專訪梁咏詩：人工智慧干預自閉症兒童音樂治療

據最新的官方數據標明,我國兒童孤獨症患病率約為0.7%,且近年來患病率逐年上升。反觀國外,情況也不容樂觀。根據美國疾病控制與預防中心(CDC)2020年發佈的數據,美國8歲兒童的自閉症患病率已經高達1/54。而對比美國1992年的數據,兒童自閉症患病率的數據為1/150,患病率呈現了急劇上升的態勢。孤獨症譜係障礙(也稱自閉症)是一類發生於兒童早期的神經發育障礙性疾病,以社交溝通障礙、興趣狹隘、行為重復刻板為主要特徵,嚴重影響兒童社會功能和生活品質。孤獨症通常起病于嬰幼兒期,目前尚缺乏有效治療藥物,主要治療途徑為康復訓練,最佳治療期為6歲前,越早干預效果越好。通過早期發現、早期診斷、早期干預可不同程度改善患兒症狀和預後。

日前,治療兒童自閉症最有效的手段之一是音樂治療,音樂治療能夠幫助自閉症兒童提高他們的語言、社交、大運動的能力以及緩解焦慮情緒等。

音樂治療是在自閉症干預治療中早已實踐的手段,但在現實情況中,要對大量的自閉症兒童進行有效的干預治療卻十分困難。除了客觀的教育資源和條件受限之外,教師和心理諮詢師對自閉症兒童進行個性化音樂教育和干預的能力也很大程度上影響治療效果。原因在於,影響自閉症兒童音樂感知能力的重要因素之一是自閉症兒童的認知能力,認知能力在自閉症兒童中的差異性很大。此外,年齡的變化也是導致自閉症兒童感知音樂能力差異的重要因素,自閉症兒童年齡較小時的音樂感知能力更為出色。自閉症兒童的音高辨別能力從6歲開始至14歲逐漸增強,然而相較于一般發育兒童的聽覺短時記憶會在整個青春期以及成年期持續發展,自閉症兒童的聽覺短時記憶會過早地停止發展。因此,根據不同兒童的認知能力和年齡對自閉症兒童採取不同的科學音樂治療手段至關重要。

對此,國內知名音樂教育專家梁咏詩女士原創了一種智慧化音樂感知和樂理素養提升方法,通過為自閉症兒童提供個性化學習路徑和音樂、遊戲治療結合的手段,大幅度提升了音樂治療在實際應用中的覆蓋人群數量、治療效率和治療效果。首先,人工智慧演算法和模型的參與,改變了音樂教育治療中教師、心理諮詢師通過大腦主觀判斷和分析決定音樂治療方法的治療路徑,演算法和模型通過自閉症兒童的音樂感知和素養表現,能夠快速精準地判斷自閉症兒童現階段的音樂感知能力。該方法通過遊戲中聲音頻率、強度和時間的變化,客觀測量自閉症兒童對音樂基本聽覺成分的編碼和早期分析,從而根據其音樂感知能力採用不同的能夠促進兒童感知能力的音樂因素,比如節拍、音樂速度、歌詞、節奏等等,真正做到對症下藥。

其次,該智慧化音樂感知和樂理素養提升方法體現了人工智慧的一大優勢:大數據。比起大量的實際個案研究,將個案數據儲存為數據庫,並利用大數據的強算力進行分析整合,大幅度提升了對症下藥的準確度、速度和力度。在自閉症音樂治療中,聽覺和運動區域之間的大腦連接增幅最大是響應干預的最大行為改善之一,該方法通過大數據在音樂、遊戲治療中千人千面的干預手段,能夠有效地將自閉症兒童運動、音樂教育進行最大程度有機個性化的結合,從而達到最有效的治療效果。

此外,該智慧化音樂感知和樂理素養提升方法亦達到了所有智慧教育的最終目的——通過遠端教學,平衡教育資源差距帶來的機會不平等。該方法中的智慧化平臺支援遠端教學,且具有非常強的穩定性和開放性,最大程度減弱了地理位置和區域信號強弱的限制。

梁咏詩女士為自閉症兒童音樂治療開創了新時代的新路徑——人工智慧干預自閉症兒童音樂治療,不僅是技術的突破,更是教育治療的一大跨越,為社會做出了巨大貢獻。(作者:李欣 )