このニュースの伝播の様子。
上で取り上げた論文が出てからのニュースの伝播の様子を見ていた。Nature 誌上での発表から数時間後にはすでにいくつかのメディアが取り上げ、１日目の時点でアメリカ・イギリス・フランス・ドイツ・インド・クロアチア・オーストラリア・カタール・ロシア・カザフスタン・エストニア・パキスタン・フィリピンなどを含む国で、のべ50以上のメディアがこれを報じている。一時は本家 slashdot のフロントページも飾った。３日が経った現時点で世界中でのべ95のメディアが取り上げている。
もちろん多くのブログがこれに言及しているのだけど、中にはすごいのもあって
Those of you interested in this research should check out the supplemental data and discussion for further details, as they run 40 pages and include over 60 references.
Study identifies images using brain activity of the viewer By John Timmer
Nature に掲載される論文というのは通常は数ページほどの長さしかなく、論文そのものからその詳細を知ることは困難なことが多い。ただ補足（Supplementary Information）という形で Web 上にのみ掲載される情報を足すことは許されていて、真面目にやったことを書こうと思ったら今回の論文のように補足が40ページに及ぶということもある。普通の人はこんなところまで読まない（？）のだけど、この人は分野外の人なのに（たぶん自分は読んだ上で）他の人もこれを読むべきだと言っている。一部間違って理解しているけれど、でもこの姿勢はすごい。
日本のマスメディアの状況はどうかというと、発表から２日目までにこれを取り上げたメディアはゼロ。３日目になってようやくAFP通信の抄訳版が出ただけ。しかも記事を見ると
「実験では、網膜から送られた画像を再構成する、脳前方にある視角野に注目。」
などと間違ったことを書いている。注目したのは脳前方ではなく後方。これらの機能は全く異なるし、ニュースの科学的な意味合いも全く違ったものになる。そして視角野じゃなくて視覚野。前方か後方かについてはAFPの原文が間違っているので翻訳もそれを丸写ししただけなのだけど、何というか、出来の悪い学生のレポートを採点している時のような嫌な感じが・・・。とりあえず論文本体すら読んでいないのがよく判る。
（3/10追記：Wired の翻訳版も公表された。）
ちなみに世界中でこの話題が取り上げられているときに日本で「脳」をキーワードにしたニュースを探すと、出てくるのは、
あなたの脳は「金の脳」？「銀の脳」？ ヤフー「キラリ脳検定」をスタート
・・・。まあこの Nature 論文も言ってみれば半分ネタみたいな内容であり、それだからこそ（現時点では）何の応用の可能性も示していない基礎研究がこれだけメディアを騒がすことにもなったのだけれど、それにしてもこのネタにする素材*1に表れている質の差が・・・。
だらだらと書いてしまった。ネットは世界とつながっているとは言え、日本語で得られる（特に科学に関する）情報というのは英語のそれと比べて質・量・鮮度の全ての点で大幅に劣るという例を身近で見てちょっと悲しくなってしまった。日本 vs. アメリカでも大変なのに、日本語圏 vs. 英語圏の戦いなんてどうしようもないよな。
*1:いやこれはこれで面白いのだけど。
ある種のマインドリーディングが実現されたという論文とそのニュースについて
（追記：タイトルが気に入らなかったので変えてみた。）
fMRIを使ってある種のマインドリーディングが出来るようになった（被験者が何を見ているかを当てられた）という論文の話（前半）と、日本のマスメディアももうちょっとがんばってほしい、という話（後半）。
Identifying natural images from human brain activity.
Kay KN, Naselaris T, Prenger RJ, Gallant JL.
Nature. 2008 Mar 5 [Epub ahead of print]
これまでの「マインドリーディング」的な研究は、最初にいくつかの状態（例：文字を読んでいる、絵を見ている、等）のときの fMRI 信号を記録し、そのデータをコンピュータに学習させておく*1ことで、あとで逆に fMRI 信号から今被験者が体験しているのはどの状態なのかを当てる、というものだった。しかしこれら従来のやり方の致命的な欠点は、どの状態かを当てられるのは既に記録を取った条件群の中からのみ、という制約があることだった。今回の研究が過去の研究をはるかに凌駕している点は、大脳視覚野のモデルをちゃんと作ることで、訓練用の刺激条件（たとえば写真Ａ−Ｆを見ている）のときに得られた情報から、全く新規の刺激条件（これまで見せたことがない任意の写真Ｇ−Ｌを見ている。）のときの fMRI 信号を予測し、どれを見ているかをかなりの確率で当てることが出来た、という点。新規画像120枚の中から1枚を選ぶなら、ある被験者では92％の確率で当てることが出来た。計算上は、新規画像１千億枚の中から１枚を選ぶという条件でも、10%以上の確率が維持されることになる。（選択肢となる画像が十分多いなら、限りなく画像のデコーディングに近づいていくことになる。）
どうやっているかというと、まず脳内の一次視覚野と呼ばれる領野では、個々の神経細胞は視覚入力に対するウェーブレット変換に相当する作業をやっていることが知られている。更に、似た情報をコードしている細胞（視野上で近い位置を見ている、近い傾きの情報をコードしている等）は脳内でも近い位置にあることも知られている。fMRIで得られる脳内各位置の信号（３次元的なボリュームがあるので pixel ではなく voxelという）はこれら神経細胞群の活動を局所的に足し合わせたものだと考えられるので、一次視覚野の各 voxel の信号は視野内のある位置や方位をコードしているウェーブレット係数の足し合わせでモデル化することが出来るだろうと推定できる。で、訓練用の刺激（1750枚の写真）を見せているときの fMRI 信号から各 voxel がどういうウェーブレットの足し合わせとしてモデル化できるかを求めておけば、そのモデルを用いることで任意の新規画像が提示された際の fMRI 信号がどういうものになるかを予測することが出来る。そうして得られた予測と実際の fMRI 信号を比較することで、被験者が今見ている画像がどれかを当てられるか試してみたら、ちゃんとできましたと。
サイエンスとしてはそんなに新しい発見はないのだけど、mind reading 的な話として面白いので Nature に載ったと。あえてサイエンスとしての意味づけを足すなら、特に一次よりもう少し上位の視覚野について、デコードできる情報が何かを調べることでエンコードしている情報は何かを知る手がかりが得られる、あるいはエンコーダの理解の度合いを計るベンチマークとして使える、という点か（もちろん単純にエンコーディングモデルを調べるツールとしても使えなくはない。まあ所詮は voxel レベルなのであんまり細かいことは出来ないけれど）。
ここから当然予測される次のステップとしては、じゃあ fMRI で得られた信号を逆ウェーブレット変換したら、何を見ているかを直接画像化できる？ とか。あるいは一次視覚野は実際にものを見ているときだけでなく、そこにものがあるように頭の中で想像しているときにも活動することが知られている。また睡眠して夢を見ているときにも脳活動が計測できることも知られている。そこから考えられる可能性としては（以下自粛）。
3/10追記
viking さんのところでもより詳細なレビューが公開されています。
ヒトの脳活動からどんな光景を見ているかを同定する：劇的な成功率を記録したvoxelごとの受容野プロファイリングによるmind reading - 大「脳」洋航海記
4/5追記
Shuzo さんのところにも関連記事が。
ウソと脳とGoogle頼み - The Swingy Brain
日本語で書かれたニュース： AFPBB News、Wired Vision
