深層学習と自閉症スペクトラム者の顔認識は似ているのか？：FaceNetを例にして

抄録

深層学習による顔認識は高い精度を誇るものの、必ずしも人間らしい判断をしているわけではないことが知られている。FaceNetを用いて不気味の谷の再現を試みた研究では、特定の顔画像に対する人間による評価とFaceNetによる評価が大きく乖離したため、不気味の谷の一部の特徴が再現されなかったことが示されている。特に、FaceNetが高評価を与えた画像については、口やあごといった顔面下部への局所的な注目がみられた。この局所的注目は自閉スペクトラム症者（以下ASD者）の特徴と一致している。そこで、本研究ではFaceNetの評価がASD者と類似しているかどうかを検討した。FaceNetの評定値を従属変数とし、定型発達者（以下TD者）による評価とASD者の評価を独立変数としてそれぞれ回帰分析を行った。その結果、ASD者の評価がFaceNetとより類似していることが明らかになった。この結果は、顔認識アルゴリズムが広域的な顔情報を利用できれば、不気味の谷のような特異な認知現象をより正確に再現できる可能性があることを示唆している。