文章を読んでいるときに、目はミリ秒単位で動いている。

ページ上を行ったり来たりしたり、特定の箇所から離れられなかったり、ざっと通り過ぎたり、気持ちが強くかき立てられて瞳孔が大きくなったり…。

その動きは普段は意識されていない。

「心がどのように言語を処理するのか」を研究している心理学者にとっては、目の不規則な動きがブラックボックスである脳をのぞき込むための「窓」になり、コンピューターに「読む能力」を学習させるという課題に役立つ可能性があるのだと言う。

一方、ニューラルネットワークは「機械が言語を理解する方法」を大幅に改善させてきたが、それには巧妙にラベル付けされたデータが大量に必要となる上、膨大な時間や労力を要する。

しかも、ニューラルネットワークは時として「人間がもつような常識」に欠けており、まるでブラックボックスのようでもある。そのため研究者たちは、「法則と直感」をコード化することによってニューラルネットワークを「正しい方向」に導く方法を探し求めている。

また、人工のニューラルネットワークをさらに脳に近づける方法を模索し続けている研究者にとって、ノイズが多い人間の脳波を理解することも難しく、スイス連邦工科大学チューリッヒ校の大学院生ノラ・ホーレンシュタインは脳波ではなく「視線」に注目している。

ホーレンシュタインは、ニューラルネットワークの言語認識方法を改善するパターンを見つけるために、目の動きと脳波スキャンで集めた脳の信号とを組み合わせたデータセットを2018年に作成した。

そして、視線の動きに関する情報が、特定の表現を特定するほか、感情の分析や文法的ミスの発見などのタスクに役立ったり、場所や人など「実在するもの」を特定する能力を向上させるという事実が発見された…。

（WIRED『人間の目の動きをまねれば、「AIの読解力」は向上する』2019年05月09日）