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数十年にわたり、研究者たちは人工知能（AI）を使用して自閉症を診断し、自閉症スペクトラムの人々が社会的、コミュニケーション、および感情的スキルを向上させるのを助けることができるという考えを探求してきました。 AIを使用した自閉症の診断が現実になりました（標準ではありません）。 AIベースの治療法は開発中であり、有望です。一部の種類のAI治療（インタラクティブロボットの使用を必要とする治療など）はまだ手頃な価格で利用できませんが、AIベースのアプリはすべてのスマートフォンユーザーがダウンロードできるようになりました。人工知能の定義
AIという用語は、さまざまなプログラムやアプリに、正しくも誤っても頻繁に適用されます。これは通常、「通常の」プログラミングと、相互作用するときに学習するプログラミングのタイプを区別するために使用されます。したがって、理論的には、AIベースのプログラムとアプリは、通常のアルゴリズムベースのプログラムとアプリよりも人間に似ています。
ジャーナル ビジネスホライゾン AIを「外部データを正しく解釈し、そのようなデータから学習し、それらの学習を使用して柔軟な適応を通じて特定の目標とタスクを達成するシステムの能力」としてAIを定義します。言い換えれば、AIは、教師やセラピストがそうであるように、特定の結果を念頭に置いて、個人の特定の能力や課題に対応できます。
現時点では、人工知能はSFが示唆するレベルの近くにはありません。言い換えれば、有名な暗号学者アランチューリングによって開発されたチューリングテストに合格するためにAIを使用するロボットやプログラムはありません。チューリングテストでは、「人が話しているのが機械なのか機械なのか区別できない場合、機械はインテリジェントな動作をする」と述べています。
AIを使用して自閉症を診断および治療する理由と方法
自閉症の兆候を見つけるのは必ずしも簡単ではありません。特に、問題の人が非常に明るく、機能が高い場合はなおさらです。つまり、診断を受けるのに必要な時間よりも長くかかる可能性があり、診断が遅れると、子供の早い時期に利用できるはずの治療やサービスを受けるのが遅れることになります。
遅延が発生する理由はいくつかあります。自閉症の明らかな兆候は1つではなく、自閉症の兆候の中には、他の無関係な障害や性格の違いを示唆するものもあります。評価者は、特定の動作が自閉症のパターンの一部なのか、それとも単なる個人の特異性なのかが不確かな場合があり、多くの評価者と保護者は、ラベルが正しいことが確実になるまで、子供にラベルを固定することに消極的です。
出版物Spectrum Newsによると、「ディープラーニング」と呼ばれるAIのフォームは、人間よりも関連パターンを見つけるのに優れている場合があります。ディープラーニングは、実際には人工ニューラルネットワークに基づく機械学習の一種であり、これらのタイプのプログラムは、診断者に診断の確認を提供したり、さらなる評価の必要性を示唆したりするのに適した方法です。
AIとAIのようなテクノロジーを使用して自閉症の子供を診断する方法を開拓するいくつかの企業があります。
行動イメージング
アイダホ州ボイジーの企業であるBehavior Imagingは、Naturalistic Observation Diagnostic Assessmentと呼ばれるシステムを使用しています。このツールは、保護者がお子様の動画をアップロードして観察できるようにするアプリです。当初、臨床医はビデオを見てリモート診断を行いました。しかし最近では、行動を観察して分類するAIのようなアルゴリズムのトレーニングを開始しました。アルゴリズムは子供を診断しませんが、他の方法では見逃されているかもしれない特定の行動を臨床医に示すかもしれません。
コグナ
AI支援診断のもう1つの用途は、カリフォルニア州パロアルトのCognoaが作成した自閉症スクリーニングツールです。このツールは、熟練した評価者の関与なしに親が使用できるモバイルアプリです。それは、多肢選択式の質問への回答と子供のビデオをレビューします。
これまでのところ、診断をサポートするツールとしてのAIへの関心とその使用はありますが、AIだけで信頼性の高い自閉症の診断を提供できるという考えはあまり支持されていません。
自閉症を治療するロボット
自閉症の人は人間との相互作用の要求にしばしば圧倒されます。社会的期待、感覚的課題、表現力豊かなスピーチの難しさ、注意力の問題はすべて、最適な結果を妨げることがあります。この問題を回避するために、多くの革新的なグループがAIを使用して人々を教育し、関与させる方法を模索し始めました。
治療でAIを使用するための最も興味深い（そして高価な）アプローチの1つは、自閉症の子供たちと対話するロボットを作成してトレーニングすることです。彼らの目的は、顔の表情を識別し、社会的に相互作用し、社会的な手がかりに適切に対応する練習を自閉症児に与えることです。
SoftBank Robotics
SoftBank Robotics NAOヒューマノイドロボットは約2フィートの高さで、サイエンスフィクションスタイルのアンドロイドのように見えます。目の色を変えたり、腕を動かしたり、声の調子を変えたりして、感情を表現することができます。自閉症の子供は人間のセラピストよりもNAOに積極的に反応することがよくあります。これは、NAO（および自閉症の子供のための他のロボット）が無制限の忍耐を持ち、同じ手がかりを同じ方法で、バリエーションなしに何度も繰り返すことができるためです。スペクトルの多くの子供たちは、自分の時間を楽しみにしており、場合によっては抱擁でNAOの愛情を示します。
マサチューセッツ工科大学
MITの研究者たちは、インタラクティブロボットをさらに一歩進めたいと考えていましたが、ビデオ、オーディオ、心拍数と皮膚の汗の測定からのデータを使用して、個々の子供に関する情報を統合するロボットを必要としました。この情報と予想される適切な行動に関する情報を使用して、ロボットは子供の行動を理解し、それに対応することができます。
マナティー
マナティー, 自閉症の人のためのAIアプリを専門とするデンバーのスタートアップは、Robautoと呼ばれる会社と協力して、BiBliと呼ばれるロボットを開発しています。マナティーの共同創設者兼CEOのDamayanti Dipayanaは、BiBliのようなテクノロジーのメリットと限界の両方を認めています。「AIがあらゆる種類の治療法を提供できるとは思いませんが、ケアを受けられない子供たちにケアを提供するスケーラブルな方法です。 」と彼女はベリーウェルに語った。 「また、感情的にもはるかにアクセスしやすくなります。自閉症や不安障害を持つ多くの子供は、画面やロボットと話すのが簡単だと感じています。長期的には、ロボットやアプリが収集した情報を分析して、セラピストと共有できますセラピストにどんな問題が難しいかについての洞察を提供するために。」
自閉症のためのAIアプリ
AIベースのアプリは、ハイエンドのロボットよりも費用がかからず、一般家庭、学校、セラピストのオフィスに統合するのが簡単です。行動療法と学習をサポートする多くの自閉症アプリが市場に出回っていますが、それらのほとんどは、一連のルールに従い、そのためのポイントを獲得するための比較的単純な論理ツールです。
「AIとテクノロジーロジックの違いは、相互作用は標準的な応答から始まるが、モデルは動き始めるということです」とDipayana氏は言います。 「AIアプリは一連のエクササイズを使用して、ユーザーが落ち着くか適切に対応できるようにします。次に、子供の気分に応じて、モデルはエクササイズを提供し、子供がどのように反応するかを学習します。ロジックでコーディングする代わりに、その中で学習できるフレームワークであり、最終的には人間のように考え始めます。」
Manateeアプリは、シンプルで無料のiPhoneダウンロードとして提供される最初のAIアプリの1つです。 「目標は臨床心理学者によって書かれています」とディパヤナは言います。 「子供が最初に保護者と一緒に活動することをお勧めします。簡単なスキルからより高度なスキルまでを段階的に示すリストがあります。このアプリは、保護者の関与に多くの注意を払い、ガイダンスを提供して支援することを目的としています。 」
自閉症を治療するためのAIの限界
AIは自閉症を治療するための新しいツールであり、これまでのところ、研究はその結果に限定されています。 AIベースのロボットとアプリには、子供たちが学習しながらサポートする機能はありますが、いくつかの欠点があります。例えば：
- ロボットは間違いなく非常に優れていますが、ロボットの製造と使用には非常に費用がかかります。
- アプリを使用できる子供は、指示を読んで従う必要があります。彼らはまた、よくできた仕事に「仮想」報酬を提供するプログラムに準拠するように動機付けられなければなりません。つまり、アプリを半独立して使用する場合でも、多くの自閉症児の機能やモチベーションをはるかに上回る機能とモチベーションが必要です。
- アプリは、適切なソーシャルコミュニケーション、顔の表情の認識、アイコンタクトなどの特定のスキルを教えることを目的としています。一部の子供は人間よりもロボットと対話することに意欲的ですが、それらの子供が対話型スキルを人間のプレイメイトに転送できるかどうかはまだ明確ではありません。
- アプリはまだほとんどの一般的な設定に統合されていません。一部のセラピストや一部の学校はこのテクノロジーを採用し始めていますが、まだ長い道のりがあります。