Новый тип персонализированного машинного обучения для роботов, использующихся для лечения детей с аутизмом, был разработан учеными из MIT Media Lab (Кембридж). Научная статья об этом опубликована в журнале Science Robotics, а популярно об этом пишет блог дружественного нам издательства Эко-Вектор.
Rudovic et. al
Дети, страдающие аутизмом, часто испытывают трудности с оценкой эмоциональных состояний других людей — например, при попытке отличить счастливое лицо от испуганного. Для борьбы с такими расстройствами в некоторых клиниках используют специальных роботов, которые демонстрируют детям эмоции и помогают реагировать на них соответствующим образом.
Роботизированные системы при аутизме работают следующим образом: сначала врач показывает детям фотографии, на которых изображены лица людей с разными эмоциями, помогая им распознавать выражения страха, грусти или радости. Затем специалист программирует робота так, чтобы он показывал эти же эмоции ребенку, после чего врач наблюдает и оценивает их взаимодействие. Поведение детей дает ценную информацию, позволяющую судить об улучшении навыков в распознавании эмоциональных состояний.
Авторы настоящего исследования пришли к выводу о необходимости улучшения работы роботов, применив одну из форм машинного обучения — глубокое обучение. Она основана на обучении искусственного интеллекта представлениям, где векторы признаков располагаются сразу на множестве уровней, на каждом из которых имеются абстрактные признаки, основанные на признаках предыдущего уровня. Данная технология позволила роботам оценивать вовлеченность и интерес детей во время их контакта, используя данные, уникальные для каждого ребенка.
Интересно, что новая система позволила выявить некоторые культурные особенности детей.
«Например, у детей из Японии двигательная активность была более выражена при активном участии в выполнении заданий с роботами, тогда как у детей из Сербии — при эпизодах разрядки», — отмечает Огги Рудович, ведущий автор исследования.
Science Robotics 27 Jun 2018:
