研究人員使用人工智能來(lái)準確預測圣地亞哥一個(gè)高級住房社區居民的孤獨感。研究人員發(fā)表在《美國精神病學(xué)雜志》上，能夠利用自然語(yǔ)言處理(NLP)和機器學(xué)習對語(yǔ)音的情感和情感進(jìn)行分類(lèi)。

在冠狀病毒大流行迫使人們保持社會(huì )孤立之際，來(lái)自加利福尼亞大學(xué)，IBM和其他地方的研究人員的研究可能證明對幫助社會(huì )評估和解決廣泛的孤獨感至關(guān)重要。然而，盡管技術(shù)提供了越來(lái)越強大的手段來(lái)識別諸如孤獨之??類(lèi)的社會(huì )問(wèn)題，但對于這些問(wèn)題是否可以?xún)H由技術(shù)來(lái)解決仍存有疑問(wèn)。

為了研究的目的，研究人員采訪(fǎng)了圣地亞哥縣一個(gè)高級住房社區中獨立生活部門(mén)的80名居民。他們提出了旨在衡量孤獨感各個(gè)方面的問(wèn)題，并轉錄了答案，然后使用IBM Watson NLU(自然語(yǔ)言理解)iv程序進(jìn)行了分析，該程序可以“量化情感和表達情緒”。

這些分析方法通過(guò)掃描響應中使用的單詞和短語(yǔ)的頻率，并為情感(從-1.0到1.0)和情感(從0.0到1.0)分配分數。將人工智能分配的分數與對孤獨感的手動(dòng)評估進(jìn)行比較，以評估其準確性。

在對結果的討論中，作者發(fā)現他們使用的機器學(xué)習模型出奇地準確。這些模型可以以94%的準確度預測定性孤獨(基于轉錄訪(fǎng)談)，以76%的精確度預測定量孤獨(基于自我評估分數)。

換句話(huà)說(shuō)，人工智能在預測孤獨和孤立感方面幾乎與合格的臨床醫生一樣好。正如作者在結論中指出的那樣，這可能對未來(lái)產(chǎn)生重大影響：

他們寫(xiě)道：“ NLP和ML技術(shù)可以擴大規模以處理成百上千的采訪(fǎng)，并且可以提供人類(lèi)評分者無(wú)法獲得的一致評分。”

作者還設想了未來(lái)的情況，即基于人工智能的服務(wù)可以在沒(méi)有人類(lèi)直接參與的情況下為個(gè)人提供幫助。

他們說(shuō)：“最終，復雜的AI系統可以實(shí)時(shí)進(jìn)行干預，通過(guò)采用積極的認知，管理社交焦慮并從事有意義的社交活動(dòng)來(lái)幫助個(gè)人減少孤獨感。”

然而，盡管人工智能顯然在大規模檢測人群和人群的孤獨感(以及其他情緒狀態(tài))方面具有未來(lái)的前景，但它是否可以成為治療方法的重要組成部分卻值得懷疑。

該研究論文本身指出，參與者的孤獨總發(fā)生率為45%，其中許多人報告缺乏情感和工具支持。這種不足并不是基于A(yíng)I的系統可以自行解決的。的確，孤獨從根本上講是一個(gè)社會(huì )問(wèn)題，只有通過(guò)社會(huì )解決方案和變革才能解決。

簡(jiǎn)而言之，從理論上講，人工智能可以識別出美國或地球上每個(gè)孤獨或孤立的人，這一點(diǎn)很棒。但是，基于技術(shù)的方法實(shí)際上可以減少這種孤獨和孤立嗎?很少有人可以爭論。

這一點(diǎn)很重要，因為我們經(jīng)?？吹街T如精神健康診斷或生理健康診斷中的技術(shù)創(chuàng )新，好像它們與實(shí)際治愈相關(guān)疾病幾乎一樣。但是，盡管可以肯定地使用了AI，虛擬現實(shí)和其他技術(shù)來(lái)檢測問(wèn)題，但我們需要記住，我們的大多數問(wèn)題并不是由缺乏技術(shù)引起的。

相反，我們的大多數問(wèn)題都源于復雜的原因和因素網(wǎng)絡(luò )。這些原因和因素大多數是社會(huì )，經(jīng)濟和政治性質(zhì)的。因此，他們只會(huì )接受類(lèi)似的社會(huì )，經(jīng)濟和政治解決方案。

這適用于孤獨感，孤獨感不僅在上升，而且在越來(lái)越個(gè)性化和競爭的21世紀中可能是生活的癥狀。如果我們真的對孤獨感很認真，那么我們需要仔細研究一下我們這個(gè)年齡段的哪些方面會(huì )導致孤獨感，并相應地進(jìn)行更改。否則，僅使用基于人工智能的方法來(lái)檢測和診斷孤獨感就等于是另一項賺錢(qián)活動(dòng)。