の目的のためには複雑過ぎ、扱うことはできない。私達は、想起などの様々な心的タスクや、聴覚、視覚および触覚刺激に関係する脳活動のパターンを特定することに焦点をおいている。

多次元の情報を分類するための信号識別装置を開発するとともに、EEG信号の空間分解能が低くSN比も十分でないことを考えて、身体とコンピュータ間のインターフェイスを含めたより広い枠組も考えている。脳以外の身体からのバイオフィードバックも統合した、より総合的な人間-コンピュータインターフェイス機器を用いることにより、人間の指令は、前処理された脳電位信号のみでなく、自由な会話、視線や頭部の動き、ジェスチャーなどを通してもコンピュータに伝えることができる。このような複数のモダリティを用いたシステムは、身体障害に対してより柔軟に適応できるであろう。

BCI、より一般的には、人間-コンピュータインターフェイスは、どのような点で、興味深く重要な研究テーマなのだろうか。次のような、新しい科学、コンピュータの応用への貢献の可能性がある。

ブレインコンピュータインターフェイス、人間-コンピュータインターフェイスの開発にはさらに年月がかかると思われるが、マルチメディアコミュニケーションの劇的な変化や私達の実世界での体験の向上に寄与する可能性がある。