一緒に暮らす人にとってはアスペルガー症候群、あらゆる社会的交流は戦いになる可能性があります。自閉症スペクトラムの人は、いくつかの側面では「高機能」ですが、自分の興味の範囲外の他の人々や話題と関わるのが難しい場合があります。
この状態の特徴の 1 つは、非言語コミュニケーション (ジェスチャーや顔の表情など) や他人の発話パターンの変調の意味を解釈することが難しいため、会話についていくことが特に困難になる場合があります。
一対のMITの研究者は、こうしたやり取りの悲惨さを軽減することを目指しています。彼らは、ウェアラブル技術と AI 深層学習システムを使用して、いつかリアルタイムの仮想ソーシャル コーチとして機能するツールを開発しました。
で紙本日発表されたこの記事では、MIT 大学院生のトゥカ アルハナイ氏と博士号取得候補者のモハマド ガセミ氏が、特殊なアルゴリズムを使用して音声、テキストの転写、生理学的信号を分析し、会話全体のトーンをリアルタイムで判断するのに役立つ AI システムについて説明しています。
システムは上で動作しますサムスンシンバンド、モジュール式の研究中心の手首用ウェアラブルで、さまざまなセンサーを使って騙すことができ、ハードウェア上でカスタム アルゴリズムを実行する機能があります。
マッシュ可能な光の速度
31回の試行会話でシムバンドが収集したデータに基づいて2つのアルゴリズムをトレーニングした後、研究チームは、このシステムがストーリーの全体的なトーンを83パーセントの精度で判断し、特にターゲットを絞った5秒間の発話間隔についてより詳細な「感情スコア」を提供できることを発見した。 。このモデルは、偶然の精度を 18% 上回る精度でこれらの間隔の気分を予測しました。これは、他の方法より 7.5% 優れています。
この研究分野のほとんどの研究とは異なり、このシステムは、参加者に「幸せな」または「悲しい」ビデオを見るように求めるのではなく、自然な現実世界の会話を測定してテストされました。
「私たちが知る限り、これは、被験者が自然で構造化されていない相互作用を行っている間でも、受動的かつ堅牢な方法で身体データと音声データの両方を収集する最初の実験です」とガーセミ氏は述べた。MITのリリースレポートを宣伝しています。 「私たちの結果は、会話の感情的な調子をリアルタイムで分類できることを示しています。」
ただし、このシステムは初期段階にあり、まだ作成者が想定しているポケット ソーシャル コーチではありません。現時点では、システムは会話全体に対して 2 値のフィードバックのみを提供し、個々のやり取りをポジティブまたはネガティブのいずれかに分類します。 Simband プラットフォームは、ウェアラブルが市販されていないため、もう 1 つの制限要因となります。
しかし、発展への道は明確です。研究者らは、このシステムをApple Watchのような市販のウェアラブル端末で使用する方法を見つけたいと考えており、これによりアルゴリズムで利用できるデータが大幅に拡大することになる。データが増えると、アルゴリズムが学習して改善され、システムの効率がさらに高まります。
「私たちの次のステップは、アルゴリズムの感情の粒度を改善して、単に相互作用を『ポジティブ』または『ネガティブ』と分類するのではなく、退屈、緊張、興奮した瞬間をより正確に呼び出せるようにすることです」とアルハナイ氏は述べた。 「人間の感情の脈動を捉えるテクノロジーの開発は、私たちのコミュニケーション方法を劇的に改善する可能性を秘めています。」