人工智能 (AI) 已經(jīng)影響甚至徹底改變了我們社會的許多領(lǐng)域,并且隨著深度學(xué)習(xí)或強化學(xué)習(xí)等近期的發(fā)展,這一趨勢將繼續(xù)加速。這些發(fā)展對身體殘疾的人特別有趣,例如視力受損、語言障礙或四肢缺失或受損。它們?yōu)榘莺蛥⑴c社會開辟了機會,直到最近,這對殘疾人來說似乎還是遙不可及的。技術(shù)不僅僅可以讓生活更輕松或更方便。相反,目的是使他們能夠進行以前困難或不可能進行的活動。
針對視力受損人士的人工智能解決方案
盡管屏幕閱讀器或盲文顯示器等盲人輔助技術(shù)已經(jīng)存在一段時間,但人工智能最近帶來了重大改進。隨著更強大的語音合成算法以及智能手機和專用輔助設(shè)備的出現(xiàn),文本轉(zhuǎn)語音 (TTS) 技術(shù)的使用變得更加靈活,支持移動臨時使用,例如免提收聽電子書。這也與圖像處理的進步密切相關(guān),尤其是在光學(xué)字符識別 (OCR) 方面,使文本可用于語音合成。一個很好的例子是 Google Lens,例如,它可以識別和處理交通標(biāo)志相機圖像中的文本。同樣的邏輯適用于語音轉(zhuǎn)文本 (STT) 應(yīng)用程序,無需鍵盤或特殊軟件即可實現(xiàn)移動和無障礙文本通信,
然而,需要更多關(guān)注的一個關(guān)鍵方面是用戶界面設(shè)計,尤其是容錯性。對于普通用戶來說,命令識別錯誤或加載失敗是簡單的煩惱,但如果不能撥打緊急電話,這對于殘疾人來說可能是一個嚴(yán)重的障礙,甚至危及生命。這種界面設(shè)計差距的一個例子是,當(dāng)語音界面需要觸摸輸入時,如果出現(xiàn)錯誤,盲人可能根本無法執(zhí)行。
針對言語和聽力障礙的 AI 解決方案
TTS 和 STT 也可用于支持有語言和聽力障礙的人。對于具有打字運動技能的人,TTS 可以讓他們發(fā)聲。最著名的例子之一是已故的史蒂芬霍金,他使用專門設(shè)計的語音合成軟件讓自己的聲音被聽到。類似的軟件現(xiàn)在被廣泛使用。
實時轉(zhuǎn)錄是 STT 的一個例子。這是一個主要出于商業(yè)原因的熱門研究領(lǐng)域,但可靠和靈活的轉(zhuǎn)錄也允許聾人使用以前無法訪問的媒體。例如,YouTube 現(xiàn)在可以為多種語言提供實時字幕,讓更多的觀眾可以使用許多娛樂和教育資源。
假肢人工智能解決方案
盡管已經(jīng)取得了許多間接幫助殘障人士的進步,但人工智能研究領(lǐng)域的直接目標(biāo)是與醫(yī)學(xué)研究密切合作,以減輕殘障。在這方面最有趣的研究領(lǐng)域之一是假肢的開發(fā)。與完全固定的早期假肢不同,機械靈活的肢體已變得司空見慣,算法設(shè)計的最新進展與更強大、更緊湊的芯片相結(jié)合,使這一領(lǐng)域有了重大改進。由于改進了信號處理算法,現(xiàn)代假肢對來自神經(jīng)系統(tǒng)的輸入反應(yīng)更快,并能適當(dāng)?shù)剡m應(yīng)環(huán)境,例如,適應(yīng)不同的地面條件。這允許更自然,
另一種改善殘疾人生活的傳統(tǒng)方法當(dāng)然是物理療法。過去,評估一個人的身體狀況是醫(yī)生或治療師的責(zé)任。然而,由于時間限制和信息不完整,通常很難制定量身定制的優(yōu)化治療計劃。這通常會導(dǎo)致使用不適合特定情況的教科書方法。
這可以通過 AI 更好地管理。例如,圖像識別軟件可以分析步態(tài)和姿勢中的微小不一致來建議定制練習(xí),并且可以更密切地跟蹤進度,從而加快改進速度。這也會帶來更大的動力,因為接受治療的人可以更快地取得成功,并且在設(shè)定目標(biāo)和提供有關(guān)有效和無效的反饋方面發(fā)揮更積極的作用。
結(jié)論
許多人工智能技術(shù)已經(jīng)存在,可以改善殘疾人的生活,或者作為常規(guī)技術(shù)的副產(chǎn)品,或者專門為他們設(shè)計。然而,許多技術(shù)挑戰(zhàn)仍然阻礙人工智能對這一龐大且特別脆弱的人群產(chǎn)生更大的影響。為了在包容性方面取得重大進展,政策制定者和公司必須更加注重在產(chǎn)品開發(fā)過程中考慮到殘障人士,理想情況下,還將殘障人士納入開發(fā)過程。
Michael Matuschek 是來自德國杜塞爾多夫的高級數(shù)據(jù)科學(xué)家。他擁有計算機科學(xué)碩士學(xué)位和計算語言學(xué)博士學(xué)位。他曾在不同行業(yè)和學(xué)術(shù)界從事過各種自然語言處理項目。涵蓋的主題包括評論的情感分析、客戶電子郵件分類和本體豐富。
審核編輯黃宇
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