Американские математики создали систему машинного обучения, способную "расшифровывать" крики и плач младенцев и понимать, чего они хотят от родителей или нянь.

Как передает Axar.az, их выводы были опубликованы в Journal of Automatica Sinica.

"Наша главная цель – максимально улучшить здоровье детей и при этом облегчить жизнь их родителям и няням. Скоро мы начнем сотрудничать с больницами и медицинскими научными центрами. Это поможет изучить больше жизненных ситуаций, а в перспективе – начать использовать нашу систему в клинической практике", — заявил Личуань Лю (Lichuan Liu) из университета северного Иллинойса в Де-Калбе (США).

В последние годы, благодаря развитию математики и росту вычислительных мощностей компьютеров, у ученых появилась возможность создавать сложные нейросети, системы искусственного интеллекта, способные исполнять нетривиальные задачи и даже "мыслить" креативно, создавая новые образцы искусства и технологий.

К примеру, только за последние два года ученые создали ИИ, способные обыграть человека в "непросчитываемую" древнекитайскую игру Го, обучаясь при этом с нуля, отыскивать важнейшие события в истории по газетам, писать сценарии к компьютерным играм и раскрашивать фотографии и видеоролики под Ван Гога, и рисовать свои собственные картины.

В начале прошлого года ученые представили систему ИИ, умеющую отличать родинки от рака кожи лучше, чем это делают самые опытные дерматологи. Чуть раньше программисты "Яндекса" создали нейросети, записавшие музыкальные альбомы в стиле "Нирваны" и "Гражданской обороны" и написавшие картины в стиле Василия Кандинского.

Лю и его коллеги приспособили искусственный интеллект для решения пока самой экзотической задачи – они создали алгоритм, умеющий очень точно классифицировать крики младенцев, и использовали его для создания своеобразной системы "машинного перевода".

Многие родители и опытные врачи-педиатры, как отмечают ученые, часто замечают, что характер плача младенцев может сильно меняться в зависимости от того, чего именно им не хватает или что их раздражает в данный момент времени.

Лю и его команда предположили, что эти сигналы подчиняются тем же правилам, что и членораздельная человеческая речь, используя конкретные наборы звуков для обозначения конкретных явлений и концепций.

Руководствуясь этой идеей, ученые создали своеобразный аналог программы для распознавания речи, которая анализировала записи плача разных детей, сделанные в одних и тех же ситуациях. Она пыталась выделить в них некий набор общих черт, составляющих основу для своеобразных "слов" этого младенческого языка.

Используя этот алгоритм, ученые отправились в один из роддомов штата Иллинойс и начали записывать и анализировать крики младенцев, пользуясь помощью опытных нянечек и врачей для определения того, что именно хотели дети.

Проанализировав несколько сотен подобных аудиозаписей, ученые выделили около десятка сигналов, которые младенцы издавали, когда они хотели, чтобы родители покормили их, сменили подгузник или пеленку, желали спать или привлекали их внимание по другим причинам.

Как отмечают математики, структура этих сигналов, своеобразных "слов" младенческого языка, была одинаковой для всех младенцев, несмотря на большие различия в характере их плача. Это означает, что системы машинного обучения можно использовать для расшифровки этих сигналов, не подстраивая их под каждого индивидуального ребенка.

В ближайшее время ученые планируют проверить работу их программы на более широком наборе детей. Вдобавок, они сравнят, есть ли различия в "младенческом языке" между представителями разных этнических групп, а также используют более продвинутые версии искусственного интеллекта для анализа записей и расширенной "расшифровки" этих криков.