メタ認知感度を高めるための右背外側前頭前野に対する高精細経頭蓋直流刺激

サマリー

この研究は、高解像度経頭蓋直流刺激 (HD-tDCS) を適用して、人間と AI の委任タスクにおける人間のメタ認知を改善する実験パラダイムを提案しました。この結果は、メタ認知感度の向上における HD-tDCS の有効性を実証しました。

要約

人間と AI のコラボレーションでは、タスクの委任が重要な要素です。理想的には、人がタスクを完了できると信じている場合は、自分で完了する必要があります。それ以外の場合は、タスクを相手に委任する必要があります。このような委任の決定は、メタ認知(自分の能力を評価する能力)によって形成される、個人の能力の評価によって影響を受けます。高精細経頭蓋直流刺激 (HD-tDCS) は、大脳皮質の興奮性を調節して人間のパフォーマンスを向上させることができる非侵襲的な脳刺激技術です。このプロトコルは、HD-tDCSを使用して、人間とAIの委任タスク中のヒトのメタ認知への影響を調査する方法を提示し、背外側前頭前野(DLPFC)に陽極、陰極、または偽刺激を適用する手順を詳述します。刺激は、1 つのターゲット電極と 4 つのリターン電極を含む 5 つの電極の円周方向に配置されたポータブル HD-tDCS デバイスを使用して実行されました。刺激は合計 21 分間続き、電流強度は 2 mA でした。この手法は、人間とAIの協働タスク委任の過程における人間の神経メカニズムと行動調節をさらに深く探求するための新たな研究パスを提供し、人間とAIの協働タスクをさらに最適化するための確固たる理論的基盤を提供することが期待されています。

概要

人工知能 (AI) は、私たちの日常生活と職場の両方とますます絡み合っています。ただし、多くの現実世界のコンテキストでは、AI はまだ意思決定プロセスを完全に自動化することはできません¹。現在の技術的制限や倫理的および法的考慮事項により、特定のタスクは AI にとって依然として特に困難です。その結果、特定の領域で AI に完全な自律性を与えることは、多くの場合、非現実的またはお勧めできません ^2,3。したがって、人間は職場で不可欠な役割を果たし続けており、人間とAIのコラボレーションは、将来的に生産とサービス提供の主要なモードになると予想されます。ヘルスケア、ホスピタリティ、人事などの分野の研究では、人間と AI の協力的な取り組みによりコストが削減され、場合によっては効率が向上することが示されています ^4,5,6。

人間と AI のコラボレーションでは、各当事者がそれぞれの強みに合ったタスクを引き受け、適切でないタスクを他方に委任することが期待されます。したがって、コラボレーションを成功させ、最適なパフォーマンス結果を得るには、効果的なタスクの委任が不可欠です。Adam et al. 委任プロセスが完全に自動化され、人間の関与なしに AI のみによって処理されると、人間は自己脅威の認識が高まる傾向があることを発見しました⁷。さらに、AIにタスクを委任する過程で、メタ認知のレベルが低いことを反映して、人々は自分の能力を正確に評価したり、タスクの難易度を評価したりするのに苦労することが多いと報告^{しました8。}これらの調査結果は、コラボレーションの効率と品質を向上させるために、人間と AI の委任シナリオでメタ認知を強化することの重要性を強調しています。

メタ認知とは、個人が自分の能力を評価する能力を指します⁹。人間とAIの相互委任の文脈では、相手の能力を正確に理解するだけでなく、委任が適切な場合を判断するために自分自身の能力を評価することが不可欠です。Jussupowらは、人間とAIのコラボレーションは、人間が高いレベルのメタ認知を示すとき、つまり、自分自身の能力とAIの能力の両方を正確に評価できるときに最も効果的であることを発見しました¹⁰。同様に、Atchley et al. 教育現場でメタ認知を促進することで、人間と AI システムの間のより深く効果的なコラボレーションを促進できることを発見しました¹¹。人間と AI のコラボレーションに関するこれまでの研究では、自己申告アンケートを通じて、または間接的な尺度として人間の信頼度評価を使用してメタ認知を評価することがよくありました。しかし、心理学研究では、メタ認知のより確立された厳密な尺度は、メタ認知感受性 (meta-d')¹² です。本研究では、メタ認知感度を評価するために、Maniscalco らによって記述されたアプローチに従って、meta-d' を使用します¹³。

経頭蓋直流刺激 (tDCS) は、メタ認知の強化を目的とした研究で広く使用されています¹⁴。メタ認知の中核的な側面は、前頭前野と密接に関連しています。tDCSは、特定の脳領域に弱い直流電流を供給し、非侵襲的かつ非侵入的な方法でニューロンの興奮性とシナプス可塑性を調節することで、研究者がさまざまな認知機能を改善できるようにします¹⁵。右背外側前頭前野 (DLPFC) に対する陽極刺激により、エラー認識タスクにおける参加者のエラー検出パフォーマンスが向上し、それによって認知パフォーマンスのメタ認知モニタリングが改善されることを発見しました¹⁶。BonaとSilvantoは、陽極tDCSが作業記憶タスクのメタ認知バイアスに影響を与えることを報告しました¹⁷。Mattesらは、tDCSがメタ認知とメンタライゼーションタスクの両方で参加者の信頼度評価に影響を与えたが、メタ認知感度を変えなかったことを示しました¹⁸。人間とサルの両方の前頭前野、特にブロードマン野46および10への一時的な破壊または損傷は、メタ認知プロセスの変化を誘発することが示されています¹⁴。さらに、以前の研究では、DLPFC の刺激とメタ認知能力を関連付ける因果関係の証拠が提供されています^19,20。特に、適切なDLPFCは、認知制御^21,22の根底にあるニューラルネットワーク内で重要な役割を果たしており、これは私たちの実験タスクの要求と密接に関連しています。そこで、適切なDLPFCを刺激の標的部位として選択しました。メタ認知に関するtDCS研究で確立されたプロトコルと一致して、1分間のランプアップおよびランプダウンフェーズ^17,23を含めて、21分間2mAの電流を適用しました。現在、tDCS で使用される最高電流強度は 4 mA であり、これは Workman らによって実施された研究の参加者にとって許容できることが示されています²⁴。

高精細経頭蓋直流刺激 (HD-tDCS) は、従来の tDCS を高精度に修正したもので、特殊な電極モンタージュを通じてより的を絞った神経調節を提供します。2つの大きなパッド電極を使用する従来のtDCSと比較して、HD-tDCSは、特定の脳領域をより的を絞った焦点刺激を可能にし、より持続的な効果をもたらします^25,26。認知能力の向上も目的とするニューロフィードバック技術とは対照的に²⁷、HD-tDCS は、活性化期間の短縮、適用手順の簡素化、実装コストの削減など、いくつかの実用的な利点を提供します²⁸。人間と AI のタスク委任の観点から見ると、HD-tDCS はより高い空間精度、操作の容易さ、費用対効果を提供します。さらに、参加者は現実生活や職場のシナリオに近いコンテキスト内で委任と反省を伴う持続的なタスクに従事できるため、人間と AI の委任におけるメタ認知の調査に特に適しています。この研究では、HD-tDCS を使用して、より的を絞った刺激を DLPFC に提供しました。

実験計画

実験材料は、ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge(ILSVRC)²⁹から調達されました。AIモデルはGoogLeNet Inception v3で、画像分類タスク³⁰で最もパフォーマンスの高いモデルの1つでした。

実験タスクは人間と AI の委任タスク、具体的には画像分類タスクでした。画像分類は、対象画像をカテゴリに割り当てることを含み、ドメイン固有のトレーニングや事前の専門知識を必要としない一般的なタスクです。特定の状況の背景に基づくタスクは、一般化可能性を損なう可能性があります。たとえば、潜在的な損失を伴う一か八かのシナリオでは、人々は意思決定を AI³¹ に委任する傾向があり、事実上 AI をチームのスケープゴート³² にします。この研究で使用されたタスクは、FuegenerらとGassらによって開発された人間とAIの協調分類パラダイムから適応されました^8,33。

画像の難易度を評価するための予備実験が行われました。画像難易度は、人間単独の状態での対応する画像の平均精度です。 図1に示すように、各試行はターゲット画像と5セットの画像オプションで構成されていました。参加者は、ターゲット画像に最も一致するオプションセットを選択するように求められました。合計 217 人の参加者が予備調査を完了しました。予備研究のすべての参加者は、本実験の募集から除外されました。

図1: 予備実験インターフェース。 予備実験の参加者に表示されたインターフェイスで、5 つのオプションから 1 つの回答を選択しました。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

正式な実験インターフェース( 図2を参照)では、ターゲット画像が画面上部に表示されます。さらに、5 つの画像グループ オプションと 1 つの委任オプション (画面の右上にあります) が表示されます。参加者は、タスクを AI に委任するか、自分で完了するかを決定する必要があります。後者の場合、ターゲット画像に最も一致する 5 つの画像カテゴリ オプションから 1 つを選択します。各決定の後、インターフェイスは次のページに進み、参加者は委任の決定に対する信頼度を 1 から 4 のスケールで評価するよう求められます。正式な実験が始まる前に、参加者は AI システムの平均精度が 76% であることを知らされました。

図2:正式な実験インターフェース。 タスク中に参加者に表示されるメインインターフェイス。(A)タスクインターフェース。(B)信頼度評価インターフェース。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

合計 62 人の右利きの参加者が主な実験に募集されました。参加者は全員、同様の実験課題の経験がない大学院生でした。除外基準は次のとおりです: 参加者は、実験前の 24 時間以内に鎮静催眠薬または向精神薬を服用してはならず、頭蓋骨に欠陥 (穴や骨折など) がないこと、頭蓋骨に金属インプラント (金属板など) があってはなりません。2人の参加者は除外されました:1人はHD-tDCS刺激を妨げる皮膚の炎症によるもので、もう1人は実験前にカフェイン入りの飲料を摂取したためでした。残りの60人の参加者(平均年齢=22.68歳±0.91歳)が実験を完了しました。彼らは、20 人の参加者で、それぞれ 3 つの刺激条件 (陽極、陰極、または偽) のいずれかにランダムに割り当てられました。電界シミュレーションを 図3に示します。各参加者は、刺激の前後に 1 回画像分類タスクを実行し、分析用の 120 のデータセットを生成しました。HD-tDCSの手順を 図4に示し、実験ワークフローを 図5にまとめます。検出力 3.1³⁴ を使用して、検出力 90% (1 - β = 0.90)、効果量 f = 0.25、アルファ レベル 0.05 を仮定して、アプリオリな検出力分析を実施しました。分析の結果、グループごとに最低 18 人の参加者が必要であることが示されました。最終的なサンプルサイズはこの要件を満たしていました。

図3:電界シミュレーション。 電界分布の側面図(右側)。(A)陽極刺激条件。(B)陰極刺激条件。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図4:HD-tDCS実験セットアップ。 刺激中の電極の配置とデバイスの位置を示すHD-tDCS実験セットアップの写真。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図5:実験フローチャート。 実験は、刺激の前後に実施される画像分類タスクを含む3つのフェーズで構成されていました。略語: HD-tDCS = 高解像度経頭蓋直流刺激;rDLPFC = 右背外側前頭前野。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

プロトコル

この研究はヘルシンキ宣言の原則に従って実施され、江蘇科学技術大学の治験審査委員会によって承認されました。私たちは、データを使用および公開することについて参加者のインフォームドコンセントを得ました。

1. 準備

1. 実験タスクの準備をします。
   1. 画像データは、ImageNetのWebサイト(https://image-net.org/)からダウンロードします。
      注:ダウンロードした画像は分類されており、各カテゴリには複数の画像が含まれています。
   2. GoogLeNet Inception v3 モデルに関連する Python コードを実行して、画像を分類します ( 補足ファイル 1 を参照)。各画像の上位 5 つの予測カテゴリと、上位 1 の分類精度を保存します。
      注: この Python コードは、Inception V3 モデルをロードして画像分類を実行します。ターゲット画像ごとに、予測された上位 5 つのカテゴリが出力されます。これら 5 つの予測カテゴリに対応する画像セットは、実験の応答オプションとして参加者に提示されます。正しいカテゴリが上位 5 つの予測に含まれていない場合、予測されたカテゴリの 1 つが正しいカテゴリに置き換えられ、オプションに確実に含まれます。
   3. Python または任意のランダム サンプリング プログラムを使用して、モデルによって分類された画像からターゲット画像を選択します。
   4. ターゲット画像ごとに、5つのカテゴリごとに10枚の画像を抽出して、応答オプションとして使用します。すべての画像のサイズを変更して、寸法を均一にします。
   5. 予備調査を実施し、参加者を実験に参加するよう招待します。
      注:予備研究は正式な実験と同様でしたが、参加者は委任するオプションがなく、信頼度評価プロセスなしで、すべての試験を自分で完了する必要がありました。
   6. 各参加者の各画像への応答精度を記録し、各画像の精度を計算します。精度スコアを画像の難易度の指標として使用し、それに応じて画像を分類します。
      注:すべての画像は精度によって並べ替えられており、精度が高いほど難易度が低いことを示します。たとえば、参加者の 10% が画像に正しく応答した場合、その画像の難易度は 90% に設定されます。
   7. 画像を難易度スコアに基づいて、同等の難易度の 2 つのセットに分割します。2セットの画像を実験材料として使用して、E-prime 3を介して正式な実験プログラムを作成します( 補足ファイル1を参照)。
      注:この実験プログラムは、画像分類タスクを提示するために設計されました。
2. 参加者に HD-tDCS に対する禁忌がなく、除外基準を満たしていないことを確認してください。参加者に実験手順を紹介し、研究の理解を確認した後、書面によるインフォームドコンセントを取得します。
   注: 参加者に利き手について尋ね、どちらの手を使って書いているかを観察して確認します。
3. 巻尺を使用して参加者の頭囲を測定し、それに応じて適切な HD-tDCS ネオプレン ヘッドキャップ サイズ ( 材料表を参照) を選択します。
4. HD-tDCS デバイスが完全に充電されていることを確認します。電極、電極ゲル、機器に付属のシリンジ、電極ケーブル、HD-tDCSシステムの操作に使用されるコンピューターなど、すべてのアクセサリが使用できる状態になっていることを確認します。
5. 2つの実験タスクのうちの1つを事前テスト条件としてランダムに選択します。参加者に画像分類タスクを完了するように指示します。
   注:乱数発生器を使用して、実験条件をランダムに割り当てることができます。
   1. プログラムを開きます。
   2. [実行] をクリックし、サブジェクト番号とセッション番号を入力し、情報を確認し、[はい] をクリックして実験タスクを開始します。

2. HD-tDCS刺激

1. 5つの電極の下部をネオプレンヘッドキャップの対応する位置に挿入します。この5つの位置が刺激部位となります。
   メモ:適切なDLPFCをターゲットにするには、F4、Fp2、Fz、C4、およびF8の5つの電極位置を使用します。
2. 参加者に椅子に快適に座るように指示します。ネオプレンヘッドキャップの前端を眉毛の約1〜2cm上に配置します。Cz が 2 つの耳介前点の間の中点に揃っていることを確認します。キャップを参加者の頭にしっかりとフィットさせ、適切な位置合わせを確認します。
   注意: ヘッドキャップを取り付けるときは、国際的な10-20 EEGシステムに従って、Cz、イニオン、鼻、および左右の耳介前ポイントを必ず配置してください。
3. 器具に付属のシリンジを使用して、電極ゲル(材料のTを参照)を各刺激部位に塗布し、電極と頭皮の間のインピーダンスを低減します。
   注:電極ゲルは、導電性が高く水溶性のゲルです。
   1. シリンジに電極ゲルを入れます。
   2. 電極ごとに、注射器で髪を分けて頭皮を露出させます。
   3. すべての電極の下部の内側の露出した頭皮に十分な量の電極ゲルを注入します。
   4. すべての電極の上部と下部をねじ込みます。
4. HD-tDCSデバイスを接続します。
   1. HD-tDCSデバイスの電源を入れ、対応する制御ソフトウェアを起動します( 材料表を参照)。
      メモ: 制御ソフトウェアを実行しているコンピュータは、少なくとも次の要件を満たしている必要があります。プロセッサ: 1.6 GHz;RAM:2 GB;インターフェース:USBまたはWiFi;画面解像度:1,280 x 768。
   2. コンピューターで Bluetooth を有効にします。制御ソフトウェアで、[ Wi-Fiデバイスを使用] を選択して、接続プロセスを開始します。
   3. デバイスのMACアドレスがリストに表示されるまで待ちます。表示されたら、デバイスを選択します。
   4. [ ライン ノイズ フィルター ] 設定で、電気的干渉を排除するには [50 Hz ] を選択します。
      注意: 選択した周波数は、実験が実施される国で使用されるAC電源周波数と一致する必要があります。
   5. 設定パネルの下部にある [ このデバイスを使用] ボタンをクリックします。その後、ソフトウェアはデバイスとの接続を確立します。
5. HD-tDCS 刺激プロトコルを設定します。
   1. 制御ソフトウェアの左側のパネルにある頭の形をしたアイコンをクリックします。次に、[ 新しいプロトコルの追加 ]をクリックして、新しい刺激プロトコルを作成します。
   2. プロトコルの期間を 21 分に設定し、現在の配信のランプアップ期間は 30 秒、ランプダウン期間は 30 秒です。
      注:プロトコルが偽刺激の場合は、 偽 オプションを有効にします。
   3. F4電極を右側の刺激列にドラッグします。チャネルを刺激モードに設定し、電流強度2,000μA35を入力し、陽極刺激を選択します。
      注:アノードとカソードの指定は、意図する刺激タイプによって異なります。
   4. 電極 Fp2、 Fz、 C4、 および F8 を刺激列にドラッグします。各チャネルを リターンモードに設定し、合計電流の25%をそれぞれに割り当てます。プロトコルを保存します。
   5. 構成された刺激プロトコルを選択します。HD-tDCSデバイスをヘッドキャップの背面にあるベルクロストラップに取り付けます。電極ケーブルを使用して、デバイスを電極ハードウェアに接続します。
      メモ: 各ケーブルがソフトウェアの構成と一致して正しい電極位置に接続されていることを確認してください。
   6. すべてのケーブルが正しく接続されていることを確認します。右下隅にある LOAD PROTOCOLボタンをクリックします。
6. インピーダンスのチェックボタンをクリックして、インピーダンスチェックを実行します。
   注意: 選択したすべての電極の接続ステータスインジケーターが緑色(0〜10 kΩ)またはオレンジ色(10〜15 kΩ)であることを確認してください。インジケーターが赤(>15kΩ)に表示されている場合は、電極ジェルを再塗布するか、髪を調整して頭皮を露出させ、インピーダンスを下げます。
7. スタートボタン(右向きの三角形のアイコン)をクリックして、刺激を開始します。
8. 刺激セッション中の複数の時点での感覚を報告するように参加者に指示します。
   注: 参加者が通常の感覚を超える不快感を報告した場合は、すぐにソフトウェアの STOP ボタンをクリックし、参加者からデバイスを取り外し、頭皮の状態を確認してください。

3. 刺激後の

1. 制御ソフトウェアの電源を切ります。電極からケーブルを外し、HD-tDCS デバイスを慎重に取り外します。
2. 参加者の頭からヘッドキャップを取り外し、すべての電極を取り外します。
3. まだ完了していない他の実験プログラムを選択します。事後テストとして画像分類タスクを完了するように参加者に指示します。
4. 参加者に髪をきれいにするための備品を提供します。
5. HD-tDCS セッション³⁶ の後に感覚アンケートに回答するように参加者に指示します。アンケートを使用して、HD-tDCS 刺激に対する参加者の耐性と主観的な経験を評価します。
6. ヘッドキャップと電極を清掃します。
   1. ヘッドキャップを水でよくすすいでください。ヘッドキャップを吊るして自然乾燥させます。
   2. 水道水を使用して、電極からゲルを優しくすすいでください。
      注:ゲルをより早く溶解するには、温水を使用してください。
   3. 電極をペーパータオルまたは布の上で自然乾燥させ、直射日光を避けてください。乾いたら、長期保管のためにパッケージに入れます。

結果

この研究の主な結果には、メタ d' を使用したメタ認知感度の測定が含まれます。さまざまな刺激タイプにわたる参加者のメタ認知感度スコアに対して正規性検定が実施され、その結果、すべての条件下で正規性が満たされていることが示されました。反復測定 ANOVA を実行して、さまざまな刺激タイプにわたるメタ認知感度を比較し、結果を 表 1 に示しました。時間と刺激タイプの主な効果は有意ではありませんでしたが(p > 0.05)、時間(テスト前、テスト後)と刺激タイプ(陽極、陰極、偽)の間の相互作用は有意でした(F = 3.226、p = 0.047、部分η² = 0.10)。これは、さまざまな種類の刺激が時間と組み合わされて、人間のメタ認知感受性に影響を与えることを示しています。すべての刺激タイプにわたる時間の影響を調べるために、簡単な効果分析が実施されました。その結果、陽極刺激条件では時間の経過とともにメタ認知感度が大幅に増加することが明らかになりました (F...

ディスカッション

実験結果の信頼性を確保するには、手順中にいくつかの要素を考慮する必要があります。まず、ケーブルを HD-tDCS 電極ハードウェアに接続する場合、誤った接続は意図しない生理学的影響を引き起こす可能性があるため、各ケーブルが指定された電極位置に正確に対応していることを確認することが重要です。第二に、これは偽の刺激条件を含む単盲検研究であるため、参加者は HD-tDCS 手順中に操作インターフェイスを表示できない必要があります。第三に、人間と AI の委任タスクの資料を準備する際には、視覚的なバイアスを防ぐために、各選択グループ内のすべての画像のサイズを標準化する必要があります。最後に、カフェインはタスクのパフォーマンスに影響を与え、気分に影響を与える可能性があります。カフェインと tDCS はどちらも、疲労や眠気などの状態を同様の方法で改善することが示されています³⁸。交絡変数をより適切に制御するために、参加者は実験前にカフェインを控えるように求められました。

この研究...

材料

この記事で使用された材料の一覧

名前	会社	カタログ番号	コメント
電極ケーブル	ニューロエレクトリック	10電極ケーブル	電極ケーブルには10個の電極医療用ソケットがあります。
電極ゲル	パーカー研究所	Signagel 250g NE016b	インピーダンスを低減し、信号品質を向上させるために使われます。
電極	ニューロエレクトリック	NG ピスティム NE029	NGピスティムは、ファスナー(上部)とねじワッシャー(下部)の2つの部品で構成されています。
実験的ソフトウェア	心理学ソフトウェアツール	E-prime3.0 ビルド 3.0.3.31	これは実験プログラムを作成するために使われたソフトウェアです。
HD-tDCSデバイス	ニューロエレクトリック	スタースティム8	これはHD-tDCS刺激を投与するための装置です。
HD-tDCSソフトウェア	ニューロエレクトリック	NIC2 V2.1.3.6	これはコンピュータがHD-tDCSデバイスとやり取りできるようにするアプリケーションです。
ラップトップ	谷間	G5 5500	このコンピューターは実験で使用されたソフトウェアを実行します。
ネオプレン製ヘッドキャップ	ニューロエレクトリック	M	これは頭皮に電極を正確に配置するためのヘッドキャップです。サイズ:S(49cm)、M(54cm)、L(57cm)、XL(60cm)
統計ツール	アイビーエム	SPSS V26	データ分析に使用されます。
注射器	-	NE014	電極ゲルの注入に使用されます。