Співробітники Каліфорнійського університету в Сан-Дієго створили систему штучного інтелекту, яка здатна визначати за записом голосу людей рівень їх самотності.
Аналізувати природну людську мову і виявляти сенс сказаного – дотепер досить складне завдання навіть для просунутих систем штучного інтелекту. І це не кажучи вже про те, щоб виділяти з мови емоційну складову і аналізувати її. Незважаючи на складність, сьогодні вже є алгоритми, які здатні знаходити в людській мові ознаки психозу, ПТСР, біполярного розладу і депресії.
Тепер американські вчені придумали програму, яка може аналізувати мову людей і визначати по ній рівень самотності. Цей алгоритм дослідники придумали тому, що самотність, згідно з попередніми дослідженнями, є більш серйозним фактором ризику передчасної смерті, ніж ожиріння. Незважаючи на це, досі не було об’єктивного методу оцінки рівня самотності.
- Вчені з’ясували, що відбувається з організмом, якщо весь день пити чай або каву
- Незвичайний спосіб боротися з похміллям
На першому етапі своєї роботи дослідники проаналізували 80 літніх людей, які раніше заповнили опитувальники про рівень самотності. Після проходження тесту з кожним випробовуваним проводилося інтерв’ю тривалістю в 90 хвилин. Інтерв’ю потім розшифрували і проаналізували за допомогою системи обробки природної мови, розробленої IBM. Крім виявлення самотності у випробовуваних, система виявила відмінності в тому, як чоловіки і жінки говорять про самотність.
Виявилося, що ШІ зміг якісно передбачити самотність суб’єкта з точністю до 94 відсотків. Чим більше самотньою почувалася людина, тим довше вона відповідала на прямі запитання, що стосуються самотності. Дослідники навіть припускають, що наявність свого роду «самотньої мови» можна використовувати в майбутньому для спостереження за самопочуттям людей похилого віку.
На наступному етапі дослідники планують об’єднати дані різних датчиків (наприклад, GPS і дані про якість сну) для персоналізації кожного окремого випробуваного. Крім того, система повинна бути протестована на великих, більш різноманітних популяціях, щоб збільшити її точність.
Натхнення: www.popmech.ru