Alcuni ricercatori del Massachussets Institute of Technology hanno sviluppato un tipo di machine learning in grado di stimare il coinvolgimento e l’interesse mostrati da bambini affetti da autismo.
I bambini affetti da autismo o disturbi dello spettro autistico hanno grandi difficoltà nell’identificare e nel riconoscere gli stati emotivi degli altri che interagiscono con loro in quanto non riescono a distinguere e decodificare in modo appropriato l’espressione di un volto felice, triste o spaventato (APA, 2013).
Autismo: i robot possono migliorare alcune difficoltà
Diversi professionisti, per cercare di migliorare i sintomi autistici legati ai deficit interpersonali nei bambini che ne soffrono e allo stesso tempo per implementare degli interventi che si adattino alle loro esigenze e alla loro giovane età, ricorrono all’uso di robot cosiddetti kid-friendly con lo scopo di coinvolgere il bambino in alcuni giochi; così lo si aiuta ad imitare e a rispondere in modo corretto alle emozioni altrui (Riek, 2017).
Questo tipo di terapia con l’ausilio di robot risulta efficace se quest’ultimo è in grado di interpretare facilmente il comportamento unico del bambino con il quale interagisce, cioè di comprendere se questo è interessato o eccitato e se sta prestando o meno attenzione al gioco durante la terapia.
Per tale ragione, il Media Lab del Massachussets Institute of Technology in collaborazione con il dipartimento di scienze robotiche e tecnologiche dell’università giapponese Kasugai, e il dipartimento di Computing dell’Imperial college di Londra, hanno ideato un robot umanoide in grado di apprendere e personalizzare le sue risposte sulla base dei dati che riceve e percepisce dal bambino con autismo, con una correlazione del 60%.
L’obiettivo a lungo termine di questo progetto non è quello di realizzare robot che possano sostituire il terapeuta umano, ma che il robot possa potenziare la raccolta delle informazioni cruciali sul comportamento del bambino tramite un’interazione reale e coinvolta con lui, in modo tale da aiutare e assistere il terapeuta a mettere in atto degli interventi su misura – Ognjen Rudovic, dottorando al Media Lab del MIT
Autismo: mille sfaccettature, che il robot NAO può registrare e analizzare
Nelle terapie per il disturbo dello spettro autistico, infatti, è cruciale la personalizzazione degli interventi sulla base dei deficit specifici che il bambino mostra nell’ingaggiarsi in relazioni interpersonali o nella manifestazione atipica dei propri stili affettivi e cognitivi.
A parere di Rudovic, Picard e colleghi (2018) i sistemi di machine learning e di intelligenza artificiale sono in grado di rispondere alle problematiche poste da questo particolare disturbo perché in grado di contenere ed elaborare una grande quantità di informazioni diverse tra loro come sono diversi ed eterogenei i bisogni di ciascun bambino affetto da autismo.
In una seduta, il terapeuta mostra al bambino delle foto con immagini di volti di altri bambini felici, tristi, arrabbiati o spaventati con l’intento di aiutare il bambino a riconoscere le emozioni e poi aiutarlo ad apprendere come imitarle a sua volta.
NAO, il robot umanoide descritto nella ricerca presentata (Rudovic, Lee, Dai, Schuller & Picard, 2018), costruito intorno ad un sistema di machine learning che usa un sistema gerarchico di processamento delle informazioni per migliorare i suoi compiti, interviene nella seduta e imita le stesse emozioni che il bambino ha osservato nelle foto e comincia ad interagire con il bambino cambiando di volta in volta il tono della sua voce e il movimento dei suoi arti.
Le modalità di comportamento del bambino nell’interazione con NAO, a parere dei ricercatori, rappresentano delle fonti importanti per ricavare informazioni su cui successivamente basare gli interventi.
NAO e i bambini affetti da autismo
I ricercatori, autori dello studio (2018) hanno “messo alla prova” NAO con 35 bambini con diagnosi di autismo, 17 di nazionalità giapponese e 18 di nazionalità serba.
Il punto fondamentale della ricerca risiede nel fatto che NAO è in grado di interagire con i bambini attraverso una modalità accattivante, che suscita curiosità e attira l’attenzione, come se per i bambini fosse una persona reale e non semplicemente un giocattolo e pertanto i dati che l’umanoide ricava dall’interazione naturale con il bambino sono assolutamente affidabili e spontanei.
In aggiunta a ciò, per i bambini l’interazione con un robot che si comporta all’incirca nella stessa maniera risulta meno frustrante rispetto ad una con un adulto umano che tende ad assumere diverse e più complesse espressioni del volto (Rudovic, Lee, Dai, Schuller & Picard, 2018).
Con il robot, il bambino può imparare in modo piuttosto strutturato e semplice come manifestare le proprie emozioni attraverso le espressioni del volto.
NAO: cosa lo rende unico nella comprensione dell’autismo
La caratteristica che rende NAO così unico è che può apprendere da dati acquisiti direttamente da ciascun bambino tramite i video delle loro espressioni del volto, movimenti del corpo, gesti e posture, file audio, registrazioni fisiologiche come la frequenza cardiaca, la temperatura corporea e le risposte di conduttanza cutanea ottenute grazie a degli apparecchi situati sul polso dei bambini (Rudovic, Lee, Dai, Schuller & Picard, 2018).
A seguito di queste acquisizioni, i ricercatori hanno codificato le registrazioni audio, video e le misure psicofisiologiche del bambino per fare una stima di quanto il piccolo affetto da autismo fosse contento, distratto, interessato o coinvolto durante la sessione.
La rete di “deep learning” (LeCun, Hinton, 2015) di NAO addestrata su questi dati lo “aiuta” successivamente a fare una stima del probabile comportamento del bambino nel corso di tutta l’interazione.
NAO: A STORY OF ROBOTS AND AUTISM – IL VIDEO:
https://www.youtube.com/watch?v=15nehf4AvsE&t=50s
