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人間とAIがとらえる3D世界大規模な評価データを用いた奥行き推定バイアスの比較 
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| どんな研究 |
私たちは写真から自然に立体を知覚でき、今やAIもその能力を獲得しつつあります。では、そうしたAIは、人間と同じような手がかりを使って3D世界をとらえているのでしょうか？本研究では、大規模データを用いて人間とAIの奥行き知覚における「間違い方のクセ」を比較しました。 |
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| どこが凄い |
屋内外の多様な写真に対する人間の評価データを収集し、多数のAIと比較しました。その結果、AIは人間と共通のバイアスを持つ（例：遠くのものほどより手前に見える）一方、高精度なAIが、かえって人間とは異なる傾向を示す「精度と人間らしさの間のトレードオフ」を発見しました。 |
| めざす未来 |
人間が3D世界をとらえる際の「間違い方のクセ」をAIで精密にモデル化することで、人間に寄り添う情報提示の実現に貢献します。画面越しのロボットの遠隔操作のような、錯覚や見間違いが起こりうる状況でAIが注意を促し、私たちの安全・安心をサポートする未来をめざします。 |
[1] Y. Kubota, T. Fukiage, “Human-like monocular depth biases in deep neural networks,” PLOS Computational Biology, Vol. 21, No. 8, e1013020, 2025.
[2] Y. Kubota, T. Fukiage, “Accuracy does not guarantee human-likeness in monocular depth estimators ,” arXiv, 2512.08163, 2025.
[3] Y. Kubota, T. Fukiage, “Benchmarking human and DNN biases in monocular depth estimation,” under review, 2026.
久保田 祐貴（Yuki Kubota）人間情報研究部 感覚表現研究グループ
本研究は、日本学術振興会（JSPS）科研費（23KJ2226）の助成を受けて実施しました。