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)出一種個性化的機器學(xué)習(xí)方法，通過兒童與機器人的互動過程中獲得的獨特數(shù)據(jù)，來分析每個孩子的參與度和興趣點，以便更高效地促進自閉癥治療。這些深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)極大地改善了機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器人來展示這些情緒，并讓孩子們模仿機器人的這些情緒，機器會以適當(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，治療師讓機器人向孩子展示同樣的情緒，并觀察這個孩子與機器人的互動。

對于人類觀察者來說，讓孩子認真參與是很有挑戰(zhàn)性的，Rudovic和他的同事們認為，接受人類觀察訓(xùn)練的機器人，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器人，而是用關(guān)鍵信息來增強這些機器人的能力，使它們能夠個性化治療內(nèi)容，并在機器人和自閉癥兒童之間做出更吸引人的、自然的互動，”媒體實驗室的博士后、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，因為訓(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。”

MIT研發(fā)個性化深度學(xué)習(xí)，

針對獨特數(shù)據(jù)生成個性模型

MIT媒體實驗室的研究人員已經(jīng)開發(fā)出一種個性化的機器學(xué)習(xí)方法，可以幫助機器人在這些互動過程中，通過對孩子獨一無二的數(shù)據(jù)來估計每個孩子的參與度和興趣點，以便更高效地促進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)院的研究團隊意識到，深度學(xué)習(xí)的機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。對于治療機器人來說，Rudovic和他的同事們進一步研究了深度學(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行了比較。這些專家將孩子的視頻和音頻記錄進行了連續(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)進行訓(xùn)練，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)極大地改善了機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展。

自閉癥治療中常用的機器人：

軟銀NAO人形機器人

研究人員在研究中使用了日本軟銀機器人：NAO人形機器人，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)來傳達不同的情感。

參與這項研究的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、大笑和觸摸機器人。

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

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?！袄?，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。

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

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