Innhold
- Definere kunstig intelligens
- Hvorfor og hvordan AI brukes til å diagnostisere og behandle autisme
- Roboter for å behandle autisme
- AI-apper for autisme
- Grenser for AI for behandling av autisme
Definere kunstig intelligens
Begrepet AI blir ofte brukt, både riktig og feil, på et bredt spekter av programmer og apper. Det brukes vanligvis til å skille "vanlig" programmering fra en type programmering som lærer mens den samhandler. I teorien er derfor AI-baserte programmer og apper mer menneskelige enn vanlige algoritmebaserte programmer og apper.
Journalen Business Horizons definerer AI som "et systems evne til å tolke eksterne data riktig, å lære av slike data, og å bruke disse læringene til å oppnå spesifikke mål og oppgaver gjennom fleksibel tilpasning." Med andre ord, AI kan svare på en enkelt persons spesielle evner og utfordringer med spesifikke resultater i tankene, akkurat som en lærer eller terapeut kan.
Kunstig intelligens er ikke på dette punktet i nærheten av det nivået som science fiction foreslår. Med andre ord, ingen robot eller program kan bruke AI til å bestå Turing Test, utviklet av den berømte kryptografen Alan Turing. Turing-testen sier at "hvis en person ikke kan skille om han / hun snakker med et menneske eller en maskin, viser maskinen intelligent oppførsel."
Hvorfor og hvordan AI brukes til å diagnostisere og behandle autisme
Det er ikke alltid lett å oppdage tegn på autisme, spesielt når vedkommende er veldig lys og / eller fungerer godt. Det betyr at det kan ta lengre tid enn det burde å få en diagnose - og en sen diagnose betyr en forsinkelse i å få behandlinger og tjenester som skal være tilgjengelige i barnets tidligste år.
Det er flere grunner til at det oppstår forsinkelser. Det er ikke noe tydelig tegn på autisme, og noen tegn på autisme kan også antyde andre, ikke-relaterte lidelser eller personlighetsforskjeller. Evaluatorer kan være usikre på om en bestemt oppførsel er en del av et autistisk mønster eller bare en personlig egenart, og mange evaluatorer og foreldre er ikke villige til å feste en etikett på et barn før de er helt sikre på at etiketten er riktig.
I følge publikasjonen Spectrum News er en form for AI som kalles "deep learning" noen ganger bedre i stand enn mennesker å oppdage relevante mønstre. Dyp læring er en type maskinlæring som faktisk er basert på kunstige nevrale nettverk, og denne typen programmer kan være en god måte å gi evaluatorer bekreftelse på en diagnose eller foreslå behov for videre evaluering.
Det er noen få selskaper som er banebrytende for å diagnostisere barn med autisme ved hjelp av AI og AI-lignende teknologi:
Behavior Imaging
Behavior Imaging, et Boise, Idaho-selskap, bruker et system kalt Naturalistic Observation Diagnostic Assessment. Dette verktøyet er en app som lar foreldre laste opp videoer av barna sine for observasjon. Opprinnelig så klinikere videoene for å stille eksterne diagnoser; mer nylig har imidlertid selskapet begynt å trene AI-lignende algoritmer for å observere og kategorisere atferd. Algoritmene diagnostiserer ikke barna, men kan peke klinikere til spesifikk atferd som ellers kunne ha blitt savnet.
Cogna
En annen bruk av AI-assistert diagnose er et autismescreeningsverktøy opprettet av Cognoa i Palo Alto California. Dette verktøyet er en mobilapp som foreldre kan bruke uten involvering av en utdannet evaluator; den går gjennom svar på flervalgsspørsmål samt videoer av barnet.
Så langt, mens det er interesse for og noe bruk av AI som et verktøy for å støtte diagnose, er det liten støtte for forestillingen om at AI alene kan gi en pålitelig diagnose av autisme.
Roboter for å behandle autisme
Mennesker med autisme blir ofte overveldet av kravene til menneskelig interaksjon. Sosiale forventninger, sensoriske utfordringer, vanskeligheter med uttrykks- og mottakstale og oppmerksomhetsspørsmål kan alle forstyrre de optimale resultatene. For å omgå dette problemet har en rekke innovative grupper begynt å utforske måter å bruke AI til å lære og engasjere mennesker på spekteret.
En av de mest spennende (og dyre) tilnærmingene til å bruke AI i terapi innebærer å lage og trene roboter for å samhandle med autistiske barn. Hensikten er å gi autistiske barn øvelse med å identifisere ansiktsuttrykk, samhandle sosialt og reagere riktig på sosiale signaler.
SoftBank Robotics
SoftBank Robotics NAO humanoide roboter er omtrent to meter høye og ser ut som science fiction-stil androider. De er i stand til å uttrykke følelser ved å endre fargen på øynene, bevege armene og endre tonen i stemmen. Barn med autisme reagerer ofte mer positivt på NAO enn på en menneskelig terapeut, kanskje fordi NAO (og andre roboter for autistiske barn) har ubegrenset tålmodighet og er i stand til å gjenta de samme signalene på samme måte om og om igjen uten variasjon. Mange barn på spekteret ser frem til tiden deres og viser i noen tilfeller NAO-hengivenhet med klemmer.
Massachusetts Institute of Technology
Forskere ved MIT, som ønsket å ta den interaktive roboten et skritt videre, krevde at en robot integrerte informasjon om individuelle barn ved hjelp av data fra video, lyd og målinger av hjertefrekvens og hudsvette. Ved å bruke denne informasjonen, sammen med informasjon om forventet og passende oppførsel, kan roboten gi mening om og svare på et barns oppførsel.
Manatee
Manatee, en Denver-oppstart som spesialiserer seg på AI-apper for mennesker med autisme, jobber med et selskap som heter Robauto for å utvikle en robot som heter BiBli som kan snakke barn gjennom utfordrende interaksjoner uten vurdering - i barnets eget tempo. Manatee-medstifter og administrerende direktør Damayanti Dipayana anerkjenner både fordelene og begrensningene med en teknologi som BiBli: "Jeg tror ikke AI kan tilby all slags terapi, men det er en skalerbar måte å gi omsorg for barn som ikke vil få omsorg , sier hun til Verywell. "Og det er mye mer tilgjengelig følelsesmessig også. Mange barn med autisme eller angstlidelse har lettere for å snakke med skjermen eller roboten. På sikt kan informasjonen som samles inn av en robot eller app, analyseres og deles med en terapeut. å gi en terapeut innsikt i hvilke spørsmål som er utfordrende. "
AI-apper for autisme
AI-baserte apper er billigere og enklere å integrere i vanlige hjem, skoler og terapeutkontorer enn avanserte roboter. Det er mange autismeapps på markedet som støtter atferdsterapi og læring, men de fleste er relativt enkle logiske verktøy for å følge et sett med regler og tjene poeng for å gjøre det.
"Forskjellen mellom AI og teknologilogikk er at interaksjon kan starte med en standardrespons, men så begynner modellen å bevege seg," sier Dipayana. "AI-appen bruker en serie øvelser for å hjelpe brukeren med å roe seg ned eller svare riktig, og deretter, avhengig av stemningen til barnet, tilbyr modellen øvelser og lærer deretter hvordan barnet reagerer. I stedet for å kode med logikk gir du det en rammeverk det kan lære seg, til slutt begynner det å tenke mer som et menneske. "
Manatee-appen er en av de første AI-appene som tilbys som en enkel, gratis iPhone-nedlasting. "Målene er skrevet av kliniske psykologer," sier Dipayana. "Det anbefales at barna gjør aktivitetene med foreldrene først. Det er en trinnvis liste som tar det fra enkle til mer avanserte ferdigheter. Appen er ment å være støttende ved å tilby veiledning og hjelp med mye fokus på foreldrenes engasjement. . "
Grenser for AI for behandling av autisme
AI er et nytt verktøy for behandling av autisme, og så langt er forskning begrenset til resultatene. AI-baserte roboter og apper, selv om de har muligheten til å støtte barn mens de lærer, har noen mangler. For eksempel:
- Selv om roboter utvilsomt er ekstremt kule, er de veldig dyre å lage og bruke.
- Barn som kan bruke apper, må kunne lese og følge instruksjonene. De må også være motivert til å overholde et program som tilbyr "virtuelle" belønninger for en godt utført jobb. Med andre ord, selv halvuavhengig bruk av en hvilken som helst app krever et funksjonsnivå og motivasjon som er godt over det for mange barn med autisme.
- Apper er ment å lære spesifikke ferdigheter som passende sosial kommunikasjon, ansiktsuttrykk anerkjennelse og øyekontakt. Mens noen barn er mer villige til å samhandle med en robot enn med et menneske, er det ennå ikke klart at disse barna vil kunne overføre sine interaktive ferdigheter til menneskelige lekekamerater.
- Apper er ennå ikke integrert i de fleste typiske innstillinger. Mens noen terapeuter og noen skoler begynner å omfavne teknologien, er det en lang vei å gå.