Fot. Getty Images
W massachusetts institute of technology instytut technologii opracowany model sieci neuronowych, która rozpoznaje w wypowiedzi ustnej i pisemnej człowieka oznaki tego, że cierpi na depresję
W klasycznym teście Turinga odbywa się rozmowa między sztuczną inteligencją i człowiekiem. Jeśli człowiek dochodzi do wniosku, że w odpowiedzi rozmówcy, że coś jest nie tak — być może, rozmawia z bezdusznego maszyną, — uważa się, że sztuczna inteligencja oblałem egzamin. Podczas gdy komputer jest w stanie przejść test Turinga tylko w samym prymitywnym postaci. Jednak maszyny, okazuje się, że potrafią coś więcej, a oni sami mogą analizować mowę człowieka i zrozumieć, że z tym człowiekiem nie wszystko jest tak proste. Na przykład, że cierpi on na zaburzenia psychiczne.
Na konferencji Interspeech 2018, odbywających się w tych dniach w Indiach, jest przedstawiona praca IT-specjalistów z Massachusetts. Ich program analizuje ludzką mowę — na przykład, аудиоинтервью lub pisemne odpowiedzi na pytania — i z dużą dokładnością przewidzieć, cierpi, czy rozmówca depresją.
Według specjalistów, objawy zaburzeń depresyjnych (БДР) przynajmniej raz w życiu doświadczył co szósty mieszkaniec naszej planety. Większość tych państw pozostaje недиагностированным, jednak w krajach rozwiniętych jest to jedna z najczęstszych przyczyn traktowania pacjentów profesjonalnej pomocy psychiatrycznej. Poza БДР, eksperci często mówią o depresji jako objawie innych psychicznych. Całkowite straty ekonomiczne z depresji zbliża się do stu miliardów dolarów rocznie.
Do podstawowej diagnostyki depresji i БДР psychiatra zadaje pacjentowi szereg pytań na temat jego stylu życia, nastroju, przyzwyczajeniach. Na podstawie odpowiedzi wyprowadza się wnioski o pojawieniu się objawów choroby. Komputer już dawno przyszedł na pomoc lekarzy-psychiatrów: opracowane testy komputerowe, gdzie pacjent powinien odpowiedzieć na konkretny zestaw pytań, a łódź ocenia ryzyko wystąpienia choroby. Jednak badania te wykorzystują stały zestaw pytań, co zawęża zakres ich stosowalności.
Algorytm zaproponowany przez specjalistów z Cambridge, ułożone inaczej. Jest on w stanie analizować każdy rodzaj ludzkiej mowy i nie jest przywiązany do pewnych spraw, a nawet tematów rozmowy. Taki program może na przykład stać się podstawą aplikacji na smartfony, która będzie analizować cechy mowy właściciela i w porę ostrzec go o konieczności wizyty u specjalisty. Swoje podejście autorzy nazwali “бесконтекстным modelowaniem”.
Samodzielna nauka łódź, zbudowany na zasadzie sieci neuronowych, otrzymał do swojej dyspozycji dużą próbkę przykładowych wypowiedzi różnych osób, wśród których byli pacjenci z БДР. Komputer znalazł w nich charakterystyczne objawy choroby. Na przykład, człowiek, cierpiący na depresję, częściej używa pewnych słów-markery (“smutny” lub “gorzej”), mowa jego jest bardziej monotonna i charakteryzuje się obniżającej sie intonację, pauzy między słowami dłuższe, a tempo mowy spowolnione. Wszystkie te oznaki i wcześniej kojarzyły się z depresją, ale w tym przypadku algorytm sam podejmował decyzję, jak ten lub inny znak owocna i skuteczna.
Skuteczność programu szacowano na dwa parametry: jaka część cierpiących na depresję stwierdzono algorytmem i u jakiej części pacjentów, których program pomyślała, cierpiących na depresję, naprawdę był taki rozpoznanie postawione przez lekarza-psychiatry. Średnie wyniki: 71% i 83%, odpowiednio. Taka dokładność była zupełnie niedostępna do wszystkich poprzednich algorytmów. Ciekawe, że komputera okazało się łatwiej analizować pisemną mowa: do diagnozy było dość średnio siedmiu odpowiedzi na dowolne pytania, podczas gdy w analizie mówienia wymagało około trzydziestu wypowiadanego zdania.
Jak to często bywa z algorytmami sztucznej inteligencji, badacze na razie nie wiadomo, jakie dokładnie mowy wzory głównie wykorzystuje maszyna do podejmowania decyzji. To im trzeba ustawić. Inny kierunek pracy — korzystać z łódź do diagnostyki innych psychicznych, np. demencji.