脳が道をナビゲートする仕組み:人は最短距離ではなく角度で計算する

脳が都市をナビゲートする仕組み:人は最短距離ではなく角度で移動する テクノロジー
マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究によると、私たちの脳は、徒歩で移動する際に最短経路を計算するようには最適化されていないそうです。この図では、歩行者の道を赤で、最短経路を青で示している。©MIT

脳が都市をナビゲートする仕組み

私たちは、最短の道ではなく、できるだけ目的地に向かっている「最も尖った」道を計算するように仕組まれているようです。

2点間の最短距離は直線であることは誰もが知っています。

しかし、街中を歩いていると、直線にならないこともあります。

では、どのようにして進むべき道を決めるのでしょうか?

マサチューセッツ工科大学(MIT)の新しい研究によると、私たちの脳は、徒歩で移動する際に、いわゆる「最短経路」を計算するようには最適化されていないことがわかりました。

マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究チームは、14,000人以上の人々の日常生活を記録したデータをもとに、歩行者は、たとえその経路が長くなったとしても、目的地に最も近いと思われる経路を選択することを発見しました。

これを「最も尖った道」と呼んでいます。

ベクトルベースのナビゲーションと呼ばれるこの戦略は、昆虫や霊長類などの動物の研究でも見られます。

マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究チームは、ベクトルベースのナビゲーションは、実際に最短経路を計算するよりも脳力を必要としないため、脳が他の作業により多くの力を注ぐように進化したのではないかと考えています。

「3万年前にはライオンを避けるために、現在では危険なSUVを避けるために、脳の計算能力を他のことに使えるようにするためのトレードオフがあるようです。ベクトルベースのナビゲーションは、最短経路を生成するわけではありませんが、最短経路に十分近く、計算も非常に簡単です。」と、MIT都市研究・計画学科の都市技術担当教授でSenseable City LaboratoryのディレクターであるCarlo Ratti氏は言います。

Ratti氏は、Nature Computational Science誌に掲載された本研究の上席著者です。

パリ=サクレー大学の准教授で、MITのSenseable City研究所に所属するChristian Bongiorno氏は、本研究の主執筆者です。

また、MITの計算論的認知科学教授で、Center for Brains, Minds, and MachinesおよびComputer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL)のメンバーであるJoshua Tenenbaum氏も本論文の著者です。

ベクトルベースのナビゲーション

20年前、ケンブリッジ大学の大学院生だったRatti氏は、ほぼ毎日、滞在先の大学と学部のオフィスを結ぶルートを歩いていました。

ある日、彼は自分が実は2つの異なるルートを通っていることに気がつきました。

「確かに1つのルートの方が効率が良いのですが、私は2つのルートをそれぞれの方向に適応させるようになっていました。合理的な思考に人生を捧げている学生にとっては、些細なことですが、悔しい思いをしました。」

Senseable City LaboratoryでのRatti氏の研究テーマの一つは、モバイル機器から得られる大規模なデータを使って、都市環境における人々の行動を研究することです。

数年前、マサチューセッツ州のボストンとケンブリッジを1年間かけて歩いた歩行者の携帯電話から、匿名化されたGPS信号のデータセットを取得しました。

Ratti氏は、14,000人以上の人が55万回以上も歩いたこのデータが、「人は歩いて街を移動するとき、どのようにしてルートを選択するのか」という疑問の解決に役立つのではないかと考えました。

研究チームがデータを分析した結果、歩行者は最短ルートを選ぶのではなく、少し長くても目的地からの角度のずれが少ないルートを選んでいることがわかりました。

つまり、歩行者は、出発時に目的地をより直視できるような経路を選択しているのです。

Senseable City Labとイタリア国立研究評議会の主席研究員であり、本論文の原著者であるPaolo Santi氏は、「最短距離を計算するのではなく、角度変位を最小化するモデルが最も予測に適していることがわかりました。私たちは、これを『最も尖った道』と呼ぶことにしました。」と述べています。

この結果は、複雑な道路網を持つボストンやケンブリッジ、碁盤目状の道路レイアウトを持つサンフランシスコの歩行者にも当てはまりました。

また、どちらの都市でも、2つの目的地を往復する際には、Ratti氏が大学院時代に行ったように、異なるルートを選択する傾向が見られました。

「目的地までの角度で判断すると、道路網は非対称な道を選んでしまいます。何千人もの歩行者を観察した結果、私だけではないことがよくわかりました。人間は最適なナビゲーターではないのです。」とRatti氏は言います。

世界の中を移動する

動物の行動や脳活動、特に海馬の研究から、脳のナビゲーション戦略はベクトルの計算に基づいていることが示唆されています。

この種のナビゲーションは、スマートフォンやGPSデバイスのコンピュータアルゴリズムとは大きく異なります。

これらのデバイスは、メモリに保存された地図に基づいて、任意の2点間の最短ルートをほぼ完璧に計算することができます。

Tenenbaum氏は、そのような地図がない動物の脳は、場所を移動するための別の戦略を考え出さなければならないと言います。

「距離に基づいた詳細な地図を脳にダウンロードすることはできませんが、他にどのような方法があるでしょうか?より自然な方法は、経験から得られる情報を利用することかもしれません。基準点、ランドマーク、角度などの観点から考えることは、世界を動き回った経験から得た情報をもとに、空間をマッピングしてナビゲートするアルゴリズムを構築するための非常に自然な方法です。」とTenenbaum氏は言います。

「スマートフォンやポータブル電子機器が人間と人工知能のカップルになっていく中で、人間の脳が使用する計算メカニズムと、機械が使用する計算メカニズムとの関係をよりよく理解することがますます重要になっています。」とRatti氏は言います。

本研究は、MIT Senseable City Lab Consortium、MIT Center for Brains, Minds, and Machines、National Science Foundation、MISTI/MITOR fund、Compagnia di San Paoloから資金提供を受けています。

Published by Massachusetts Institute of Technology. Christian Bongiorno et al,, Vector-based pedestrian navigation in cities, Nature Computational Science (2021). DOI: 10.1038/s43588-021-00130-y.