Кожен новий батько знайомий з півночними плачами свого малюка, намагаючись розшифрувати причину: голод, дискомфорт чи, можливо, потреба в зміні підгузка. Це універсальне випробування призвело до інноваційного перехрестя розвитку психології і штучного інтелекту (ШІ). Програміст Сентіл Кумар, натхненний власним досвідом як новий батько, розпочав подорож, щоб перекласти дитячі плачі в корисну інформацію за допомогою ШІ. Використовуючи інструменти, такі як Google Gemini і Vertex AI, він прагне розшифрувати спілкування малюків, пропонуючи батькам технологічного союзника у розумінні потреб їхніх дітей.
Наука про дитячі плачі: це не просто шум
Психологи вже давно вивчають дитячі плачі як первісний інструмент комунікації. Ключові знахідки включають:
- 5 універсальних патернів плачу: Дослідження доктора Філіпа Сандфорда Зескінда та інших вчених вказують, що діти видають різні плачі для голоду, болю, втоми, дискомфорту (наприклад, відрижка) та сенсорного перевантаження. Ці плачі різняться за висотою, ритмом і інтенсивністю.
- Акустичні відбитки: Дослідження 2020 року з Північного Іллінойсського університету використало машинне навчання (ML) для класифікації плачів з точністю понад 90%, аналізуючи спектрограми (візуальні звукові карти).
- Культурна універсальність: Плач малюка в Токіо звучить так само, як у Найробі — біологічний сигнал, еволюційно налаштований на сповіщення доглядальників.
Ширший вплив
Це застосування є більше ніж просто інструментом для зручності чи розваг — воно має потенціал зробити значущий внесок у догляд за малюками. Аналізуючи дитячі плачі, система може допомогти виявити незвичні патерни, які можуть сигналізувати про проблеми зі здоров'ям. Раннє виявлення цих аномалій може спонукати батьків звернутися до лікаря, що дозволить вчасно втрутитися і поліпшити добробут дитини.
Ця наука лежить в основі бачення Сентіла: Якщо люди можуть вивчити ці патерни, то й ШІ теж може.
Дитячий плач — це фундаментальний спосіб комунікації, що сигналізує про різні потреби та стани. Дослідження показують, що малюки видають різні плачі з різних причин, таких як голод, біль або дискомфорт. Ці плачі варіюються за висотою, ритмом і інтенсивністю, надаючи підказки про їхні причини. Систематичний огляд показує, що опікуни зазвичай можуть розшифрувати значення плачу і адекватно реагувати, але неправильні реакції опікунів є поширеними і, в найгірших випадках, можуть призвести до шкідливих наслідків. citeturn0search0
Розуміння цих патернів є важливим, оскільки правильні відповіді на дитячі плачі є необхідними для здорового психосоціального розвитку. Деякі малюки виходять за межі звичайного патерну плачу, такі як ті, що плачуть довго, сильно і безупинно протягом перших трьох місяців або ті, що плачуть чи вередують часто після 3–4 місяців життя. Саме ці малюки часто вважаються "в зоні ризику" для розвитку проблем.
Створення декодера дитячих плачів: робочий процес машинного навчання
Проект Сентіла полягає в розробці прототипу додатку, який записує і аналізує дитячі плачі, щоб надати батькам інформацію про потреби їхніх малюків. Робочий процес включає кілька ключових етапів:
- Збір даних: База даних плачів
- Джерела: Збір різноманітних аудіозразків є важливим. Це можна здійснити через партнерства з лікарнями, краудсорсинг записів від батьків та використання публічних наборів даних. У випадку Сентіла, він сам зібрав відео плачів за допомогою смартфона.
- Важливість різноманіття: Важливо збирати плачі від малюків різного віку, культурних фонов і середовищ, щоб забезпечити застосовність моделі в різних контекстах. У випадку Сентіла він уже знав, що малюки по всьому світу мають однакову універсальну мову плачу.
Він не потребував збирання зразків від інших дітей, оскільки його кінцевий продукт мав також розшифровувати плачі однієї й тієї ж дитини. - Етичні аспекти: Забезпечення конфіденційності даних і отримання усвідомленої згоди від батьків є вкрай важливими. Необхідно дотримуватися регламентів, таких як Загальний регламент щодо захисту даних (GDPR), щоб захистити чутливу інформацію.
2. Очищення даних: від шуму до сигналу
- Зниження шуму: Використання інструментів, таких як Audacity або бібліотеки Python Librosa, допомагає фільтрувати фонові шуми, забезпечуючи чіткість записаних плачів.
- Сегментація: Поділ аудіо на зручні для аналізу кліпи, кожен з яких позначений конкретною причиною плачу (наприклад, голод, дискомфорт), є важливим для точного аналізу.
- Нормалізація: Стандартизація зразків аудіо за гучністю та якістю забезпечує консистентність по всьому набору даних.
3. Видобуток ознак: перетворення звуку на дані
- Спектрограми: Перетворення аудіосигналів у візуальні репрезентації дозволяє застосовувати методи аналізу зображень.
- Мел-частотні кепстральні коефіцієнти (MFCCs): Видобуток цих ознак допомагає вловити основні характеристики аудіо, сприяючи ефективному розпізнаванню патернів.
4. Навчання моделі: навчання ШІ мови плачів
- Архітектура: Використання згорткових нейронних мереж (CNN) ефективно аналізує візуальні репрезентації аудіосигналів.
- Передаване навчання: Використання попередньо навчених моделей та їх налаштування на конкретний набір даних плачів малюків може покращити продуктивність моделі.
- Інструменти: Платформи, такі як Vertex AI, надають потужну інфраструктуру для навчання та впровадження моделей машинного навчання. Можливості Gemini можна використовувати для генерації пояснень і отримання інсайтів на основі результатів моделі.
5. Впровадження: Кишеньковий посібник для батьків
- Додаток в реальному часі: Розробка зручного додатку дозволяє батькам записувати плачі їхніх малюків і отримувати негайний відгук.
- Зворотний зв'язок: Включення системи, де батьки можуть надавати відгуки щодо точності інсайтів, дозволяє постійно вдосконалювати модель.
- Масштабованість: Розміщення додатку на хмарних платформах забезпечує доступність і масштабованість, дозволяючи охопити широку аудиторію.
6. Виклики та етичні аспекти
Хоча потенційні переваги такого додатку є значними, існують кілька викликів та етичних аспектів, які потрібно враховувати:
- Конфіденційність: Захист чутливих даних малюків та забезпечення безпеки збереження записів є важливими.
- Зменшення упередженості: Забезпечення точної роботи моделі на різноманітних популяціях вимагає ретельної уваги до різноманіття даних для навчання.
- Баланс між людиною та ШІ: Додаток має бути допоміжним інструментом для батьків, доповнюючи, а не замінюючи людське судження і безцінний зв'язок між батьками та дитиною.
Майбутнє: ШІ як спільник у батьківстві
Бачення Сентіла узгоджується з більш широкими ініціативами, спрямованими на покращення догляду за дітьми через технології. Використовуючи ШІ, є можливість надати батькам інструменти, які надають інсайти про потреби їхніх малюків, тим самим знижуючи стрес і сприяючи здоровому розвитку.
Оскільки ШІ продовжує розвиватися, його застосування в батьківстві та догляді за дітьми має великий потенціал. Поєднуючи технологічні інновації з глибоким розумінням психології розвитку, ми можемо створювати інструменти, які підтримують батьків у вихованні дітей на критичних етапах їхнього життя.
Цей блог був натхненний роботою Сентіла Кумара, яку було представлено у відео від Google Cloud Tech.
Щоб дізнатися більше про його проект і інструменти, які він використовував, ви можете подивитися відео тут:
Посилання —
А науково-метричний огляд плачу малюка та реактивності доглядальника
Плач і його вплив на психосоціальний розвиток дитини
Управління моделями ML та їх розгортання з Google Vertex AI
Небезпеки практики "залишити плакати" | Psychology Today
Дитячі плачі передають як стабільну, так і динамічну інформацію про вік …
Початок роботи з Vertex AI Gemini 1.5 Pro — GitHub
Перекладено з: Decoding Baby Cries: Can AI learn the language of Infants #AIforsocial_good