Yıllarca süren sessizliğin ardından Google Glass, otizmli çocuklara sessizce fayda sağlıyor
Google tarafından piyasaya sürülen birçok başarısız ürün arasında, Google Glass muhtemelen en bilinenidir. 2013'te piyasaya sürülen Pathfinder, yüksek fiyatlar, garip tasarım ve gizlilik sorunları nedeniyle hızla ortadan kayboldu. Ancak Facebook, Apple ve Microsoft akıllı gözlük konusunda çalışmalar yaptı, bu da Google'ın vazgeçmeyeceği anlamına geliyor.
Bir gerçek şu ki, sıradan tüketiciler Google Glass'ı bir an önce kullandıklarında, otizmli çocuklar bunu ilk yapanlar oluyor.
Otistik çocukların müjdesi
Yüz karmaşık ve dinamik bir sistemdir ve en güçlü sosyalleşme yolumuzdur. Yüz tanıma aslında bir kodlama ve kod çözme sürecidir, ancak otistik çocukların yüz tanıma ve duygusal iletişimi öğrenmeleri zordur, dil ifade etme konusunda iyi değildirler, duyguları anlamazlar ve hatta başkalarına doğrudan bakmakta güçlük çekerler. Otistik çocuklar için Otizm Davranışı Müdahale Eğitimi (ABA) etkilidir, ancak çok zaman alıcı ve zahmetlidir.Gerektiğinde haftada 20 saat eğitim gerektirir ve her çocuğun yıllık maliyeti 40.000 ila 60.000 ABD Doları kadardır. Şu anda davranış terapistleri yeterli değil, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki davranış terapistlerinin 18 aydır ortalıkta olduğu söyleniyor.
Tedavi ve iyileşme zamanında değilse, durumu hafifletmek için en iyi zaman atlanacaktır. Şu anda, daha gelişmiş ve kullanışlı yardımlara ihtiyaç duyulmaktadır ve giyilebilir sosyal öğrenme yardımcıları birçok insan için bir öncelik haline gelmiştir.
New York Times'a göre, iki yıl önce, 10 yaşındaki otistik Esaïe Prickett duygu tanıma eğitimi için Google gözlüklerini takmaya başladı. Ailesi ona mutluluk, üzüntü, şaşkınlık, kızgınlık veya can sıkıntısı ifadeleri verdiğinde bu duyguları tanımlaması gerekir. Ve Google Glass, yalnızca kendisinin görebileceği küçük bir simgeyi hızlı bir şekilde yanıp sönerek doğru olup olmadığına karar vermesini isteyecektir. Benzer şekilde, Google Glass ona yalnızca doğrudan diğer insanların yüzlerine baktığı zaman olumlu geribildirim verecektir.
Esaïe Prickett denemesi, San Francisco Körfez Bölgesi'ndeki Stanford Üniversitesi araştırmacıları tarafından yürütülen bir klinik araştırmanın parçasıdır. Stanford Üniversitesi'nden Dennis Wall ve Catalin Voss tarafından yapılan araştırmalar, akıllı gözlüklerin otistik çocukların duyguları anlamalarına ve çevrelerindeki insanlarla daha iyi iletişim kurmalarına yardımcı olabileceğini kanıtlıyor. Nadiren davranış değişikliklerini de kavrayabilirler.
Resim | Esaïe Google gözlüklerini takıyor ve kardeşi yüz ifadesi eğitimi alıyor. (Kaynak: New York Times)
Catalin Voss, bu araştırmanın belkemiğidir. Google 2013'te gözlükleri piyasaya sürdüğünde, Catalin Voss Stanford Üniversitesi'nde birinci sınıf öğrencisiydi ve görüntüleri otomatik olarak tanıyan bir program geliştirmeye hazırdı. Otistik kuzeninin banyo aynasında ifadesini uyguladığını sık sık görüyor, bu yüzden Google Glass'ın kuzenine yardım edebileceğini düşünüyordu. Uygulaması yüz ifadelerini otomatik olarak okuyabilir ve kullanıcıların duyguları tanıyıp tanımadığını yakından takip edebilir.
Voss şu anda bir doktora öğrencisi ve Stanford Üniversitesi'nde otizm araştırmalarında uzmanlaşmış Profesör Dennis Wall ile birlikte bu programı geliştiriyor. Değişik şiddette 71 otistik çocuğu test ettiler Bu denekler Vineland Uyumsal Davranış Ölçeği testinde iyi performans gösterdi. İkincisi, otistik davranışı ölçmek için standart bir araçtır.
71 otistik çocukla ilgili bir çalışma
Otistik çocuklar için akıllı gözlüklerin neden olabileceği mahremiyet sorunları ilk endişeleri değil, çözmeleri gereken ilk şey sosyal duygu tanıma sorunudur.
Dennis Wall tarafından yapılan bu araştırma, bu yılın Mart ayında JAMA Pediatr'de yayınlandı. 71 otistik çocuktan 40'ı deney grubuna, 31'i kontrol grubuna girildi. Otistik çocuklar 4 ila 17 yaş arasındaydı ve 63 erkek katıldı. Test otistik çocuğun evinde yapıldı ve 6 hafta boyunca haftada 3 kez 20 dakika eğitim gerektirdi.
Şekil | Çocuk akıllı gözlük (A) takıyor ve ikincisi, kablosuz bir ağ üzerinden Android akıllı telefon uygulaması (B) ile senkronize oluyor. Gözlük kamerası, anında sınıflandırma için akıllı telefona aktarılan yüz görüntüsü verilerini yakalar Bir yüz algılandığında, gözlüğün monitöründe yeşil bir çerçeve belirir. Bir duygu algılandığında, ekranda sekiz duygudan birine karşılık gelen bir ifade belirir. Şu anda, yeşil çerçeve ve emoji, C'de gösterildiği gibi aynı anda görünebilir. (Kaynak: JAMA Pediatr, 2019)
Testte Google Glass, yüz tanıma ve duygu algılamayı gerçekleştirmek için makine öğrenimini kullanan, oyun seçimi ve etkinleştirmeyi destekleyen ve ebeveynlerin oynaması için videoları kaydedebilen bir Android akıllı telefon uygulamasıyla senkronize edilebilir. Gözlüğün kamerası telefondaki yüzleri yakalayabilir ve sınıflandırabilir. Gözlük bir yüz algıladığında, çevresel monitörde yeşil bir çerçeve belirir. Duygular fark edildiğinde, monitörde karşılık gelen ifadeler ve yeşil çerçeveler görünecek ve gözlükler de karşılık gelen sesli uyarıları yayınlayacaktır.
Bakım personeline kıyasla makinenin en büyük avantajı vicdanlı olması ve hata yapmanın kolay olmamasıdır. Google Glass temel olarak iki görevi yerine getirir; biri yüz tanımayı teşvik etmek, diğeri ise oyunda duyguların doğru işaretlenmesini öğretmektir. Konu, doğrudan bakmak yerine yeşil çerçeveyi ve çevresel ışıklı ifadeleri fark edebilir.
Esaïe'nin babası bu araştırma konusunda çok iyimser. Esaïe bundan çok etkilendiği için Ipad uygulamasını ve film izlemeyi seviyor. Teknolojiyle birlikte olmayı tercih ediyor. Babası, akıllı gözlüklerin Esaïe'nin duyguları tanımasına yardımcı olup olmadığına karar vermekte zorlansa da, Esaïe'nin göz teması kurma becerisinin önemli ölçüde geliştiğini gördü.
İstisnalar var. Bazı otistik çocukların ebeveynleri, çocuklarının bu akıllı cihazdan etkilenmediğine inanıyor.
New York Times'a göre, otistik davranış konusunda uzmanlaşmış UCLA psikoloğu Catherine Lord, otistik çocukların ebeveynlerinin gözlemlerinin güvenilmez olabileceğine dikkat çekti, ancak bu tür teknolojiyle ilgili araştırmalar bu ebeveynlerin gözlemlerine dayanıyor.
Bugün bu teknoloji ve Dennis Wall'a lisans verilen Silikon Vadisi şirketi Cognoa, FDA onayını bekliyor.
Voss, otistik çocukların Google Glass'ı kullanmasına izin veren tek şirket değil. Massachusetts'teki bir Brain Power da Google Glass için benzer bir yazılım geliştirdi ve bu yazılım, tıbbi ekipman yerine eğitim amaçlı okullara bir teknoloji olarak satmayı planlıyor. Teori, çocukların yeni teknolojilere olan tutumları ve coşkusunun evde veya okulda kullanılmasına bağlı olmasıdır.
Şekil | Brain Power'ın ev sahipliği yaptığı 8 kişilik bir çalışmada, bakıcıların çoğu otistik çocuklar ile akıllı cihazlar arasındaki etkileşimin beklentileri aştığına inanıyordu. (Kaynak: JMIR Hum Factors, 2018)
Şekil | BrainPower'ın Google Glass uygulaması kullanım etkisi. (Kaynak: indiegogo.com)
Temmuz 2017'de Google X tarafından piyasaya sürülen bir ürün olan Google Glass, Glass Enterprise Edition'ın (Glass) halefini kabul ettiler. Massachusetts Institute of Technology ve Harvard Üniversitesi'nden araştırmacılar tarafından geliştirilen otistik çocukların hayatında koç olarak konumlandırılan Empowered Brain adlı kendi ürünleri, klinik testleri başarıyla geçerek piyasaya sürüldü.
Uygulayıcılar: Yapay zekanın otizme müdahale etmek için uzun bir yolculuğu var
ALSOLIFE, otizme odaklanan yerel bir büyük veri platformudur. Ebeveynlerin çocukları için eğitim programlarını en kısa sürede doğru bir şekilde özelleştirmelerine yardımcı olmak için hızlı algoritmalar kullanabilir. Platform, Şubat 2017'de üç otistik ebeveyn Pao Da (Zhang Zhiguang), Qiu Dad (Chen Weijing) ve Ke Xin Ke Yi Dad (Liu Daiyue) tarafından ortak sponsor oldu ve kuruldu.
ALSOLIFE'de yapay zeka teknolojisi başkanı Cheng Jianhong'a göre, birçok çalışma otizm müdahale eğitiminin kendi kendine yardım düzeyini iyileştirmek için VR / AR ve diğer teknolojik başarıları kullanmaya çalıştı, ancak VR / AR teknolojisi hala geliştirme sürecinde. Bir yandan ekipman göreceli olarak ağırdır ve kullanıcının kafasında taşınması gerekir; diğer yandan donanımın görüş alanı içeriğini güncelleme işleyebilme kabiliyeti insan gözünün normal ve rahat kabul seviyesine kadar değildir, bu da uzun süre baş dönmesine neden olur; normal kullanıcılar hala aynıdır. Otizmli bebeklerden bahsetmiyorum bile. Temas tipi teknik çözüm, otistik bebekler ve küçük çocuklar için başa takılan bir cihaz gerektirir; bu, otistik bebekler ve küçük çocuklar tarafından kolayca reddedilebilir ve buna karşı direnebilir. Ekipman, otistik bebeklerin ve küçük çocukların şiddetli hasarlarına karşı son derece savunmasızdır ve etkisi çok sınırlıdır.
ALSOLIFE, bağımsız fikri mülkiyet haklarıyla otizm rehabilitasyon müdahale tedavisi için bir izleme ve değerlendirme sistemi geliştirmek amacıyla, uzun yıllardır bilgisayar görüşü alanında kendi algoritma birikimini kullanarak temassız teknik çözümleri araştırmaktadır. Otistik bebeklerin ve küçük çocukların müdahale tedavisinde göz teması, bakış değişiklikleri, yüz duyguları, beden dili vb. Davranışsal özellikleri, kendi biriktirdikleri büyük ölçekli sınıflandırma verileri üzerinde eğitim aldıktan sonra modellenerek başarılı bir şekilde entegre edilebilirler. Otizmli bebeklerin ve küçük çocukların müdahale terapisi eğitimindeki bazı ince ve olumlu değişiklikleri tespit edin ve bu değişiklikler genellikle göz ardı edilir. Önceki tarihsel arşiv verilerini karşılaştırarak, hastanın her müdahale tedavi projesinin müdahale etkisi doğru bir şekilde yansıtılabilir. Bu süreç tamamen veri ve algoritmalara dayanır, insan öznel faktörleri hariç tutularak daha objektif, doğru ve pratik hale getirilir.
Aşağıda, platformdan sorumlu kişi olan Zhang Zhiguang'ın otizm tedavisinde yapay zeka müdahalesinin gelecekteki gelişimi hakkındaki görüşleri yer almaktadır. Otizm alanında yapay zekanın yedi boyutu olduğuna inanıyor ve şu anda dördüncü ve beşinci boyutları uyguluyor.
Şu anda tıp alanında otizmi önlemek ve onlarla mücadele etmek için etkili bir yöntemimiz yok Şu anda, ampirik bilimin etkili yöntemleri eğitimdir. Otizmli bir çocuk bilgisayarla karşılaştırılırsa, bu bilgisayar klavyesiz ve grafik kartsız doğar ve ne iyi bilgi alabilirler ne de dış dünyaya geri bildirim sağlayabilirler. Eğitim müdahalesinin yöntemi, çocuklar ve dış dünya arasında yeniden etkili bir bağlantı kurmak, dış bilgileri alma konusundaki etkinliklerini artırmak ve dış dünyaya bilgi geri bildirimde bulunma yeteneklerini geliştirmektir.
Eğitim açısından bakıldığında, otizm eğitimi ile genel eğitim arasındaki en büyük fark, eşitsiz gelişimdir.
Genel eğitim için, çocukların gelişimindeki bireysel farklılıklar, büyümenin istikrarını etkilemek için yeterli değildir, bu nedenle yeteneklerini geliştirmek için birleşik bir eğitim planı belirlenebilir. Ancak otizmli çocuklar için yaygın gelişimsel engelleri vardır.Her çocuk farklı derecelerde gelişimsel geri kalmışlığa sahip olabilir ve gelişimsel geri kalmışlığa odaklanabilir.Bu nedenle, özel çocuklar için müdahalenin zorluğu eğitimin "bireyselleşmesi" dir. Otizmi olan her çocuk için hedefli ve kişiselleştirilmiş bir müdahale planı sağlamak ve iyileşmeye giden en kısa yolu elde etmek için sürekli veri kaydı ve takibi yoluyla çocuğun müdahale planını yinelemek ve optimize etmek gereklidir.
Otizm müdahalesi dünyası, evrenin 7 boyutuna benzetilirse, başlangıç noktası muhtemelen 50 yıldan daha önceydi. O zamanlar, tüm özel çocukların bireyselleştirilmiş müdahale planları yoktu ve otizmli çocukların çoğu " "Uygunsuz yetiştirme", birleşik bir yerde düzenlenmiştir, günlük yaşam için birleşik düzenlemeler, müdahaleden bahsetmeye bile gerek yok.
İkinci boyut, Portage Projesi'nin (PGEE) başlatılmasıdır. American Board of Education for the Disabled tarafından 1969'da geliştirilen 0-6 yaş arası çocuklar için bir dizi erken eğitim ders kitabıdır. 1972'de çıktı. Portage, erken çocukluk döneminde çeşitli yaşlardaki çocukların gelişimsel durumunu temsil edebilecek hedef davranışlar olarak ortaya çıkan altı alanda toplam 556 davranışı belirlemeyi planlamaktadır.Bu hedef davranışlar, çocukların gelişiminin normal olup olmadığını değerlendirmek için kriter olarak kullanılabilir. Çocuklar için eğitim ve öğretim projeleri. Başka bir deyişle, PGEE, çocukların normal gelişiminin özelliklerine ve yasalarına uyan bir yol bulmuştur ve ancak bu yolun müdahalesi altında, gelişimsel durum kontrol sapması ve normal hale gelebilir. İkinci boyutun ortaya çıkmasının önemli işareti, her özel çocuğun kendi eğitim hedeflerini geliştirmesi ve bu hedefleri uzun süre uygulamasıdır.
Hedefler var, ancak müdahalenin verimliliği nasıl sağlanır? Her hedef çocuğun uzmanlaşması veya yetkin olması nasıl sağlanır? Çocuğun ilerleme kaydettiğine nasıl karar verilir?
Bu sorunları çözmek için otizm müdahalesi, veri kaydetme olan üçüncü bir boyut geliştirmiştir. Her hedef uygulama sırasında çocukların performansına yanıt olarak, davranış analistleri veri kaydetme yöntemleri ekledi. Çocuğun uygulama durumunu göstermek için genellikle çocuğun "yardım seviyesini" ve "geçme oranını" kaydederler ve çocuğun mevcut öğrenme eğitimi hedefine hakim olup olmadığına karar verirler. Şu anda, Çin'deki bazı müdahale ajansları bu aşamaya ulaştı, bu da çocuklar için etkili eğitim hedefleri belirleme ve çocukların eğitim durumlarını veri kayıtları aracılığıyla izleme becerilerine sahip oldukları anlamına geliyor.
Bununla birlikte, davranış analistleri çocukların eğitimini yalnızca manuel olarak kaydedebilir. Bu verimlilik çok düşüktür. İyi eğitimli bir analist genellikle yalnızca birkaç tipik veriyi kaydedebilir ve karmaşık verileri (örneğin çocukların Problem davranış meydana geldiğinde), doğruluk garanti edilemez. Bazen, verilerin güvenilirliğini sağlamak için özel bir çocuğun verilerini gözlemlemek ve kaydetmek için birden fazla davranış analistine ihtiyaç duyarız. Bu, otizm müdahalesi için maliyet sorunlarını beraberinde getirir.
Bu nedenle, otizm müdahalesinin dördüncü boyutu, çocukların çeşitli davranışlarını akıllıca tanımlamak için bilgisayarları kullanmaktır. Örneğin, müdahalenin çocuğun dikkatini geliştirmede etkili olup olmadığını belirlemek için müdahale sürecinde çocuğun öğretmene dikkatini belirlemek için göz izleme cihazını kullanabiliriz. Davranış yakalama teknolojisini, çocukların sorunlu davranışlarını otomatik olarak belirlemek için kullanabiliriz: ellerini sıkıyorlar mı, tükürük mü oynuyorlar, kendine zarar verme davranışları mı var? Her çocuğun öğretmene yanıt vermesi için ortalama gecikmeyi belirlemek için ses tanıma teknolojisini de kullanabiliriz. Bu veriler, çocuklara sunduğumuz müdahale kurslarının daha etkili olup olmadığına ve çocukların davranış analistlerinin çalışmalarının yerinde olup olmadığına karar vermek için otizmli çocukların eğitim durumunu daha doğru bir şekilde "geri yükleyecektir".
Beşinci boyut, farklı davranışlar hakkında gittikçe daha fazla veri toplayabildikten sonra, bilgisayarın tarihsel deneyimleri daha akıllıca öğrenebilmesi ve çocukların müdahale planları için daha etkili öneriler sunabilmesi, yani daha akıllı müdahale stratejileri oluşturabilmesidir. Bilgisayar aynı zamanda birkaç eğitim seansından sonra çocuğun gelecekteki olası yetenek seviyesini tahmin edebilir, böylece çocuğun iyileşmesi için en kısa yolu bulabiliriz.
Ek olarak, davranış tanıma teknolojisi olgunlaşmaya devam ettikçe, AR teknolojisinin geniş uygulamasıyla birlikte, otistik çocuklara da gözlük ve koklear implantlara benzer yardım sağlanacak. Örneğin, otizmli bir çocuk tuvalete gittikten sonra, giyilebilir bir akıllı cihaz, otizmli çocuğu tüm tuvalet sürecini tamamlamasına yardımcı olmak için ellerini yıkamaya veya sifonu çekmeye yönlendirebilir; sevdiği ancak nasıl ifade edeceğini bilmediği bir kızla karşılaştığında Akıllı cihaz ona kendini nasıl etkili bir şekilde tanıtacağını söyleyebilir. Teknoloji o aşamaya geldiğinde, bu tür uygulamalar cevap verecektir ve bu altıncı boyuttur.
Otizm müdahalesi teknolojisi yedinci boyuta doğru geliştiğinde, bu, insanların tamamen yerini alır. İster biyonik robotlar, ister VR veya AR teknolojisi kullanıyor olun, artık otistik çocukları tekrar tekrar eğitmek için ağır insan gücüne ihtiyacımız yok ve otizmli ailelerin bunun için daha yüksek maliyetler ödemesi gerekmiyor, ancak her durumda Hepsi ancak uzun bir süre sonra olacak.
ALSOLIFE için dördüncü ve beşinci boyutları uyguluyoruz. ALSOLIFEin yapay zeka ekibi, çocuğun öğretmene olan ilgisini tanıyabilir ve ayrıca tüm anormal davranışların otomatik olarak tanınmasını gerçekleştirmek için çok çalışmaktadır. Altıncı ve yedinci boyutların ortaya çıkmasından önce, bu tam aşamalardan geçmemiz gerektiğine inanıyoruz, yani etkili bir değerlendirme / müdahale sistemi oluşturmak, bir dizi akıllı ve doğru davranış toplama ve tanıma araçları oluşturmak ve oluşturmak. Bilimsel ve verimli bir müdahale veri platformu.
