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長期目標(biāo)不是制造能夠取代人類治療師的機(jī)器人

2019-06-14 16:16:15 編輯: 來源:
導(dǎo)讀 患有自閉癥譜系條件的兒童通常難以識(shí)別周圍人的情緒狀態(tài) - 例如,將幸福的臉與可怕的臉區(qū)分開來。為了解決這個(gè)問題,一些治療師使用兒童

患有自閉癥譜系條件的兒童通常難以識(shí)別周圍人的情緒狀態(tài) - 例如,將幸福的臉與可怕的臉區(qū)分開來。為了解決這個(gè)問題,一些治療師使用兒童友好的機(jī)器人來展示這些情緒,并讓孩子們模仿情緒并以適當(dāng)?shù)姆绞交貞?yīng)他們。

然而,如果機(jī)器人能夠在治療期間順利地解釋孩子自己的行為 - 無論他或她是否感興趣或興奮或注意力 - 這種類型的治療效果最佳。麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室的研究人員現(xiàn)在開發(fā)了一種個(gè)性化的機(jī)器學(xué)習(xí),幫助機(jī)器人使用該孩子獨(dú)有的數(shù)據(jù),估計(jì)每個(gè)孩子在這些交互過程中的參與度和興趣。

憑借這種個(gè)性化的“ 深度學(xué)習(xí) ”網(wǎng)絡(luò),科學(xué)家于6月27日在“ 科學(xué)機(jī)器人”雜志上報(bào)道,機(jī)器人對兒童反應(yīng)的看法與人類專家的評估一致,相關(guān)分?jǐn)?shù)為60%。

人類觀察者對兒童的參與和行為達(dá)成高度一致意見可能具有挑戰(zhàn)性。他們的相關(guān)分?jǐn)?shù)通常在50%到55%之間。Rudovic和他的同事們提出,在本研究中,接受過人類觀察訓(xùn)練的機(jī)器人有朝一日可能會(huì)對這些行為提供更一致的估計(jì)。

“長期目標(biāo)不是制造能夠取代人類治療師的機(jī)器人,而是通過治療師可以用來個(gè)性化治療內(nèi)容的關(guān)鍵信息來增強(qiáng)它們,并在機(jī)器人和自閉癥兒童之間進(jìn)行更具吸引力和自然主義的互動(dòng), “媒體實(shí)驗(yàn)室的博士后Oggi Rudovic解釋說,該研究的第一作者。

羅莎琳德皮卡德是該論文的合著者,也是麻省理工學(xué)院教授,??主持情感計(jì)算研究,他說個(gè)性化在自閉癥治療中尤為重要:一句著名的諺語是:“如果你遇到一個(gè)人,患有自閉癥,你就會(huì)遇到一個(gè)患有自閉癥的人。“

“ 在自閉癥中創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)和AI [ 人工智能 ] 的挑戰(zhàn)尤其令人煩惱,因?yàn)橥ǔ5腁I方法需要大量的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)對于學(xué)習(xí)的每個(gè)類別都是相似的。在異質(zhì)性統(tǒng)治的自閉癥中,正常的AI方法失敗,“皮卡德說。Rudovic,Picard和他們的隊(duì)友也一直在其他領(lǐng)域使用個(gè)性化深度學(xué)習(xí),發(fā)現(xiàn)它可以改善疼痛監(jiān)測結(jié)果和預(yù)測阿爾茨海默病的進(jìn)展。

會(huì)見NAO

機(jī)器人輔助治療自閉癥的方法通常是這樣的:人類治療師會(huì)展示兒童照片或不同面孔的閃卡,以表示不同的情緒,教他們?nèi)绾巫R(shí)別恐懼,悲傷或喜悅的表情。治療師然后對機(jī)器人進(jìn)行編程以向孩子顯示這些相同的情緒,并在孩子與機(jī)器人接觸時(shí)觀察孩子。孩子的行為提供了有價(jià)值的反饋,機(jī)器人和治療師需要繼續(xù)學(xué)習(xí)。

研究人員在這項(xiàng)研究中使用了SoftBank Robotics NAO仿人機(jī)器人。NAO身高約2英尺,類似于裝甲超級英雄或機(jī)器人,通過改變眼睛的顏色,四肢的運(yùn)動(dòng)和聲音的語氣來傳達(dá)不同的情緒。

參與本研究的35名自閉癥兒童,17名來自日本,18名來自塞爾維亞,年齡從3歲到13歲不等。他們在35分鐘的會(huì)議期間以各種方式對機(jī)器人做出反應(yīng),在某些情況下看起來很無聊和困倦興奮地跳著房間,拍手,笑著或觸摸機(jī)器人。

研究中的大多數(shù)孩子對機(jī)器人的反應(yīng)“不僅僅是作為一個(gè)玩具,而是與NAO有關(guān),因?yàn)樗且粋€(gè)真實(shí)的人”,特別是在講故事時(shí),治療師詢問NAO如果孩子們拿著機(jī)器人會(huì)感覺如何根據(jù)魯多維奇的說法,這是一種冰淇淋。

一名4歲女孩在參加會(huì)議期間躲在母親身后,但對機(jī)器人變得更加開放,并在治療結(jié)束時(shí)笑了起來。一名塞爾維亞兒童的妹妹給了NAO一個(gè)擁抱,并說:“機(jī)器人,我愛你!” 在一次會(huì)議結(jié)束時(shí),她說她很高興看到她的兄弟喜歡和機(jī)器人一起玩。

“治療師說,讓孩子接觸幾秒鐘對他們來說可能是一個(gè)很大的挑戰(zhàn),機(jī)器人吸引了孩子的注意力,”Rudovic解釋說,為什么機(jī)器人在這種治療方法中很有用。“此外,人類以多種不同的方式改變他們的表達(dá)方式,但機(jī)器人總是以同樣的方式做到這一點(diǎn),這對孩子來說不那么令人沮喪,因?yàn)楹⒆右苑浅S袟l理的方式學(xué)習(xí)如何表達(dá)表達(dá)。”

個(gè)性化機(jī)器學(xué)習(xí)

麻省理工學(xué)院的研究小組意識(shí)到,一種稱為深度學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)對于治療機(jī)器人來說有用,可以更自然地感知孩子的行為。深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)使用分層的多層數(shù)據(jù)處理來改進(jìn)其任務(wù),每個(gè)連續(xù)層相當(dāng)于原始原始數(shù)據(jù)的稍微抽象的表示。

盡管自20世紀(jì)80年代以來深度學(xué)習(xí)的概念已經(jīng)出現(xiàn),但Rudovic說,直到最近才有足夠的計(jì)算能力來實(shí)現(xiàn)這種人工智能。深度學(xué)習(xí)已被用于自動(dòng)語音和對象識(shí)別程序,使其非常適合于解決諸如面部,身體和聲音的多個(gè)特征的問題,這些特征可用于理解更抽象的概念,例如兒童的訂婚。

“例如,在面部表情的情況下,面部的哪些部分對于參與的估計(jì)最重要?” 魯多維奇說。“深度學(xué)習(xí)允許機(jī)器人直接從該數(shù)據(jù)中提取最重要的信息,而無需人工手動(dòng)制作這些功能。”對于治療機(jī)器人,Rudovic和他的同事們進(jìn)一步深入學(xué)習(xí)并構(gòu)建了個(gè)性化的理念可以從每個(gè)孩子收集的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的框架。研究人員從兒童手腕上的監(jiān)視器上捕獲了每個(gè)孩子的面部表情,頭部和身體動(dòng)作,姿勢和手勢,錄音以及心率,體溫和皮膚出汗反應(yīng)數(shù)據(jù)的視頻。

機(jī)器人的個(gè)性化深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)這些視頻,音頻和生理數(shù)據(jù)的層次,有關(guān)兒童孤獨(dú)癥診斷和能力,他們的文化和性別的信息構(gòu)建的。然后,研究人員將他們對兒童行為的估計(jì)與五名人類專家的估計(jì)進(jìn)行了比較,他們對兒童的視頻和錄音進(jìn)行了連續(xù)編碼,以確定孩子在會(huì)話期間的高興或不安,感興趣程度和參與度。

通過人類編碼的這些個(gè)性化數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,并對未用于訓(xùn)練或調(diào)整模型的數(shù)據(jù)進(jìn)行測試,網(wǎng)絡(luò)顯著改善了機(jī)器人對研究中大多數(shù)兒童的行為的自動(dòng)估計(jì),超出了研究人員發(fā)現(xiàn),估計(jì)網(wǎng)絡(luò)是否以“一刀切”的方式將所有兒童的數(shù)據(jù)結(jié)合起來。

Rudovic及其同事還能夠探討深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)如何做出估計(jì),從而揭示了孩子們之間的一些有趣的文化差異。“例如,來自日本的兒童在高度接觸期間表現(xiàn)出更多的身體動(dòng)作,而在塞爾維亞人中,大的身體動(dòng)作與脫離事件有關(guān),”Rudovic說。


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