Исследования в основном сосредоточены на спонтанных движениях младенцев, которые могут быть суетливыми или спокойными. Хотя ранние движения кажутся случайными, они следуют определённым закономерностям по мере взаимодействия младенца с окружающим миром. Однако пока не до конца ясно, как именно младенцы взаимодействуют с окружающей средой намеренно и какие принципы лежат в основе их целенаправленных действий.

Исследователи из Атлантического университета Флориды изучили, как младенцы действуют целенаправленно, с помощью эксперимента с бэби-мобилем.

В эксперименте используется красочный мобиль, привязанный к ноге младенца. Когда ребёнок двигает ногой, мобиль тоже двигается. Это помогает исследователям понять, как дети контролируют свои движения и могут влиять на окружающую обстановку.

Исследователи проверили, смогут ли инструменты искусственного интеллекта отследить изменения в движениях младенцев.

С помощью системы захвата движений Vicon 3D они разделили движения младенцев на разные типы: спонтанные действия и реакции на движение. Затем исследователи изучили, какие методы искусственного интеллекта лучше всего отслеживают поведение младенцев в разных ситуациях и как меняются их движения со временем.

Исследование, опубликованное в журнале Scientific Reports, показало, что искусственный интеллект помогает изучать развитие младенцев.

Методы машинного и глубокого обучения точно определяли этапы эксперимента по пятисекундным роликам с 3D-движениями младенцев. Лучше всего себя показала модель глубокого обучения 2D-CapsNet.

Для всех методов движения стоп оказались самыми точными, а это значит, что на разных этапах эксперимента паттерны движений стоп менялись сильнее, чем у других частей тела.

Этот вывод важен, поскольку системы искусственного интеллекта не знали об эксперименте и о том, какая часть тела младенца была подключена к мобильному телефону. Это говорит о том, что ноги больше всего подвержены влиянию взаимодействия с мобильным телефоном.

Скотт Келсо, доктор философии, соавтор исследования и выдающийся учёный Гленвуда и Марты Крич из Центра сложных систем и наук о мозге при Научном колледже ФАУ имени Чарльза Э. Шмидта, сказал:

То, как младенцы связываются с окружающей средой, оказывает наибольшее влияние в точках контакта с миром. В данном случае это были ноги.

Модель 2D-CapsNet точно на 86% определяет движения стоп и детально анализирует взаимосвязи между частями тела во время движения.

Точность определения движений стоп оказалась примерно на 20% выше, чем движений рук, коленей или всего тела.

Младенцы больше исследуют мир, когда теряют возможность управлять мобилем. Похоже, они активно взаимодействуют с миром, чтобы восстановить связь.

Некоторые младенцы во время этой фазы сохраняли в движениях намёки на предыдущее взаимодействие с мобилем. Это значит, что только некоторые из них хорошо понимали свои отношения с ним и ждали ответной реакции после отключения.

Исследователи считают, что точность движений младенца во время отключения может говорить о том, что он чему-то научился ранее. Но разные типы движений могут означать разное в плане того, что узнал младенец.

Учёным сложнее исследовать младенцев, чем взрослых, так как младенцы не могут общаться вербально.

Взрослые способны следовать инструкциям и объяснять свои действия, а младенцы — нет. В этом исследователям может помочь искусственный интеллект (ИИ). Он способен проанализировать движения младенцев и их неподвижность, чтобы понять, как они думают и учатся. Это поможет разобраться в индивидуальных различиях развития младенцев.

Исследователи изучают, как меняется точность классификации ИИ для каждого младенца. Это помогает понять, когда и как дети начинают взаимодействовать с миром.

Келсо говорит, что сочетание теоретических экспериментов с ИИ поможет создать более точные оценки поведения младенцев. Это улучшит методы выявления рисков, диагностики и лечения расстройств.

Иллюстрация: скрин из ролика Florida Atlantic University