塞奇说：“说话是不雅测心理勾当的最好窗口之一 ， 曾经本家儿要依靠练习有素的精力病学家或神经学家所特有的经验来判定 ， 现在我们可以利用机械进修手艺和AI手艺来量化 。 ”他设想 ， 这样的东西作为“心灵的听诊器” ， 在每一位精力病学家、神经学家和社区福利工作者的办公室里到处可见 ， 存在于每一位患者的口袋里 。
人声阐发 ， 其成果靠得住吗？
但这仅是前期的尽力 ， 要达到普遍的应用 ， 仍存在一些障碍 。 此中之一即是贫乏优质练习数据 ， 用来练习当前阶段AI的声音样本量仍然相对较少 。 即使是今朝最严谨的模子 ， 其进修数据最多也就来自戋戋数百位经专业诊断的精力病患者 。 出于医疗隐私的考虑 ， 要收集更多的样本并在研究人员傍边共享 ， 可能存在坚苦——隐私问题制约着医疗AI项目标方方面面 。
波士顿贝斯以色列女执事医学中间（Beth Israel Deaconess Medical Center）数字化精力病学部分本家儿管约翰·托罗斯（John Torous）说道：“这些试验性项目标的目的我们展示了声音阐发的可行性 ， 可谓令人振奋 ， 但这仅仅只是初步 ， 因为我们还无法获取到足够临床有用的可用数据 ， 我们需要的数据量至少要达到生齿学级别 。 ”大部门研究人员认为 ， AI项目获取到的样本数目需要达到数万 ， 才能确保算法的有用性 。
样本数目过少 ， 带来的最大问题之一 ， 就是当碰到一种没有颠末充实练习的语音模式——例如一种亚文化说话 ， AI可能会表示欠安 。 例如 ， 苹果的语音助手Siri ， 在处置苏格兰用户的问题和指令时 ， 至今仍有些吃力 。 IBM的塞奇注重到 ， 研究介入者大部门都来自相似的社会经济和说话学群体 ， 现有的AI算法颠末这样的练习 ， 识别出的声学线索 ， 也许并不合用于其他群体 。 塞奇说：“声音的时候布局 ， 以及韵律 ， 我们研究的这些特点在分歧文化中都有所差别 。 ”
但与道德问题比起来 ， 这些坚苦也许都是小巫见大巫 。 众所周知 ， 人们担忧AI可能反映出人类的成见 。 AI的进修数据来自于人类精力病学家 ， 它做出的诊断 ， 也许精确度与人类别无二致 。 但我们都知道 ， 当前的心理健康范畴存在着种族歧视 。 例如 ， 同样的症状 ， 比起白人患者 ， 非裔美国人更可能被诊断为精力割裂 ， 而不太可能被诊断为心境障碍 。 是以 ， AI可能会直接采用这些错误结论 ， 并造当作更大规模的误诊 。
解决方式之一 ， 是提高AI模子的“可诠释度”（explainability） 。 机械进修算法凡是被看作是“黑箱”模子 ， 只呈现成果 ， 完全不告诉研究者机械是若何获得最终谜底的 。 美国水兵人工智能研究中间与DARPA和IBM合作 ， 正协同开辟新的AI ， 可以或许诠释它是若何得出结论的 。
其他团队正在开辟另一种AI ， 可以或许有用呈现展望中包含的不确定性 。 在医师给出临床定见时 ， “高诠释度”的信息能告诉医师AI的展望有几多参考价值 。 塞奇说：“AI的可诠释度十分主要 ， 不竭调试‘高诠释度’的AI ， 才能了了AI的结论从何而来 。 ”
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