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Maschinelles Lernen eröffnet neue Möglichkeiten, Menschen mit Behinderungen zu helfen
Ariel Davis
Gemäß den FCC-Regeln müssen Fernsehsender Untertitel bereitstellen, die Sprache, Soundeffekte und Publikumsreaktionen wie Lachen für gehörlose und schwerhörige Zuschauer vermitteln. YouTube unterliegt diesen Regeln nicht, bietet aber dank der maschinellen Lerntechnologie von Google jetzt eine ähnliche Unterstützung.
YouTube verwendet seit 2009 Sprache-zu-Text-Software, um Sprache in Videos automatisch zu beschriften (sie werden 15 Millionen Mal am Tag verwendet). Heute hat es Algorithmen eingeführt die auf Applaus, Gelächter und Musik in Bildunterschriften hinweisen. Weitere Geräusche könnten folgen, da die zugrunde liegende Software auch Geräusche wie Seufzen, Bellen und Klopfen erkennen kann.
Das Unternehmen sagt, dass Benutzertests zeigen, dass die Funktion das Erlebnis für Gehörlose und Schwerhörige (und alle, die die Lautstärke niedrig halten müssen) erheblich verbessert. Maschinelles Lernen gibt Menschen wie mir, die in manchen Situationen eine Anpassung benötigen, die gleiche Unabhängigkeit wie anderen, sagt Liat Kaver, ein gehörloser Produktmanager bei YouTube.
Tatsächlich ist das Projekt von YouTube eines von vielen, die neue Tools für Barrierefreiheit entwickeln, indem sie auf den Fortschritten in der Leistungsfähigkeit und Praktikabilität des maschinellen Lernens aufbauen. Die Computerindustrie wurde hauptsächlich durch die Aussicht auf Gewinne in Bereichen wie Werbung, Suche oder Cloud-Computing angetrieben, Software zu entwickeln, die Bilder, Text oder Ton interpretieren kann. Aber Software mit einer gewissen Fähigkeit, die Welt zu verstehen, hat viele Verwendungsmöglichkeiten.
YouTube beschreibt jetzt automatisch einige Sounds in seinen Untertiteln.
Im vergangenen Jahr hat Facebook eine Funktion eingeführt, die die Forschung des Unternehmens zur Bilderkennung nutzt, um beispielsweise Textbeschreibungen von Bildern von Freunden einer Person zu erstellen.
Forscher bei IBM verwenden Sprachverarbeitungssoftware, die im Rahmen des Watson-Projekts des Unternehmens entwickelt wurde, um ein Tool namens Content Clarifier zu entwickeln, das Menschen mit kognitiven oder intellektuellen Behinderungen wie Autismus oder Demenz hilft. Es kann Redewendungen wie das Regnen von Katzen und Hunden durch einfachere Begriffe ersetzen und lange Sätze mit mehreren Klauseln und indirekter Sprache kürzen oder aufbrechen.
Die University of Massachusetts Medical School hilft dabei zu testen, wie das System Menschen mit Lese- oder kognitiven Behinderungen helfen könnte. Will Scott, ein IBM-Forscher, der an dem Projekt gearbeitet hat, sagt, dass das Unternehmen mit einer Organisation spricht, die autistischen Highschoolern beim Übergang ins College-Leben hilft, das System zu testen, um den Menschen zu helfen, Verwaltungs- und Bildungsdokumente zu verstehen. Die Rechenleistung und Algorithmen und Cloud-Dienste wie Watson waren zuvor nicht verfügbar, um solche Dinge auszuführen, sagt er.
Ineke Schuurman , ein Forscher an der Universität Leuven in Belgien, sagt, dass die Erfindung neuer Arten von Barrierefreiheitstools wichtig ist, um zu verhindern, dass einige Menschen zurückgelassen werden, da die Gesellschaft immer mehr auf die Kommunikation über Computer und mobile Geräte angewiesen ist.
Sie ist eine der Anführerinnen einer Ich projiziere Testen einer eigenen Software zur Textvereinfachung für Menschen mit geistiger Behinderung. Die Technologie wurde in Apps integriert, die sich in Google Mail und soziale Netzwerke wie Facebook integrieren lassen. Menschen mit geistiger Behinderung oder anderen Behinderungen möchten das tun, was ihre Freunde und Schwestern und Brüder tun – Smartphones, Tablets und soziale Netzwerke nutzen, sagt Schuurman.
Facebook hat einen Dienst entwickelt, der Bilder mithilfe von Text beschreibt, um blinden oder sehbehinderten Menschen zu helfen.
Austin Lubetkin, der an einer Autismus-Spektrum-Störung leidet, hat mit der gemeinnützigen Organisation Florida zusammengearbeitet Künstler mit Autismus anderen im Spektrum zu helfen, unabhängiger zu werden. Er begrüßt Forschungen wie die von IBM, sagt aber, dass es eine Herausforderung sein wird, sicherzustellen, dass solche Tools zuverlässig funktionieren. Ein Algorithmus für maschinelles Lernen, der einen Film empfiehlt, den Sie nicht mögen, ist eine Sache; Ein Fehler, der dazu führt, dass Sie einen Freund missverstehen, ist ein anderer.
Dennoch ist Lubetkin, der neben seinem Studium in einem Startup arbeitet, optimistisch, dass maschinelles Lernen Menschen mit Behinderungen in den nächsten Jahren viele neue Möglichkeiten eröffnen wird. Kürzlich griff er auf die Bilderkennungstechnologie des Startups Clarifai zurück Prototyp einer Navigations-App die Wegbeschreibungen in Form von Orientierungspunkten bietet, inspiriert von seinen eigenen Bemühungen, die Text- und Diagramminformationen aus herkömmlichen Apps während der Fahrt zu interpretieren. Ehrlich gesagt kann KI gleiche Wettbewerbsbedingungen schaffen, sagt Lubetkin.