深度學(xué)習(xí)有個性!MIT為每一位自閉癥兒童配備了專屬機(jī)器網(wǎng)絡(luò)

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關(guān)鍵信息：MIT開發(fā)出一種個性化的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，通過兒童與機(jī)器人的互動過程中獲得的獨(dú)特數(shù)據(jù)，來分析每個孩子的參與度和興趣點(diǎn)，以便更高效地促進(jìn)自閉癥治療。這些深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)極大地改善了機(jī)器人對兒童行為的自動評估，與人類專家評估結(jié)果基本一致。

關(guān)鍵數(shù)據(jù)：參與這項(xiàng)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。

關(guān)鍵意義：深度學(xué)習(xí)的機(jī)器人對于輔助治療是很有用的，可以更自然地感知孩子的行為，促進(jìn)治療效果的提升。

自閉癥兒童看不懂你的表情，

傳統(tǒng)治療方法準(zhǔn)確率低

患有自閉癥的兒童通常很難識別周圍人的情緒狀態(tài)，例如，他們很難將一張快樂的臉和一張恐懼的臉區(qū)分開來。為了解決這個問題，一些治療師使用兒童友好型機(jī)器人來展示這些情緒，并讓孩子們模仿機(jī)器人的這些情緒，機(jī)器會以適當(dāng)?shù)姆绞交貞?yīng)他們，并且這種療法效果目前是最好的。

機(jī)器人輔助治療自閉癥的方法通常是這樣的：一個人類治療師展示一張兒童不同情緒的照片，教他們?nèi)绾巫R別恐懼、悲傷和喜悅等各種表情；然后，治療師讓機(jī)器人向孩子展示同樣的情緒，并觀察這個孩子與機(jī)器人的互動。

對于人類觀察者來說，讓孩子認(rèn)真參與是很有挑戰(zhàn)性的，Rudovic和他的同事們認(rèn)為，接受人類觀察訓(xùn)練的機(jī)器人，有一天可能會對兒童行為提供更精確的估計?！拔覀兊拈L期目標(biāo)不是創(chuàng)造出能取代人類治療師的機(jī)器人，而是用關(guān)鍵信息來增強(qiáng)這些機(jī)器人的能力，使它們能夠個性化治療內(nèi)容，并在機(jī)器人和自閉癥兒童之間做出更吸引人的、自然的互動，”媒體實(shí)驗(yàn)室的博士后、該研究的第一作者Oggi Rudovic解釋道。

論文的合著者、麻省理工學(xué)院教授Rosalind Picard說到：“個性化在自閉癥治療中尤其重要，但想使機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能在自閉癥中起作用是有挑戰(zhàn)的，因?yàn)橛?xùn)練人工智能需要大量的相似數(shù)據(jù)?！痹谧蚤]癥中，異質(zhì)性大量存在，因此正常的人工智能方法失敗了?！?/p>

MIT研發(fā)個性化深度學(xué)習(xí)，

針對獨(dú)特數(shù)據(jù)生成個性模型

MIT媒體實(shí)驗(yàn)室的研究人員已經(jīng)開發(fā)出一種個性化的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，可以幫助機(jī)器人在這些互動過程中，通過對孩子獨(dú)一無二的數(shù)據(jù)來估計每個孩子的參與度和興趣點(diǎn)，以便更高效地促進(jìn)二者之間的互動和自閉癥治療。

科學(xué)家們在6月27日的科學(xué)機(jī)器人雜志上報告說，通過這種個性化的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，機(jī)器人對兒童反應(yīng)的感知與人類專家的評估基本一致。

麻省理工學(xué)院的研究團(tuán)隊(duì)意識到，深度學(xué)習(xí)的機(jī)器人對于輔助治療是很有用的，可以更自然地感知孩子的行為，深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)使用層次化的、多層的數(shù)據(jù)處理來改善任務(wù)結(jié)果。

Rudovic說，盡管自上世紀(jì)80年代以來，深度學(xué)習(xí)的概念一直存在，但直到最近，才有足夠的計算能力來實(shí)現(xiàn)這種人工智能。深度學(xué)習(xí)可以理解臉部、身體和聲音的多重特征，從而理解一個更抽象的概念，例如孩子的參與。

深度學(xué)習(xí)可以讓機(jī)器人直接從數(shù)據(jù)中提取出最重要的信息，而不需要人類手工制作這些特征。對于治療機(jī)器人來說，Rudovic和他的同事們進(jìn)一步研究了深度學(xué)習(xí)的概念，并建立了一個個性化的框架，可以從每個孩子身上收集的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。

利用手腕上的監(jiān)視器和拍攝的每個孩子的面部表情、頭部和身體動作、音頻以及心率、體溫和皮膚汗液的數(shù)據(jù)，構(gòu)成了孩子的參與度指標(biāo)。這些機(jī)器人的個性化深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)是由這些視頻、音頻和生理數(shù)據(jù)、關(guān)于孩子的自閉癥診斷和能力、他們的文化和性別的信息組成的。

然后，研究人員將他們對兒童行為的估計與五名人類專家的估計進(jìn)行了比較。這些專家將孩子的視頻和音頻記錄進(jìn)行了連續(xù)的編碼，以確定孩子們在會議期間的表現(xiàn)是多么的高興或沮喪，多么有興趣，以及他們的參與度如何。研究人員發(fā)現(xiàn)，通過對這些由人類編碼的個性化數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)極大地改善了機(jī)器人對兒童行為的自動評估，而不是通過“一刀切”的方法將所有兒童的數(shù)據(jù)綜合起來。

Rudovic、Picard和他們的隊(duì)友們也在其他領(lǐng)域使用了個性化深度學(xué)習(xí)，發(fā)現(xiàn)它能改善疼痛監(jiān)測的結(jié)果，并預(yù)測阿阿茲海默癥的進(jìn)展。

自閉癥治療中常用的機(jī)器人：

軟銀NAO人形機(jī)器人

研究人員在研究中使用了日本軟銀機(jī)器人：NAO人形機(jī)器人，NAO有半米左右高，它通過改變眼睛的顏色、四肢動作和聲音音調(diào)來傳達(dá)不同的情感。

參與這項(xiàng)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分鐘的時間里對機(jī)器人做出了各種各樣的反應(yīng)，從無聊、困倦，到在房間里興奮地跳來跳去、拍手、大笑和觸摸機(jī)器人。

在互動過程中，大多數(shù)孩子對機(jī)器人的反應(yīng)是“NAO不僅僅是一個玩具，而更像是一個真實(shí)的人”。

Rudovic和他的同事們也能夠探究深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)是如何做出計算的，同時也揭示了孩子們之間有趣的文化差異。“例如，日本的孩子在高參與度的時候表現(xiàn)出更多的身體動作，而在塞爾維亞人的身體活動中，他們的身體活動與脫離接觸有關(guān)，”Rudovic說。

這項(xiàng)研究由日本的教育部、文化部、體育、科學(xué)和技術(shù)部等機(jī)構(gòu)共同資助的。

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