Страдающие аутизмом дети часто испытывают трудности с распознаванием эмоциональных состояний окружающих людей, например, не отличая счастливое лицо от страшного. Чтобы исправить это, некоторые терапевты используют дружелюбного робота-ребенка.
Привлечение такого робота-терапевта помогает показать эти эмоции детям и научить их реагировать на них соответствующим образом. Однако этот вид терапии лучше всего работает, если робот может плавно интерпретировать собственное поведение ребенка — будет ли он заинтересован или взволнован во время сеанса терапии. Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) разработали тип персонализированного машинного обучения, который помогает роботам оценить вовлеченность и заинтересованность каждого ребенка в ходе этих взаимодействий, используя данные, которые являются уникальными для этого малыша.
Вооружившись персональной сетью «глубокого обучения», восприятие роботами реакции детей соответствовало оценкам экспертов в 60% случаев.
Исследователи предполагают, что роботы, которые обучаются на человеческих наблюдениях, как в данном исследовании, могут когда-нибудь обеспечить более последовательные оценки этого поведения.
«Долгосрочная цель заключается не в создании роботов, которые заменят врачей-терапевтов, а в том, чтобы предоставлять им ключевую информацию, которую терапевты могут использовать для индивидуализации терапевтического воздействия, а также чтобы сделать более интересным и натуралистичным взаимодействие между роботами и детьми с аутизмом», - объясняет Ася Рудович из лаборатории MIT, первый автор исследования.
Комментарии
(0) Добавить комментарий