Les mathématiciens américains ont créé un système d'apprentissage automatique qui peut «décoder» les cris et les cris des bébés et comprendre ce qu'ils attendent de leurs parents ou de leurs nounous. Leurs résultats ont été publiés dans le Journal of Automatica Sinica.
Ces dernières années, grâce au développement des mathématiques et à la croissance de la puissance de calcul des ordinateurs, les scientifiques ont la possibilité de créer des réseaux de neurones complexes, des systèmes d'intelligence artificielle capables d'effectuer des tâches non triviales et même de «penser» de manière créative, créant de nouveaux exemples d'art et de technologie.
Par exemple, au cours des deux dernières années seulement, des scientifiques ont créé une IA capable de battre une personne dans l'ancien jeu chinois de Go "innombrable", tout en apprenant à partir de zéro pour trouver les événements les plus importants de l'histoire dans les journaux, écrire des scripts pour des jeux informatiques et des photographies et des vidéos en couleur sous Van Gogh et peignez vos propres images.
Au début de l'année dernière, les scientifiques ont dévoilé un système d'intelligence artificielle capable de distinguer les grains de beauté du cancer de la peau mieux que la plupart des dermatologues expérimentés. Un peu plus tôt, les programmeurs de Yandex ont créé des réseaux de neurones qui ont enregistré des albums de musique dans le style du Nirvana et de la Défense civile et ont peint des images dans le style de Wassily Kandinsky.
Liu et ses collègues ont adapté l'intelligence artificielle pour résoudre le problème le plus exotique à ce jour - ils ont créé un algorithme capable de classer très précisément les cris des bébés et l'ont utilisé pour créer une sorte de système de «traduction automatique».
De nombreux parents et pédiatres expérimentés, comme le notent les scientifiques, remarquent souvent que les pleurs des bébés peuvent varier considérablement en fonction de ce qui leur manque exactement ou de ce qui les agace à un moment donné.
Liu et son équipe ont suggéré que ces signaux obéissent aux mêmes règles que l'articulation de la parole humaine, en utilisant des ensembles spécifiques de sons pour désigner des phénomènes et des concepts spécifiques.
Guidés par cette idée, les scientifiques ont créé une sorte d'analogue d'un programme de reconnaissance vocale qui analysait les enregistrements de pleurs de différents enfants réalisés dans les mêmes situations. Elle a essayé de mettre en évidence en eux un certain ensemble de caractéristiques communes qui forment la base des «mots» particuliers de cette langue infantile.
Vidéo promotionelle:
À l'aide de cet algorithme, les scientifiques se sont rendus dans une maternité de l'Illinois et ont commencé à enregistrer et à analyser les cris des bébés, en utilisant des nounous et des médecins expérimentés pour déterminer ce que les bébés voulaient.
Après avoir analysé plusieurs centaines de ces enregistrements audio, les scientifiques ont identifié une douzaine de signaux que les bébés émettaient lorsqu'ils voulaient que leurs parents les nourrissent, changeaient leur couche ou leur couche, voulaient dormir ou attirer leur attention pour d'autres raisons.
Comme le notent les mathématiciens, la structure de ces signaux, sorte de «mots» du langage infantile, était la même pour tous les bébés, malgré les grandes différences dans la nature de leur cri. Cela signifie que les systèmes d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour déchiffrer ces signaux sans les adapter à chaque enfant.
Dans un proche avenir, les scientifiques prévoient de tester les travaux de leur programme sur un plus grand nombre d'enfants. En outre, ils compareront s'il existe des différences de «langage infantile» entre les représentants de différents groupes ethniques, et utiliseront également des versions plus avancées de l'intelligence artificielle pour analyser les enregistrements et la «transcription» élargie de ces cris.
