Искусственный интеллект поможет в лечении аутизма
Ученые из США создали особого робота с системой глубинного обучения. Его предполагается применять для проведения терапии детишек с расстройствами аутического спектра – робот научит их определять чужие эмоции и выражать собственные, и, в итоге, успешно адаптироваться к жизни в социуме. Клинические испытания робота назначены на 2019 год.
Аутизм - расстройство психического и психологического развития, при котором у человека наблюдается выраженный дефицит эмоциональных проявлений и социального взаимодействия. Особенность страдающих аутизмом – отсутствие проявления эмоций, жестов и речевого обращения, зачастую – и отсутствия социального смысла в действиях. Аутист, как правило, не может соединить в одну цепочку детали каких-либо действий, отличить одушевленные предметы от неодушевленных, его раздражают внешние факторы (свет, звук, прикосновение). Неумение определять эмоции других людей и продуцировать адекватные реакции на них делают адаптацию аутиста в социуме очень затруднительной.
Современной науке излечить аутизм не под силу. Однако существует целый ряд методов коррекции, которые помогают улучшить состояние ребенка и адаптироваться в окружающем мире.
В ближайшем будущем значительно усилить эффективность терапии аутизма специалисты смогут при помощи робота с искусственным интеллектом. Такое решение создала группа исследователей Массачусетского технологического института (MIT).
Робот обучит детишек-аутистов распознавать эмоции других людей, опираясь на индивидуальные данные каждого ребенка и уникальную почти в каждом случае обратную реакцию. Устройство будет общаться с пациентом посредством жестов и голосовых сообщений. Камеры, расположенные на передней части робота, будут считывать в ходе этого общения выражение лица ребенка, движения его головы и тела, позы, жесты и речь. Вся собираемая информация будет выводиться на дисплей, и ее смогут отслеживать специалисты-медики.
Устройство наделено способностью, анализируя всю собранную в процессе общения информацию, распознавать эмоции и оценивать поведение ребенка-аутиста. Используя технологии глубинного обучения и построения алгоритмов, способных к самостоятельному обучению, робот будет самостоятельно составлять методику для каждого ребенка, помогая процессу выработки у него рефлекторных эмоций и давая ему возможность постепенно привыкать к выражению эмоций в разных ситуациях.
Технологии машинного обучения в частности, и искусственного интеллекта (ИИ) в целом, уже успели положительно зарекомендовать себя в разных областях медицины. Так, к лету 2018 года в Германии нейросеть научилась распознавать инфаркт миокарда по электрокардиограмме пациента. В Китае ИИ диагностирует опухоли и гематомы намного точнее специалистов-неврологов. Ученые Ноттингемского университета разработали четыре алгоритма машинного обучения для оценки степени риска сердечно-сосудистых заболеваний пациентов, которые показали точность между 74% и 76,4% - выше, чем реальные врачи.
Нейросеть Watson Explorer AI, созданная учеными IBM, заменит свыше 30-ти сотрудников японской страховой компании Fukoku Mutual Life Insurance. Она будет просматривать медицинские сертификаты, учитывать, сколько раз тот или иной пациент посещал госпиталь, какие операции перенес и ряд других факторов, на основании которых определит индивидуальные условия страхования жизни для каждого клиента.
В ближайшие годы искусственный интеллект предполагается внедрить и в московском здравоохранении. Системы ИИ будут осуществлять дистанционный контроль здоровья москвичей, анализируя информацию из медицинской карты и носимых устройств, сообщать о необходимости посетить врача или сдать анализы.
Системы ИИ уже несколько лет успешно и часто эффективнее человека работают в таких областях, как финансовая сфера (выявление подозрительных и мошеннических транзакций, борьба с отмыванием средств), сфера коммерции (составление персональных рекомендаций покупателям на основе анализа пользовательского поведения, проведение и прогнозирование итогов промоакций, создание чат-ботов, дающих персональные рекомендации, маркетинг полного цикла).
Нейросеть, разработанная Марком Уоллером (Mark Waller) из Шанхайского университета, успешно работает в промышленном производстве, разрабатывая синтетические молекулы. К примеру, 6-тистадийный синтез производного бензопирана сульфонамида, необходимого при лечении болезни Альцгеймера, алгоритм составил менее, чем за 6 секунд.
Использование технологий машинного обучения в таких промышленных сферах, как выплавка стали или переработка стекла, позволяет значительно сократить издержки.
В сельском хозяйстве ИИ применяется для определения оптимального времени посева, отслеживания состояния почвы, подбора удобрений. К примеру, приложение, использующее Microsoft Cortana Intelligence Suite, помогло фермерам из Индии собрать на почти на 40% больше урожая, чем обычно.
В последние месяцы стали необыкновенно популярны приложения, использующие нейросети для обработки фото и видео: разработка белорусских ученых MSQRD, российские сервисы Prisma и Mlvch.
Нейросети сегодня сочиняют музыку и пишут книги – уже созданы «нейронные» продолжения к серии романов о Гарри Поттере и «Играм Престолов».
А всего лишь 2 месяца назад нейросеть AlphaGo (разработка Google DeepMind) совершила своего рода прорыв, обыграв Кэ Цзэ, китайского профессионального игрока в го – логическую игру с глубоким стратегическим содержанием, созданную в Древнем Китае. Долгое время считалось, что для игры в го необходим не только интеллект, но и интуиция, которой компьютеры не обладают.
Опубликовано 16.07.2018