塞奇說：“說話是不雅測心理勾當的最好窗口之一 ， 曾經本家兒要依靠練習有素的精力病學家或神經學家所特有的經驗來判定 ， 現在我們可以利用機械進修手藝和AI手藝來量化 。 ”他設想 ， 這樣的東西作為“心靈的聽診器” ， 在每一位精力病學家、神經學家和社區福利工作者的辦公室里到處可見 ， 存在于每一位患者的口袋里 。
人聲闡發 ， 其成果靠得住嗎？
但這僅是前期的盡力 ， 要達到普遍的應用 ， 仍存在一些障礙 。 此中之一即是貧乏優質練習數據 ， 用來練習當前階段AI的聲音樣本量仍然相對較少 。 即使是今朝最嚴謹的模子 ， 其進修數據最多也就來自戔戔數百位經專業診斷的精力病患者 。 出于醫療隱私的考慮 ， 要收集更多的樣本并在研究人員傍邊共享 ， 可能存在堅苦——隱私問題制約著醫療AI項目標方方面面 。
波士頓貝斯以色列女執事醫學中間（Beth Israel Deaconess Medical Center）數字化精力病學部分本家兒管約翰·托羅斯（John Torous）說道：“這些試驗性項目標的目的我們展示了聲音闡發的可行性 ， 可謂令人振奮 ， 但這僅僅只是初步 ， 因為我們還無法獲取到足夠臨床有用的可用數據 ， 我們需要的數據量至少要達到生齒學級別 。 ”大部門研究人員認為 ， AI項目獲取到的樣本數目需要達到數萬 ， 才能確保算法的有用性 。
樣本數目過少 ， 帶來的最大問題之一 ， 就是當碰到一種沒有顛末充實練習的語音模式——例如一種亞文化說話 ， AI可能會表示欠安 。 例如 ， 蘋果的語音助手Siri ， 在處置蘇格蘭用戶的問題和指令時 ， 至今仍有些吃力 。 IBM的塞奇注重到 ， 研究介入者大部門都來自相似的社會經濟和說話學群體 ， 現有的AI算法顛末這樣的練習 ， 識別出的聲學線索 ， 也許并不合用于其他群體 。 塞奇說：“聲音的時候布局 ， 以及韻律 ， 我們研究的這些特點在分歧文化中都有所差別 。 ”
但與道德問題比起來 ， 這些堅苦也許都是小巫見大巫 。 眾所周知 ， 人們擔憂AI可能反映出人類的成見 。 AI的進修數據來自于人類精力病學家 ， 它做出的診斷 ， 也許精確度與人類別無二致 。 但我們都知道 ， 當前的心理健康范疇存在著種族歧視 。 例如 ， 同樣的癥狀 ， 比起白人患者 ， 非裔美國人更可能被診斷為精力割裂 ， 而不太可能被診斷為心境障礙 。 是以 ， AI可能會直接采用這些錯誤結論 ， 并造當作更大規模的誤診 。
解決方式之一 ， 是提高AI模子的“可詮釋度”（explainability） 。 機械進修算法凡是被看作是“黑箱”模子 ， 只呈現成果 ， 完全不告訴研究者機械是若何獲得最終謎底的 。 美國水兵人工智能研究中間與DARPA和IBM合作 ， 正協同開辟新的AI ， 可以或許詮釋它是若何得出結論的 。
其他團隊正在開辟另一種AI ， 可以或許有用呈現展望中包含的不確定性 。 在醫師給出臨床定見時 ， “高詮釋度”的信息能告訴醫師AI的展望有幾多參考價值 。 塞奇說：“AI的可詮釋度十分主要 ， 不竭調試‘高詮釋度’的AI ， 才能了了AI的結論從何而來 。 ”
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