Kui mu 8-kuune nutab, küsin talt, kas ta on näljane või märg või vajab ta lihtsalt kaissu.
“Babububuu, ” ütleb ta.
Mida ma vajan, on imikute nuttõlk. Ja just see on see, mida teadlaste meeskond väidab, et nad on arenenud.
"Kogenud õed või lastearst saavad tuvastada, miks laps nutab, sest neil on kogemus, " ütleb Põhja-Illinoisi ülikooli elektrotehnika professor Lichuan Liu, kes viis uuringud läbi digitaalsignaalide töötlemise laboris, kus ta on ka direktor. "Me rääkisime nendega ja nad mainisid, et nutu heli põhjal on mõni vihje."
Nii otsustas Liu välja selgitada nutude tunnused, mis võivad aidata neid nimetada valu või ebamugavustunde väljendusena. Need omadused hõlmavad erinevusi helikõrguses ja sageduses. Seejärel töötas meeskond nende funktsioonide tuvastamiseks ja tuvastamiseks välja automaatse kõnetuvastuse baasil algoritmi. See "nutikeele tuvastamise algoritm" oli väljaõpetatud haigla vastsündinute intensiivraviosakonnast võetud beebikõvade salvestustel. See kasutab tihendatud andurit - protsessi, mis rekonstrueerib mittetäielike andmete põhjal signaali, mis on vajalik mürarikkas keskkonnas esinevate helide tuvastamiseks. See tuvastab imiku nutmise, näiteks täiskasvanute kõne või valju telesaate või mudilaste beebide taustal - see tähendab tegelikku keskkonda, kus imikud elavad. Klassifitseerides erinevaid nutuomadusi, näiteks helikõrgust, võib algoritm pakkuda välja, kas nutt on tingitud haigusest või valust, ja tuvastada kiireloomulisuse aste.
Meeskond oli kogenud pediaatrilise abi osutajate poolt hinnatud 48 beebide nutmise salvestust nutmise võimaliku põhjuse - nälg, väsimus, gaasivalud jne - järele. Seejärel võrdlesid nad neid algoritmi hinnangutega. Algoritm nõustus inimestega 70 protsenti ajast.
Liu loodab teha koostööd partneritega, et arendada uutele vanematele imikute nutmise tuvastamise masin. Ta ja tema meeskond on taotlenud oma tehnoloogiale patenti.
"Saate aru saada, miks [beebi] nutab, ja kasutada oma lapse rahustamiseks sobivaid tehnikaid, " ütleb ta. "Kui see on midagi tõeliselt erilist, saate aru, et see on hädaolukord."
Liu sõnul on niinimetatud "haruldased nutussignaalid" - valu või haiguse tunnused - tavalise nutmisega võrreldes sageli väga kõrged ja valjud. Nende nutude tuvastamine võib olla abiks ka haiglas, aidates arstidel ja õdedel kiiresti välja mõelda, millised beebid vajavad viivitamatut tähelepanu. Hüüdeid saab kasutada ka esialgsete diagnostiliste vahenditena selliste probleemide korral nagu kromosomaalsed kõrvalekalded või lihtsalt selliste tavaliste probleemide tuvastamiseks nagu koolikud. Uurimistöö avaldati eelmisel kuul ajakirjas IEEE / CAA Journal of Automatica Sinica .
AI-de arendamine inimese emotsioonide tuvastamiseks on keeruline, ütles Purdue ülikooli arvuti- ja infotehnoloogiaprofessor Julia Rayz, kus ta õpib inimese ja arvuti vahelist suhtlust.
"Mõelge, kui raske on inimesel ära tunda emotsioone kellegi suhtes, mida nad ei tunne, " ütleb naine. „Võrrelge seda, kui palju lihtsam on emotsiooni ära tunda, kui tunneme inimest. Arvuti peab mõtlema sama asja peale, välja arvatud see, et see tavaliselt üldistab kogu elanikkonna kohta käivat teavet. Niisiis, keegi, kellele näib, et nad naeratavad neutraalses faasis, võib arvuti öelda, et inimese nägu näitab tõelist naeratust - seost õnnega -, kuigi see pole tõsi. Sama ka õnnetuga. ”
Liu ja tema meeskond jätkavad tehnoloogia koolitamist suurema täpsuse saavutamiseks. Samuti plaanivad nad lisada uusi funktsioone, näiteks liikumise ja näoilmete tuvastamise ja klassifitseerimise võime. See võib aidata saada üksikasjalikumat teavet beebi emotsionaalse ja füüsilise seisundi kohta. Samuti loodavad nad alustada inimkatseid; seni on algoritmi testitud ainult salvestatud nutude korral.
“Minu poisid on 10- ja 4-aastased, nii et nad pole enam beebid, aga ma mäletan seda ikka, ” ütleb Liu. "Nii et kui saaksin midagi teha, et aidata selliseid vanemaid nagu mu mees ja mina ise, siis tahame, et see oleks tõeline toode, mida inimesed saaksid kasutada, kui nad seda vajavad."
