проверени факти рецензирана публикација
доверлив извор
лекторирани
од Флорида Атлантскиот универзитет
Неодамнешниот напредок во компјутерите и вештачката интелигенција, заедно со сознанијата за учењето на доенчињата, сугерираат дека машинските и техниките за длабоко учење можат да ни помогнат да проучуваме како доенчињата преминуваат од случајни истражувачки движења кон намерни дејства. Повеќето истражувања се фокусираа на спонтаните движења на бебињата, правејќи разлика помеѓу нервозни и ненаклонети однесувања.
Иако раните движења може да изгледаат хаотично, тие откриваат значајни обрасци додека доенчињата комуницираат со нивната околина. Сепак, сè уште ни недостасува разбирање за тоа како доенчињата намерно се занимаваат со нивната околина и принципите што ги водат нивните цели насочени акции.
Спроведувајќи експеримент со мобилен телефон за бебиња, користен во развојните истражувања од доцните 1960-ти, истражувачите и соработниците на Универзитетот Атлантик на Флорида истражуваа како доенчињата почнуваат да дејствуваат намерно. Експериментот со мобилен телефон користи шарен мобилен нежно врзан за стапалото на доенче. Кога бебето клоца, мобилниот се движи, поврзувајќи ги нивните постапки со она што го гледаат. Ова поставување им помага на истражувачите да разберат како доенчињата ги контролираат своите движења и да ја откријат нивната способност да влијаат на нивната околина.
Во оваа нова работа, истражувачите тестираа дали алатките за вештачка интелигенција можат да забележат сложени промени во моделите на движење на доенчињата. Движењата на доенчињата, следени со помош на системот за снимање на движење Vicon 3D, беа класифицирани во различни типови – од спонтани дејства до реакции кога мобилниот се движи. Со примена на различни техники за вештачка интелигенција, истражувачите испитуваа кои методи најдобро ги доловуваат нијансите на однесувањето на доенчињата во различни ситуации и како движењата еволуирале со текот на времето.
Резултатите од студијата, објавени во Scientific Reports, нагласуваат дека вештачката интелигенција е вредна алатка за разбирање на раниот развој и интеракцијата на доенчињата. И методите на машинско и длабоко учење прецизно ги класифицираа клиповите од пет секунди од 3Д движењата на доенчињата како што припаѓаат на различни фази од експериментот.
Меѓу овие методи, моделот за длабоко учење, 2D-CapsNet, се покажа најдобро. Поважно е тоа што за сите тестирани методи, движењата на стапалата имале највисоки стапки на точност, што значи дека, во споредба со другите делови од телото, шемите на движење на стапалата најдраматично се менувале низ фазите на експериментот.
„Ова откритие е значајно затоа што на системите за вештачка интелигенција не им било кажано ништо за експериментот или кој дел од телото на новороденчето бил поврзан со мобилниот. Она што ова покажува е дека стапалата – како крајни ефектори – се најпогодени од интеракцијата со мобилен“, рече Скот Келсо, д-р, ко-автор и еминентен научник во науката Гленвуд и Марта Крич во Центарот за сложени системи и науки за мозокот во рамките на Научниот колеџ Чарлс Е. Шмит на ФАУ.
„Со други зборови, начинот на кој доенчињата се поврзуваат со нивната околина има најголемо влијание на точките на контакт со светот.
Моделот 2D-CapsNet постигна точност од 86% кога ги анализираше движењата на стапалата и можеше да долови детални односи помеѓу различни делови од телото за време на движењето. Низ сите тестирани методи, движењата на стапалата постојано покажуваа највисоки стапки на точност – околу 20% повисоки од движењата на рацете, колената или на целото тело.
„Откривме дека доенчињата повеќе истражувале откако биле исклучени од мобилниот, отколку пред да имаат можност да го контролираат. “, рече Ализа Слоун, д-р, коавтор и научник за постдокторски истражувања во Центарот за сложени системи и мозочни науки на ФАУ.
„Сепак, некои доенчиња покажаа шеми на движење за време на оваа фаза на исклучување што содржеше навестувања за нивните претходни интеракции со мобилниот. Ова сугерира дека само одредени доенчиња ја разбрале нивната врска со мобилниот доволно добро за да ги задржат тие модели на движење, очекувајќи дека сепак ќе произведат одговор од мобилниот дури и откако ќе биде исклучен“.
Истражувачите велат дека ако точноста на движењата на доенчињата остане висока за време на исклучувањето, тоа може да укаже дека доенчињата научиле нешто за време на нивните претходни интеракции. Сепак, различни типови на движења може да значат различни работи во однос на она што го откриле доенчињата.
„Важно е да се забележи дека проучувањето на доенчиња е поголем предизвик отколку проучувањето на возрасните бидејќи доенчињата не можат да комуницираат вербално“, рече Ненси Арон Џонс, д-р, коавтор, професор на Одделот за психологија на FAU, директор на лабораторијата FAU WAVES. , и член на Центарот за сложени системи и науки за мозокот во рамките на Научниот колеџ Чарлс Е. Шмит.
„Возрасните можат да ги следат упатствата и да ги објаснат своите постапки, додека доенчињата не можат. Тоа е местото каде што вештачката интелигенција може да помогне. ВИ може да им помогне на истражувачите да ги анализираат суптилните промени во движењата на доенчињата, па дури и нивната тишина, за да ни дадат увид за тоа како размислуваат и учат, дури и пред тие можат да зборуваат и нивните движења можат да ни помогнат да го разбереме огромниот степен на индивидуална варијација што се јавува како што се развиваат доенчињата“.
Гледањето на тоа како се менува точноста на класификацијата на вештачката интелигенција за секое новороденче, им дава на истражувачите нов начин да разберат кога и како почнуваат да се занимаваат со светот.
„Иако минатите методи на вештачка интелигенција главно се фокусираа на класифицирање на спонтани движења поврзани со клинички исходи, комбинирањето на теориски експерименти со вештачката интелигенција ќе ни помогне да создадеме подобри проценки за однесувањето на доенчињата кои се релевантни за нивните специфични контексти“, рече Келсо. „Ова може да го подобри начинот на кој ги идентификуваме ризиците, ги дијагностицираме и третираме нарушувањата.
Коавтори на студијата се првиот автор Масуд Кодададзаде, д-р, порано на Универзитетот Алстер во Дери, Северна Ирска, а сега на Универзитетот во Бедфордшир, Обединето Кралство; и Дејмиен Којл, д-р, на Универзитетот во Бат, Обединетото Кралство.
Повеќе информации:
Massoud Khodadadzadeh et al, Вештачката интелигенција детектира свесност за функционална врска со животната средина кај 3-месечни бебиња, Scientific Reports (2024). DOI: 10.1038/s41598-024-66312-6.
