面食い矯正のための視覚マスキングという未来
視力トレーニングゲームについて、もう少し興味を持って貰えると嬉しいので追記します。
このゲームがもし本当に（少しでも）視覚に対する効果があるとするならば、ガボールパッチと呼ばれる模様がV1視覚野を調整するための最適入力になっている可能性があるということです。V1視覚野は、様々な大きさ、角度を持ったガボールフィルタとして脳内に存在し、視覚入力に反応しています。
引用元 http://ohzawa-lab.bpe.es.osaka-u.ac.jp/resources/text/KisokouKoukai2009/Ohzawa2009Koukai04.pdf
そして、Convolutional Neural Network( CNN ) というディープラーニングの領域において、下記のような画像を見た事がある人も多いと思います。
CNNは脳の神経回路網を模しているので、こちらもガボールパッチに似ています。そして一般にCNNの学習においては大量の画像の入力が必要になりますが、求めるフィルタが明確であればそれに対応する最適入力も存在するように思えます。
引用元 Jarrett ICCV 2009 , autoencoder(PSD)における学習後フィルタ（右）における最適入力（左）
つまり本ゲームは、ガボールパッチを見るということが視覚野のフィルタを効率良く学習できる方法なのかもしれないという仮説に基づいており、目的はその検証にあります。上の図を見る限り、（出力を最大化する）最適入力はフィルタのおよそ二倍の空間周波数かなと思ったので、本ゲームでも少し細かいガボールパッチを採用しました。
[飛躍します]
仮定に次ぐ仮定でしかないのですが、もし実際の脳機能の学習則がCNNのそれと一致していたら、かつ、最適な入力が視覚野のより下層のレイヤーをも調整する働きがあるのだとしたら、我々は物の見方を状況や目的によってコントロールできるということになります。
現実をどのように歪めて見るのかは自分の脳の回路次第なので、waifu2xのように選択的に超解像をかけるようなトレーニングが可能だということです。
具体的に思いつく例としては、
1. 戦場における索敵
これは最もシンプルな例。畳み込みフィルタは、入力を先鋭化させる（もしくはぼかす）ことが役割であり、任意の対象についての視覚入力をマスキングすることができるとも言える。市街戦やジャングル等で敵を峻別、あるいはノイズを排するために、人の形や色に反応しやすいフィルタを学習することは可能な気がする。
2. 他者の顔を受け入れやすくする
例えば面食いの人は細かなパーツに反応し過ぎている。鼻や口といったパーツへの意識を弱く、瞳へは超解像がかかるような視覚マスキングを施すことで、面食いを矯正できるのではないか。あるいは、誰を見ても自分に顔が似ていると思わせるような方向へのフィルタ学習方法も、他者への親近感が増し、皆が幸せになる道だと思う。
3. 長年の勘や経験を要する職業への訓練
ひよこの雌雄判別や、医療診断画像の解析等については、最適な学習画像というものが存在している筈である。（そのあたりの作業は後年、すべて人工知能の独擅場になってしまうのだとは思うが）
あたりでしょうか。
とはいえこれらの予想はすべて、この視力トレーニング方法が効果があるのか如何にかかってくるので、ぜひ皆さんに検証をお願いできると嬉しいです。
参考までに（入力画像は適当なので効果はありませんが）面食い矯正トレーニングの未来図を以下に。
少しでもこの現象について興味を持って貰えますように。
よろしくおねがいします。
