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新しい機械学習アルゴリズムはfMRIスキャンだけでIQを識別できます

脳を走査して、人が犯罪の傾向を持っているかどうかを予測できる技術はディストピスのSF小説の話題でしか想像できませんでした。 これを行うイノベーションはまだ実現には遠いと思いますが、それぞれの新しい発見では、技術の発展はこれに近づいていると感じてきます。 今月カナダのアルバータ大学では、機械学習を使用して、fMRIスキャンだけで統合失調症患者を特定を78％の精度の分析をできました。 機械学習がさらに進歩しまして、今回はfMRIスキャンだけで人のIQスコアを予測できるようになりました。
 
アメリカのカリフォルニア工科大学(California Institute of Technology)、シーダーズ·サイナイ医療センター(Cedars-Sinai Medical Center)とサレルノ大学(Salerno University)の研究者チームは、数百人の患者のIQスコアを正確に予測できる機械学習アルゴリズムを開発しました。 このマシン学習アルゴリズムはHuman Connectome Project(ヒューマン·コネクト·プロジェクト)からの約900人の被験者のIQスコアと脳スキャンのデーターを利用したものです。
 
各被験者は休息状態でfMRIスキャンされました。スキャン中は患者は何もする必要がありません。チームの一員のアルドーフ·ラウフ氏(Ralph Adolphs)は、「脳内の活動パターンを測定している間に何もしないで、人々がスキャナに横たわっているだけであれば、データを使って知性を予測することができます」と説明しました。
 
その上に患者はそれぞれ10種類の認知能力 のテストされました。これは作業メモリテスト、口頭認識テスト、シーケンスメモリテスト、制御テスト、注意テストなどのタスクが含まれています。 認知能力の広い範囲で患者をテストした理由は、患者の知能力をより正確に測定することです。
 
fMRIとは、磁場と電波を使って脳のさまざまな領域からの血流の変化を図って、脳内に3次元活動モデルを作成します。 何故EEG (脳波記録)よりfMRIを使うのかの理由は脳波は脳の電気的活動のみを検出するのでこれは脳の表面レベルだけの話なのですが、fMRIは脳内の深い箇所の画像を取得できることです。 血流の変化の検出は、ニューロンの活動のプロキシとして働きますが、発火するニューロンの正確な数がわからず、データ中の大量のノイズも入ってきます。
 個人の知性は時間が経過しても安定した結果を出します。しかし、実際には知性を構成する要素は明確な相関関係を見つけることが困難です。 チームのレポートには、「個人は、異なる認知戦略または異なる脳構造を使用して、IQテストで同じスコアを得ることができる」と報告していました。このため、人間の専門家でもfMRIの脳画像でIQの予測可能なパターンを解析することができなかったのです。
 
ここが私たちの親友の機械学習の出番です。 俯瞰で見ますと、研究者はニューラル·ネットワークにIQスコアと脳スキャン画像を入れます。 数百人のデーターを分析したニューラルネットワークは、脳スキャンとIQスコアとの間に統計的相関を見つけることが出来ました。すなわち、脳の配線の形とIQスコアの相関する特定のパターンがあったという事です。
 
この研究と一緒に、fMRI脳スキャンで人格特性を予測を見出する研究もしていました。この研究も同じ被験者プールのデータを使用したのです。性格を5つの属性でテストしました:

1.オープンな経験：新しい経験やアイデアの選択と、日常的で予測可能なものに対する好み
2.良心：自己規律と思いやりと自発性と柔軟性
3.外出：社交性と話し合いと恥ずかしさと予約
4.妥協性：友好性と有用性対敵意と議論
5.神経症：ポジティブな感情に対する自信と素質対ネガティブな感情に対する神経質と素因

驚くほどではない結果ですが、決定的な結果は得れることは出来ませんでした。チームのデュボス氏は「データベースのパーソナリティースコアは、短い自己報告アンケートからのものです。 それは人格を機械的に分析する場合において正確な尺度ではありませんので、MRIデータからそれをうまく予測することはできません。」と報告しました。
 
IQは数週間、数ヶ月、さらには数年でもほとんど変化しないので、機械学習のような客観的な方法でテストする事で、IQテストの標準化が可能になる事が考えられます。この研究の結果の意義とは、学生が学校に入る前に学生のIQ適性を判断して、どのようなタイプの教育スタイルが学生に最適か、または飛び級できるかを判断することが出来るようになるでしょう。 おそらく近来近未来には標準化されたテストと一緒に、そのようなスクリーニングが利用されるかもしれません。 それらはただの推測ですが、こういった確実なIQテストは社会に大きな影響を及ぼす潜在性を持っている可能性があります。

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New Machine Learning Algorithm Can Identify IQ Just by fMRI Scans

The technology with the ability to scan people’s brains to predict whether they have a propensity of commit crime have long been a topic of dystopian science fiction.  Though the innovation to do this is still a ways off, each emerging discovery seem to show a progression towards this. Just this month Canada’s University of Alberta had used machine learning to identify people with schizophrenia by analyzing MRI scan with 78 percent accuracy. Now machine learning has been taken a step farther, as it can now predict our IQ scores with just fMRI scans.
 
A team comprised of researchers from America’s California Institute of Technology, Cedars-Sinai Medical Center and the University of Salerno have developed a machine learning algorithm that can successfully predict the IQ scores of several hundred patients. The team acquired IQ scores and brain scans from nearly 900 subjects from the Human Connectome Project for their machine learning algorithm.
 
Each subject were in a resting-state fMRI scan, meaning the patients did not need to do anything while being scanned. Professor Ralph Adolphs explains, “We found if we just have people lie in the scanner and do nothing while we measure the pattern of activity in their brain, we can use the data to predict their intelligence.” The patients had taken 10 different cognitive ability tasks such as working memory tests, oral recognition tests, sequence memory tests, and control and attention tests, to name a few. By testing the patients on a wide range of cognitive abilities, it allows the researchers a more precise measure of the patient’s intelligence.
 
The fMRI creates a 3d model of activity in the brain by using a magnetic field and radio waves to detect the changes in blood flow from various areas of the brain. The advantage of fMRI from technology such as electroencephalography or EEG is that the EEG can only detect electrical activity at the surface level while the fMRI can get a picture deep within the brain. Although the detection in change in blood flow works as a proxy for activity for neurons it is still blind to the exact number of neurons being fired as well as a large amount of noise in the data.
 
It is also important to note that although the intelligence of an individual is stable over time, the actual cause of intelligence is hard to find a definitive correlation. The team’s report notes “individuals may score identically on an IQ test by using different cognitive strategies, or different brain structures.” Because of this it has not been possible for human experts to parse out predictable patterns with fMRI brain images.
 
This is where our old friend machine learning comes. To give a birds eye view of how it works, researchers gave the network IQ scores and the brain scan images. By feeding several hundred of these, the neural network was able to find statistical correlations between brain scans and IQ scores, i.e. that there were certain patterns in how to brain was wired that correlated to what the IQ score would be.
 
Along with this study, the research team also conducted another study in parallel using the same pool of subjects to find predict personality traits through fMRI brain scans. They tested personality on five attributes:
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1. Openness to experience: Preference for new experiences and ideas vs. preference for routine and predictability
2. Conscientiousness: Self-discipline and thoughtfulness vs. spontaneity and flexibility
3. Extraversion: Sociability and talkativeness vs. shyness and reservation
4. Agreeableness: Friendliness and helpfulness vs. antagonism and argumentativeness
5. Neuroticism: Confidence and predisposition to positive emotions vs. nervousness and predisposition to negative emotions

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Perhaps unsurprisingly, it did not yield any conclusive results. Professor Dubois reported: “The personality scores in the database are just from short, self-report questionnaires; That's not going to be a very accurate measure of personality to begin with, so it is no wonder we cannot predict it well from the MRI data.”
 
IQ on the other hand changes very little in weeks, months or even years and being tested in an objective manner gives it a more concrete standard to be able to test upon. When thinking about the applications for this, one may come to the idea of using it to determine the aptitude of students before they go into schooling to determine what type of teaching style is best suited for the students or if they are suited to skip grades. Perhaps along with standardized testing, such screening would be utilized. It is still just speculation but the possible implications are potentially heavy.