ملخص: تساعد أساليب التعلم الآلي الباحثين في العثور على أنماط كلام الأطفال في طيف التوحد المتشابكة بين اللغات المختلفة.
مصدر: جامعة الشمال الغربي
استخدمت دراسة جديدة بقيادة باحثين في جامعة نورث وسترن التعلم الآلي – فرع من الذكاء الاصطناعي – لتجد أن أنماط الكلام لدى الأطفال المصابين بالتوحد متشابهة بين الإنجليزية والكانتونية ، مما يشير إلى أن ميزات الكلام قد تكون أداة مفيدة لتشخيص الحالة. .
قدمت الدراسة ، التي أجريت مع متعاونين في هونغ كونغ ، للعلماء نظرة ثاقبة حول العوامل الجينية والبيئية التي تشكل مهارات الاتصال للأشخاص المصابين بالتوحد.
عادةً ما يتحدث الأطفال المصابون بالتوحد بشكل أبطأ من الأطفال في مرحلة النمو ويعبرون عن اختلافات أخرى في النغمة والصوتيات والإيقاع. لكن هذه الاختلافات (التي يطلق عليها الباحثون “اختلافات عرضية”) يصعب تصنيفها بطريقة متسقة وموضوعية ، وأصولها لم تكن واضحة منذ عقود.
ومع ذلك ، نجح فريق من الباحثين بقيادة علماء الشمال الغربي مولي لوش وجوزيف تشوي لاو ، جنبًا إلى جنب مع المتعاون باتريك وونغ وفريقه في هونغ كونغ ، في استخدام التعلم الآلي الخاضع للإشراف للكشف عن اختلافات الكلام المتعلقة بالتوحد.
البيانات المستخدمة لتدريب الخوارزمية عبارة عن سجلات لشباب يتحدثون الإنجليزية والكانتونية يروون قصصهم الخاصة ، مع أو بدون التوحد ، في كتاب الأطفال المصور غير اللفظي “ضفدع ، أين أنت؟” هذا مصور.
تم نشر النتائج في المجلة بلوس واحد في 8 يونيو 2022.
يقول جو ج. وقال لوش. بيتر ف. أستاذ مساعد لصعوبات التعلم في الشمال الغربي.
“لكن الاختلاف الذي لاحظناه مثير للاهتمام للغاية ، فهو متسق للغاية مع سمات الخطاب ويمكن أن يشير إلى أهداف جيدة للتدخل.”
قال لاو إن استخدام التعلم الآلي لتحديد المكونات الرئيسية للكلام التي تتنبأ بالتوحد يمثل خطوة مهمة للباحثين في أبحاث التوحد التي تحددها الذاتية البشرية عند تصنيف التحيز في اللغة الإنجليزية والاختلافات في الكلام. بين المصابين بالتوحد وغير المصابين.
قال لاو ، باحث دراسات عليا يعمل مع روكسلين وريتشارد بيبر في مجال علوم الاتصال والاضطرابات في لوس: “باستخدام هذه الطريقة ، تمكنا من تحديد سمات الكلام التي يمكن أن تتنبأ بتشخيص التوحد”.
“الإيقاع مهم جدًا في تلك المجالات. نأمل أن تكون هذه الدراسة أساسًا للعمل المستقبلي على التوحد الذي يعزز التعلم الآلي.
يعتقد الباحثون أن عملهم لديه القدرة على المساهمة في فهم أفضل للتوحد. قال لاو إن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تسهيل تشخيص التوحد ، وتقليل العبء على المتخصصين في الرعاية الصحية ، وجعل تشخيص التوحد في متناول المزيد من الناس. نظرًا لقدرة الكمبيوتر على تحديد الكلمات والأصوات بغض النظر عن اللغة ، يمكن أن يوفر أداة يمكنها في يوم من الأيام تجاوز الثقافات.
نظرًا لأن ميزات الآلة التي تم تحديدها بواسطة التعلم الآلي شائعة في كل من اللغة الإنجليزية والكانتونية وتتضمن كلاهما خاصًا بلغة ما ، يمكن أن يكون التعلم الآلي مفيدًا في تطوير الأدوات التي يمكنها فقط تحديد ميزات الكلام المناسبة للتدخلات العلاجية. تأثير تلك التدخلات على تقييم تقدم المتحدث بمرور الوقت.
أخيرًا ، يقترح المؤلفون أن نتائج الدراسة قد تشير إلى جهود لتحديد وفهم دور جينات معينة وآليات معالجة الدماغ. في النهاية ، هدفهم هو تكوين صورة شاملة للعوامل التي تشكل الأشخاص الذين يعانون من اختلافات في النطق عند التوحد.
قال لاو: “شبكة الدماغ المعنية هي المسار السمعي على المستوى تحت القلب ، والذي يرتبط ارتباطًا وثيقًا بالاختلافات في كيفية معالجة أصوات الكلام في الدماغ من قبل الأفراد المصابين بالتوحد مقارنةً بالأشخاص الذين يتطورون بشكل طبيعي في الثقافات”.
“ستكون الخطوة التالية هي تحديد ما إذا كانت هذه الاختلافات في المعالجة في الدماغ تؤدي إلى أنماط الكلام السلوكية التي نلاحظها هنا وعلم الوراثة العصبية الكامنة وراءها. نحن متحمسون لما سيحدث.
أنظر أيضا
هذا عن أخبار أبحاث الذكاء الاصطناعي و ASD
مؤلف: ماكس ويتنسكي
مصدر: جامعة الشمال الغربي
اتصال: ماكس ويتنسكي – جامعة نورث وسترن
صورة: الصورة في المجال العام
البحث الأصلي: الوصول المفتوح.
“عبر أنماط اللغة من الاختلافات النطقية في التوحد: دراسة التعلم الآليجوزيف تشوي لوف وآخرون. بلوس واحد
ملخص
عبر أنماط اللغة من الاختلافات النطقية في التوحد: دراسة التعلم الآلي
الاختلافات في نص الكلام هي سمة شائعة لاضطراب طيف التوحد (ASD). ومع ذلك ، ليس من الواضح كيف تظهر اختلافات نثر ASD في لغات مختلفة ، مما يثبت التباين عبر اللغات في النثر.
باستخدام نهج تحليلات التعلم الآلي الخاضع للإشراف ، درسنا الميزات الصوتية المتعلقة بالسمات الإيقاعية والداخلية للنثر المشتق من نموذجين للطباعة والقصة مستمدين من لغات مختلفة في الكانتونية.
كشفت عيناتنا عن تصنيف ناجح لتشخيص ASD باستخدام ميزات قائمة على الإيقاع في كلتا اللغتين وطوال الوقت. كان التصنيف مع السمات الصوتية مهمًا للغة الإنجليزية ولكن ليس للكانتونية.
تسلط النتائج الضوء على اختلافات الإيقاع كميزة عرضية مهمة تؤثر على AST ، وتظهر تباينًا كبيرًا في الخصائص العامة الأخرى التي يبدو أنها تم تعديلها من خلال الاختلافات الخاصة باللغة ، مثل علم الأصوات.
“متعصب التلفزيون. مدمن الويب. مبشر السفر. رجل أعمال متمني. مستكشف هواة. كاتب.”