Hitomi Koike

vet→Kyoto / Neuroimaging🧠

[Hitomi Koike @htm___o0]

幸せすぎやん？？？

[Kenji Fujisaki (藤崎健二) @fujisaki1213]

論文が公開されました！
恋人は、単に「よく知っている人」なのではなく、友人や魅力的な異性とは質的に異なる形で表象されること、前部島皮質での表象の特異性が恋人のことをふと考えてしまう頻度と関連すること等を示した研究です。
https://t.co/rskS8PQagM

[河村書店 @consaba]

朴沙羅「かつて、同僚の1人が学生さんに向けて、「社会学の魅力は、『あなたのせいではない』と言ってくれることだ」と言ったことがありました。」（2026年4月19日.）https://t.co/0Py7hZ4I0J

[中島 智 @nakashima001]

… デフォルト・モード・ネットワークが面白いのは、創造性を発揮していたりするときに急に活動が活発化する一方で、誰かから名前を呼ばれたりするなど、脳のモードが「内省」から「外への集中」に切り替わった瞬間、すっと消えてしまうことです。」石津智大
https://t.co/T5nsSFB0vh

[AIDB @ai_database]

人が話そうとしている内容を文章に変換するシステムが作られたとのこと。声を出そうとしたときだけでなく、心の中で話していることも文章化できることが分かっています。
コロンビア大学やスタンフォード大学などの研究者らによる報告です。

この分野の他の技術と比べて、実用的なレベルに大きく 近づいたとさ���ています。
ただし「心の中で話している」内容の再現は、まだ限定的な条件で実現するにとどまっています。

面白いことに、人間の約98時間分の脳活動データに加えてサルの約269時間分もモデルの学習に使用しています。
人間とサルの脳の基本的な動作原理に��共通性があり、サルの脳活動データもしっかり役立つとのことです（人間データの方がより有用ではある）。

なお、技術的にはLLMを活用しており、高度な推論能力よりも音声や言語の基礎的な知識の方が大事だったそうです。

また、システムの実験を通して「声を出そうとしたとき」と「心の中で話している」ときで脳表現に共通性があることが明らかになったと述べられています。

こうした技術は、まずは医学分野で役立つことが期待されています。

[Chubby♨️ @kimmonismus]

AI Turns Brain Activity Into Sentences

Researchers have created a “mind-captioning” AI that translates brain activity into full descriptive sentences, not just keywords.

Using fMRI scans and deep-language models, the system decodes what people see or imagine with surprising detail, effectively narrating mental scenes. Beyond its sci-fi appeal, the technology could unlock new ways to understand perception and help those with speech loss regain communication.

[池谷裕二 @yuji_ikegaya]

【アートで創造力アップ】美術や音楽などの美的体験は、５つの脳ネットワーク（デフォルトモード、実行制御、顕著性、感覚運動、報酬系）の協調性を高め、アイデア生成・評価・表現において創造性を促進するそうです。今週の『欧州医学研究誌』の総説より→ https://t.co/PraYCkqbRr

[AIDB @ai_database]

オックスフォード大学などの研究者らが、
「人が語るときに頭の中で何が起きているか」
をLLMを使って分析した結果、

人の思考は川のように滑らかに流れるのではなく、
「ある概念から次の概念へと飛び跳ねるように進む」
ことが分かったそうです。

また、遠い概念に移るときはアウトプット��遅くなることも判明しました。

さらに、自分のコミュニケーションスタイルが独特だと感じている人は、実際に予測しにくい思考の軌跡を描くことが分かりました。

これまでの技術では言葉から思考の流れを読み取るのは難しかったのですが、LLMを使うことで、こうした分析が可能になったようです。

今回の実験結果は、「意識の流れは飛翔と停止の連続だ」という100年以上前にウィリアム・ジェームズが言ったことを裏付けている可能性があります。

なお実験内容としては、1100人に「シンデレラの話を詳しく説明してください」「普通の人の一日の流れを説明してください」と頼み、その語りを分析しました。

LLMを活用することでそうしたデータから人間の思考プロセスの幾何学的な構造を明らかにし、実際の行動や個人差と紐づいていることを示唆できた形です。

精神医学的な評価にも応用できる可能性があると期待されています。

[Ethan Mollick @emollick]

You can make LLMs more creative by training them on human "creativity signals" (novelty, diversity, surprise, quality). Result: Even small models score higher on all 4 creativity dimensions simultaneously.

Looks like we can optimize AI for creativity just like any other metric

[Luiz Pessoa @PessoaBrain]

𝗟𝗮𝗿𝗴𝗲-𝘀𝗰𝗮𝗹𝗲 𝗰𝗼𝗿𝘁𝗶𝗰𝗮𝗹 𝗳𝘂𝗻𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹 𝗻𝗲𝘁𝘄𝗼𝗿𝗸𝘀 𝗮𝗿𝗲 𝗼𝗿𝗴𝗮𝗻𝗶𝘇𝗲𝗱 𝗶𝗻 𝘀𝘁𝗿𝘂𝗰𝘁𝘂𝗿𝗲𝗱 𝗰𝘆𝗰𝗹𝗲𝘀
Static networks are good but how about their dynamics? (nothing is static in the brain)
They temporally cycle.
https://t.co/HobVu1to6f

[Makoto Iijima @makokujira]

飯島誠展ー景色と心象ー
2025年6/22(日)～6/28(土)12:00～18:00
最終日16:30まで
新作油彩、パステル画約40点を展示予定です。銀座一丁目にある素敵な画廊です。皆様のご来場を心よりお待ちしております。
有楽町線銀座一丁目出口7すぐ
銀座線京橋駅出口3徒歩4分
銀座中央通りビル7Fギャラリーゴトウ

[AIDB @ai_database]

脳で思い描いた言葉を文章として取り出すことが、頭に電極を埋め込まなくても、ついに統計的に意味のあるレベルで実現したとの報告。

単語ごとの脳波から予測された候補に対して、LLMで文脈の整合性を評価する仕組みを取り入れたのがポイントだそうです
（未知の単語が出てきたとしても、LLMが前後の文脈をもとに補完）。

もちろん、現時点ではまだリアルタイム性に欠け、まだ誤りも多く、脳活動を測定す���装置も大きいので日常用途に適しているとは言えません。

とはいえ、これまでの非侵襲的手法（要するに頭に侵入せずに外側から何とかするアプローチ）では達成できなかった水準の精度を初めてクリアしたという意味で注目すべき成果とのことです。

この「Brain-to-Text」は、話せなくなった人のコミュニケーションを支援する手段としても注目されています。

これまでは脳に電極を埋め込む手術を伴う方法でしか精度が出ず、実用化の大きな障壁となっていました。

[海ゴリラ @the_kawagucci]

思いがけない援護射撃にビビる

[塩辛 @siokara1204]

研究結果を求められて、追いかけられてるかと思った

[Tele @KitrTele]

MV公開しました。

https://t.co/MdMogQdMwj

[Yanagida Masahiro 柳田 将洋 @y_masaaaa_yk]

信じられない

[オリコンニュース @oricon]

Sexy Zone、3月末で中島健人が卒業
30歳の節目に決断、ソロ活動へ
https://t.co/wqPWj38nvh

「国内外問わず様々な挑戦をしていきたい」という中島。4月からはグループ名を改名し、菊池風磨、佐藤勝利、松島聡の3人で活動していく。

#SexyZone #中島健人 #ケンティー #ケンティー卒業

[Tkikusui @Tkikusui1]

クルト君の髪型は研究のため、一時的に丸刈り。でも割と似合ってるな〜

[石川祐希 @yuki14_official]

残り3試合。全員でベストパフォーマンスを。

[キュー @sputniktomboy]

エリザベスカラーつけてる実家猫の写真、何度見てもだいすきだな

[オリンピック™︎ @gorin]

#宇野昌磨 選手が優勝🥇

グランプリファイナル 男子シングル⛸️
宇野昌磨選手が、自身初となるグランプリファイナル制覇🇯🇵おめでとうございます👏

#フィギュアスケート @skatingjapan