具有混亂理論輸入的AI可以為照顧發(fā)展中的殘疾人提供信息

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日常活動中的輕微干擾會導致學習障礙和其他神經(jīng)系統(tǒng)障礙的嚴重挫折。鑒于已建立的事實，將人工智能與混沌理論相結合以預測改善護理的效果和結果的時機已經(jīng)成熟。

瑞典延雪平大學的兩名研究人員在9月2日在線發(fā)表于《發(fā)育醫(yī)學與兒童神經(jīng)病學》的一篇觀點文章中證明了這一點。

職業(yè)治療學教授迪多·格林(Dido Green)和計算機科學家尼古拉斯·拉維森(Niklas Lavesson)認為，將混沌理論與人工智能相結合可以“使人們更好地理解不同背景和文化下的殘疾經(jīng)歷的個性。”

如果在休息的人的大腦可以給予其巨大的處理能力被描述成一個混沌系統(tǒng)，從它的周圍環(huán)境信息的大腦服用可以被認為是“超- 超混沌”系統(tǒng)，綠色和Lavesson點出來。

作者寫道：“在將這一概念擴展到殘疾研究時，有趣的是如何在兩個或多個耦合的混沌系統(tǒng)的軌跡之間進行同步，這些系統(tǒng)可能具有不同的'吸引子'，但隨后會收斂到一個共同的軌跡，”。“我們可以假定需要在計算中包括隨機變量族，考慮到典型發(fā)展的主要和次要侮辱可能會產(chǎn)生相對較少或更大的影響，這取決于發(fā)生的時間和背景。”

他們指出，與此同時，如果能夠為殘疾研究提供足夠的數(shù)據(jù)，人工智能算法可能會為人類的認知，發(fā)展和行為研究指明新的途徑。

格林和拉夫森總結說：“混沌理論可能提供更流暢的結構來描繪個體現(xiàn)象，同時進行更多經(jīng)典的流行病學研究。” “需要整合跨領域的科學，包括數(shù)學和工程學，以將新穎的分析方法與預測建模相結合，利用機器學習和AI的技術來幫助我們理解殘疾的影響。”