Amerikaanse wiskundigen hebben een machine-leersysteem ontwikkeld dat het huilen en huilen van baby's kan "decoderen" en kan begrijpen wat ze van hun ouders of kindermeisjes willen. Hun bevindingen werden gepubliceerd in het Journal of Automatica Sinica.
Dankzij de ontwikkeling van de wiskunde en de groei van de rekenkracht van computers hebben wetenschappers de afgelopen jaren de mogelijkheid gekregen om complexe neurale netwerken te creëren, kunstmatige-intelligentiesystemen die niet-triviale taken kunnen uitvoeren en zelfs creatief kunnen 'denken', waardoor nieuwe voorbeelden van kunst en technologie worden gecreëerd.
Alleen al in de afgelopen twee jaar hebben wetenschappers bijvoorbeeld AI gemaakt die een persoon kan verslaan in het 'ontelbare' oude Chinese spel Go, terwijl ze vanaf nul leren om de belangrijkste gebeurtenissen in de geschiedenis uit kranten te vinden, scripts voor computerspellen en kleurenfoto's en video's onder Van Gogh te schrijven. en schilder je eigen foto's.
Begin vorig jaar hebben wetenschappers een AI-systeem onthuld dat moedervlekken beter kan onderscheiden van huidkanker dan de meeste ervaren dermatologen. Iets eerder creëerden Yandex-programmeurs neurale netwerken die muziekalbums opnamen in de stijl van Nirvana en Civil Defense en schilderden afbeeldingen in de stijl van Wassily Kandinsky.
Liu en zijn collega's pasten kunstmatige intelligentie aan om het meest exotische probleem tot nu toe op te lossen - ze creëerden een algoritme dat zeer nauwkeurig het huilen van baby's kan classificeren, en gebruikten het om een soort "machinevertalingssysteem" te creëren.
Veel ouders en ervaren kinderartsen merken, zoals wetenschappers opmerken, vaak op dat het huilpatroon van baby's sterk kan variëren, afhankelijk van wat ze precies missen of wat ze op een bepaald moment irriteert.
Liu en zijn team stelden voor dat deze signalen aan dezelfde regels voldoen als het articuleren van menselijke spraak, waarbij specifieke sets geluiden worden gebruikt om specifieke verschijnselen en concepten aan te duiden.
Geleid door dit idee, creëerden de wetenschappers een soort analoog van een spraakherkenningsprogramma dat opnames van huilende kinderen analyseerde die in dezelfde situaties waren gemaakt. Ze probeerde daarin een aantal gemeenschappelijke kenmerken te benadrukken die de basis vormen voor de eigenaardige 'woorden' van deze kindertaal.
Promotie video:
Met behulp van dit algoritme gingen de wetenschappers naar een van de kraamklinieken in Illinois en begonnen ze het geschreeuw van de baby's op te nemen en te analyseren, met behulp van ervaren kindermeisjes en artsen om precies te bepalen wat de baby's wilden.
Na analyse van enkele honderden van dergelijke audio-opnames hebben wetenschappers ongeveer een dozijn signalen geïdentificeerd die baby's uitzonden als ze wilden dat hun ouders ze voedden, hun luier of luier verschoonden, wilden slapen of om andere redenen hun aandacht wilden trekken.
Zoals wiskundigen opmerken, was de structuur van deze signalen, een soort "woorden" van de kindertaal, hetzelfde voor alle baby's, ondanks de grote verschillen in de aard van hun huilen. Dit betekent dat machine learning-systemen kunnen worden gebruikt om deze signalen te ontcijferen zonder ze af te stemmen op elk individueel kind.
In de nabije toekomst zijn wetenschappers van plan om het werk van hun programma op een bredere groep kinderen te testen. Bovendien zullen ze vergelijken of er verschillen zijn in "kindertaal" tussen vertegenwoordigers van verschillende etnische groepen, en ook meer geavanceerde versies van kunstmatige intelligentie gebruiken om de opnames en uitgebreide "transcribing" van deze kreten te analyseren.
