用深度學習構建個性化機器人，或可治療自閉症

本文由人工智慧觀察編譯

譯者：Sandy

患有自閉症的孩子往往難以識別周圍人的情緒，比如，從快樂的臉上辨別出恐懼。為了解決這個問題，一些醫生通過使用一個兒童友好型機器人來展示這些情緒，並讓孩子們進行模仿，以便予以適當的回應。

在治療過程中，這種類型的治療效果最好，如果機器人能夠順利解理解孩子的行為。麻省理工學院媒體實驗室（MIT Media Lab）的研究人員現在開發了一種個性化的機器學習技術，幫助機器人在互動過程中評估每個孩子的參與度和興趣，當然，使用的數據是孩子獨有的。

機器人輔助治療自閉症的過程通常是這樣的：人類醫生會向孩子展示一張兒童照片或不同面孔的卡片，用來表示不同的情緒，以便教會他們如何識別恐懼，悲傷或喜悅的表情。隨後醫生會對機器人進行編程來向孩子們展示同樣的情緒，通過觀察孩子與機器人的互動，獲得有價值的反饋，供醫生和機器人繼續學習。

研究人員在這項研究中使用了軟銀機器人NAO，約2英尺高，有點類似於裝甲超級英雄。該機器人通過改變眼睛的顏色，四肢的動作以及聲音的音調來傳遞不同的情緒。

參加這項研究的35名自閉症兒童，年齡從3歲到13歲不等。在35分鐘的治療過程中，他們以各種方式對機器人作出回應，比如，無聊、睏倦、興奮地跳來跳去、拍手、大笑，或者觸摸機器人。

「讓孩子參與幾秒治療對他們來說是一個很大的挑戰，機器人吸引了孩子的注意。」 媒體實驗室的博士後成員以及該研究的第一作者Oggi Rudovic說，解釋了為什麼機器人在這種治療方法中有用。「另外，人類會用許多不同的方式改變表情，但機器人總是以同樣的方式來做，這對孩子來說不那麼令人沮喪，因為孩子喜歡以非常有條理的方式學習如何表達表情。」

「創造機器學習和AI在治療自閉症中存在很多困難，因為一般的AI需要大量的數據，這些數據對於每一個被學習的類別來說都是相似的。在異質性支配的自閉症中，一般的人工智慧方法不起作用。「Rudovic還表示，我們的長期目標不是要創造機器人來取代人類醫生，而是要讓他們掌握醫生可用來進行個性化治療的關鍵信息，同時讓機器人和自閉症兒童之間展開更自然主義的互動。

對於治療機器人，Rudovic和他的同事們進一步研究了深度學習，並構建了一個個性化的框架，可以從收集的每個孩子的數據中學習。此外，研究人員還拍攝了每個孩子的臉部表情，頭部和身體動作，姿勢和手勢，音頻記錄和心率等數據。

（文中圖片來自網路）

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