Прикладной анализ поведения (ПАП) и искусственный интеллект (ИИ)
Rebecca Turley, Материал подготовлен Светланой Анисимовой, BCBA, IBA
Прикладной анализ поведения (ПАП) – это научный подход к пониманию и изменению поведения; он использует научно обоснованные методы, чтобы достичь позитивных и значимых изменений в поведении, сформировать репертуар адаптивных форм поведения и уменьшить проявления нежелательного поведения. Применение методов и ПАП эффективно во многих областях, в том числе в терапии аутизма и других нарушений развития.
Искусственный интеллект (ИИ) в последние годы стремительно вносит существенные изменения во многие отрасли, предлагая эффективные способы анализа данных и прогнозирования результатов. Прикладной анализ поведения не является исключением: использование искусственного интеллекта может во многом улучшить ПАП, сделав его еще более эффективным и целенаправленным.
ИИ и сбор данных для ПАП
Сбор данных в ПАП обычно включает в себя наблюдение за поведением и регистрацию частоты, продолжительности поведения, интервалов между эпизодами поведения и других измеряемых параметров поведения. Это трудоемкий процесс, при котором есть вероятность ошибок, что снижает точность анализа и может приводить к принятию неэффективных решений.
Инструменты искусственного интеллекта могут уменьшить эти проблемы, оптимизируя процесс сбора данных несколькими способами:
1. Автоматизированные наблюдения
Поведенческие аналитики используют видеозаписи, чтобы собрать данные и проанализировать поведение пациента. Просмотр видео и ведение записей может отнимать много времени, особенно если целевое поведение возникает редко.
Инструменты искусственного интеллекта могут записывать поведение, определять эпизоды целевого поведения, анализировать их и визуально предоставлять результаты.
2. Гаджеты и «умные» носимые устройства
«Умные» носимые устройства могут собирать биометрические данные, включая частоту сердечных сокращений, движения, звуки, мозговые волны и сигналы от мышц. Эти устройства используют технологии Интернета вещей (IoT) для передачи информации в приложения или программное обеспечение для визуализации и анализа.
3. Распознавание голоса и звуков
Устройства искусственного интеллекта могут записывать звуки для определения голосовых паттернов, уровня стресса и эмоций. Это может помочь поведенческим аналитикам в сборе данных о поведении клиента. Например, в проекте DE-ENIGMA активно используются методы распознавания голоса и звуков с помощью ИИ, чтобы лучше понять потребности и поведение детей с расстройством аутистического спектра.
ИИ и анализ данных в прикладном анализе поведения
Анализ данных в ПАП может быть сложной и трудоемкой задачей, особенно при работе с большими объемами данных. Помимо того, что ручной анализ данных создает возможности для непреднамеренных ошибок, он всегда сопряжен с риском человеческой предвзятости. Искусственный интеллект решает эти проблемы, быстро и эффективно анализируя большие объемы данных.
- Автоматизированное распознавание образов
Инструменты искусственного интеллекта могут отслеживать и просматривать большие массивы данных, обнаруживая необходимые закономерности в течение нескольких секунд. Например, инструмент искусственного интеллекта может «просмотреть» часы домашнего видео с записью поведения клиента и провести анализ диаграммы рассеяния менее чем за минуту. - Обратная связь в режиме реального времени
В то время как поведенческому аналитику может потребоваться много времени, чтобы обработать информацию и провести соответствующий анализ, инструмент ИИ может сделать это практически мгновенно. Это дает возможность реагировать на проблему в режиме реального времени. Поведенческие аналитики и педагоги могут использовать эту информацию для корректировки своей работы и достижения желаемых результатов в управлении поведением. - Интеграция мультимодальных данных
Одна из сложных проблем в анализе поведения — объединение нескольких наборов данных для проведения комплексного анализа. ИИ решает эту проблему, объединяя данные из различных источников, таких как носимые устройства, видеозаписи, аудио и записи специалистов, чтобы получать значимую информацию в режиме реального времени.
Прогностическое моделирование в ПАП с использованием машинного обучения
Прогностическое моделирование включает в себя анализ прошедших событий и применение статистических методов для предсказания вероятных результатов. Создание моделей будущих событий дает возможность предпринимать необходимые шаги для корректировки стратегий.
В ПАП прогностическое моделирование может сыграть важную роль в различных аспектах:
- Раннее вмешательство: возможность в раннем возрасте распознать потенциальную возможность расстройств развития или появления поведенческих проблем.
- Индивидуальные планы вмешательства: поведенческие аналитики могут адаптировать вмешательства для достижения максимальной эффективности с учетом таких факторов, как демографические данные, переменные окружающей среды и результаты предыдущих этапов вмешательства.
- Распределение ресурсов — вмешательства ПАП могут быть очень ресурсоемкими. Прогностическое моделирование может помочь помогает поведенческим аналитикам распределять ресурсы более эффективно.
- Измерение результатов: поведенческие аналитики смогут точнее оценить эффективность вмешательств и принять решения об изменении планов вмешательства, используя результаты прогностического моделирования на основе имеющихся данных.
Будущее: Интеграция прикладного анализа поведения и искусственного интеллекта
Интеграция искусственного интеллекта в стратегии прикладного анализа поведения – это решение для оптимизации сбора, анализа и прогностического анализа данных. Такая интеграция может помочь улучшить тактику поведенческого вмешательства, персонализировать планы вмешательства, способствовать раннему выявлению проблем и обеспечить множество других преимуществ, которые ведут к улучшению результатов.
Потенциальные проблемы применения ИИ в ПАП
Одной из заметных проблем при использовании преимуществ ИИ является обеспечение конфиденциальности данных, особенно при передаче информации с носимых устройств.
Еще одна проблема – человеческий фактор . Хотя возможная предвзятость является проблемой в ПАП, это неотъемлемая часть человеческого подхода, которая может внести значительный вклад в эффективность поведенческой терапии. В то же время существует и такое явление, как предвзятость в моделях ИИ – поскольку они используют те данные, которые ранее были собраны и предоставлены людьми.
Значимость обучения
Практикующие поведенческие аналитики в наши дни полагаются на привычные методы сбора данных и анализа, и в то же время учатся использовать ИИ. Это может занять некоторое время, поскольку многие инструменты, основанные на ИИ, требуют значительного времени и усилий для обучения. Специалисты по ИИ должны внимательно изучить потребности и нюансы прикладного анализа поведения, чтобы создать удобные решения.
Сочетание прикладного анализа поведения и ИИ: эффективный тандем
Несмотря на высокую степень сложности, современные инструменты ИИ не могут заменить специалистов по прикладному анализу поведения. Эти инструменты предоставляют поведенческим аналитикам большие возможности и дополняют человеческий опыт, улучшая качество работы специалистов.
В будущем, по мере совершенствования программного обеспечения, применение ИИ сможет помочь поведенческим специалистам совершить значительные прорывы в своей профессиональной деятельности и дать их клиентам возможность жить более полноценной жизнью.