Искусственный интеллект показывает чудеса психоанализа. А что скрывает ваш аккаунт в соцсетях?

Обработав видео 189 интервью людей с депрессией и без, искусственный интеллект «научился» определять депрессию с точностью до 85%. Метод использует 3D-выражения лица и разговорный язык, которые обычно доступны на современных мобильных телефонах. Специалисты создали приложение с помощью которого искусственный интеллект может проводить диагностику. Для этого необходимо загрузить приложение со специальной нейросетью на смартфон. В разработке объединены алгоритмы распознавания речи, компьютерного зрения и обработки естественного языка. В октябре 2018 года в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences были опубликованы результаты исследования языка, используемого в статусах Facebook *(принадлежит организации, признанной в РФ экстремистской с 21 марта 2022 года и запрещена на территории РФ), с целью выявления признаков депрессии. По словам исследователей, их метод может помочь находить людей, которым требуется психологическая поддержка и постановка диагноза. А анализ данных социальных сетей может быть использован для скрининга искусственным интеллектом. А вот исследователи Эндрю Рис из Гарвардского университета в Кембридже и Крис Дэнфорта из Вермонтского университета в Берлингтоне, используя данные Instagram *(принадлежит организации, признанной в РФ экстремистской с 21 марта 2022 года и запрещена на территории РФ), применили инструменты машинного обучения, чтобы успешно идентифицировать маркеры депрессии.

Статистические характеристики были получены в вычислительном отношении из 43 950 фотографий участников Instagram *(принадлежит организации, признанной в РФ экстремистской с 21 марта 2022 года и запрещена на территории РФ), с использованием цветового анализа, компонентов алгоритмического распознавания лиц. Полученные в результате модели превзошли средний показатель успешной диагностики депрессии у врачей общей практики. Эти результаты сохранялись даже тогда, когда анализ ограничивался постами, сделанными до того, как депрессивные люди были впервые диагностированы. Эти исследования в очередной раз показывают неограниченные возможности инструментов искусственного интеллекта в использовании масштабируемых вычислительных методов и предлагают новые возможности для раннего скрининга и выявления психических заболеваний.

В исследовании использовался алгоритм машинного обучения, для анализа движения, который должен был попытаться (на основе переданных данных) различить детей с тревогой или депрессией и детей без. После обработки данных о движении алгоритм выявил различия в способах перемещения двух групп, которые стало возможно использовать для их разделения. Это помогло выявил детей с расстройствами с точностью до 81%. Алгоритм определил, что движение во время первой фазы задания, до того, как змея была обнаружена, было наиболее показательным из потенциальной психопатологии. Дети с расстройствами склонны отворачиваться от потенциальной угрозы больше, чем контрольная группа. Алгоритм также улавливал тончайшие различия в том, как дети поворачивались, считывал движении, а затем был способен предугадать дальнейшее поведение, что помогало различать эти две группы.