根据发表在《社会机器人学》上的新研究，人工智能模型可能会使机器人互动对患有自闭症谱系障碍(ASD)的儿童更加有益 。
作者指出，在59名儿童中，大约有1名被诊断出患有ASD，社交辅助机器人(SAR)是一种人机交互(HRI)，可以潜在地帮助这些患者发展社交技能，但更多的研究在这个领域仍然需要 。
主要作者，洛杉矶南加州大学的Shomik Jain和同事写道：“ HRI方法在日常情况下自主感知，解释和自然响应非典型用户的行为提示的能力仍然受到限制 。” “这阻碍了SAR干预措施针对每个用户的特定需求进行定制的能力 。”
Jain等 。探索了使用有监督的机器学习技术来优化ASD儿童的SAR干预的可能性 。数据来自七个月参与者的一个月的家庭SAR干预 。该团队调查了孩子何时通过互动进行互动或脱离互动，“使用标准的互动定义将行为，情感和认知结构结合在一起” 。
总体而言，该团队开发了两个受监督的机器学习模型-一个基于来自众多用户的数据，另一个为每个用户创建了一个单独的模型 。ROC曲线下的平均面积大约为90%，研究小组表示，其模型“可用于在线机器人感知脱离以及对脱离的闭环响应 。” 但是，撤离的召回率仅为50%，这是“未来工作的关键领域” 。
作者写道：“提出的模型也易于解释，这是促进实施的重要特征 。” “机器学习的可解释性在ASD环境中尤其重要，在这种情况下，治疗师和护理人员需要了解系统的行为以信任并采用它 。”
Jain及其同事确实注意到，每个孩子到下一个孩子的数据差异很大，这是因为父母/护理人员会在不同时间调整摄像机，并且因为录制的音频“包含很高的背景噪音” 。这种差异使AI模型“易受过度拟合的影响”，而“装袋，加速和提前停止”被用于解决该问题 。
作者总结说：“总体上，在线识别和应对脱离接触将使设计更具吸引力，个性化和有效的HRI，尤其是在ASD社区的SAR中 。”
【人工智能与机器人技术为自闭症谱系障碍儿童带来重大突破】
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